Advanced Competitive Strategy (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级竞争战略 课程概述：高级竞争战略课程将引入新主题和模块，提供比之前的竞争战略课程更多的现实案例和学生互动机会。在本课程中，我们将探讨企业如何通过提高客户转换成本和促进战略性客户锁定来建立和维护客户群。我们还将学习企业如何通过实施合适的价格歧视和产品差异化战略来增加利润。 课程将分析在欧盟竞争法和美国反垄断政策下可接受的行为示例，并发现公司如何通过战略性利用网络效应和规模经济来提高回报的激动人心的方法。我们还将深入研究网络效应，并讨论专门针对网络市场的策略。 此外，课程将分析并购的运作，并帮助学员考虑能够促进公司有机增长的替代策略。 课程大纲： 1. 维持客户基础：分析维持客户基础的策略，包括客户转向竞争对手的临界点和竞争对手获取客户愿意花费的资金。 2. 明智定价：学习价格歧视作为战略工具的好处，及其与成功的产品设计的结合方式。 3. 清洁经营：理解外部竞争机构的作用，以及在某些业务规模较大时，需防范潜在的竞争压力。 4. 提高回报：探讨网络效应和企业边界两大概念，以提高商业回报。 5. 网络市场策略：研究网络市场中的竞争、采用率及关键质量的优势，并寻找引起消费者注意和减少风险的方法。 6. 通过合作伙伴实现增长：不同并购的趋势、目标和过程，识别合适的企业匹配以实现成功的并购。 7. 有机增长：讨论有机增长的定义及其实现方式，包括保护和发展现有客户基础或产品线。 8. 期末考试：对学习的内容进行彻底的测试与评估。 此课程结合理论与实际案例，旨在帮助学员掌握高级竞争战略，提升其业务管理和决策能力。

Advanced Computer Vision with TensorFlow (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用TensorFlow的高级计算机视觉 课程概述： 本课程将带您深入探索计算机视觉领域，包括图像分类、图像分割、物体定位和物体检测等内容。学员将学习如何将迁移学习应用于物体定位和检测，并学习使用区域卷积神经网络（R-CNN）和ResNet-50等物体检测模型，定制现有模型，甚至构建自己的模型来检测、定位和标记橡皮鸭图像。此外，课程还将涵盖使用全卷积网络（FCN）变体（如U-Net和Mask R-CNN）进行图像分割，从而能够识别和检测数字、宠物、僵尸等对象。 学员还将学习如何利用类激活图和显著性图来识别模型用于预测的图像部分，并掌握这些机器学习解释方法，以检查和改进著名网络AlexNet的设计。 DeepLearning.AI TensorFlow：高级技术专业化将介绍TensorFlow的特性，为学习者提供更多控制模型架构的能力以及帮助构建和训练高级机器学习模型的工具。本专业化适合有基础TensorFlow知识的早期和中期的软件及机器学习工程师，旨在拓展他们的知识和技能，以利用高级TensorFlow特性构建强大的模型。 课程大纲： 1. 计算机视觉简介 - 概念概述，包括图像分类、物体定位、物体检测和图像分割，掌握多标签分类的描述，区分语义分割与实例分割。接下来的课程中学员将应用TensorFlow构建物体检测和图像分割模型。 2. 物体检测 - 了解流行物体检测模型概述，例如区域卷积神经网络和ResNet-50，使用TensorFlow Hub检索物体检测模型，下载自己的模型并配置训练，还将构建自己的物体检测模型，通过迁移学习训练有效地定位橡皮鸭。 3. 图像分割 - 本周重点学习利用全卷积神经网络进行图像分割，能够为每个像素分配类别标签，相比边界框能进行更加详细的对象识别。本周学员将构建全卷积神经网络、U-Net和Mask R-CNN，以识别和检测数字、宠物和僵尸等对象。 4. 可视化与可解释性 - 了解模型可解释性的重要性，并实现类激活图、显著性图及加权类激活图，以识别模型用于做出预测的图像部分。此外，将通过可视化模型中间层的激活，来改进著名网络AlexNet的设计。

Advanced Concepts in Time Value of Money (TVM) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级货币时间价值概念（TVM） 课程概述：本课程在货币时间价值（TVM）的基本概念基础上，深入探讨了更高级的应用和问题。学员将把TVM概念应用于实际的财务规划和大学储蓄问题。此外，课程还涵盖了贷款相关内容，并将TVM概念应用于借贷领域。尽管这些应用看似更加复杂，但当我们将其分解成易于理解的部分时，发现其框架、原则和工具都是一致的。完成本课程后，学员将理解任何影响未来决策的详细机制和推理。这些对金融交易的深入理解，适用于所有决策，且这些概念与技能将在职业和商业决策中得到运用。 本课程是“战略决策基础金融”专业化中的四门课程之一。 课程大纲： - 第一周：巨大应用 I - 大学储蓄 本周将启动第一项巨大应用，通过真实情境帮助学员理解复杂问题的拆解。通过举例说明为未来需求（如上大学）储蓄的经典案例，鼓励学员思考并绘制时间线。 - 第二周：巨大应用 II - 财务规划 本周的第二个巨大应用是关于财务规划的，帮助学员理解维持生活水平所需的长期规划。重点在于将复杂问题拆解为简化形式，鼓励学员尝试练习和评分作业。 - 第三周：巨大应用 III - 贷款 本周的巨大应用是关于贷款，展示了金融的力量及其简化复杂交易的能力。通过详细的案例帮助学员理解借贷过程中的财务计算。 - 第四周：巨大应用 IV - 让复杂变简单 这一周的应用促使学员理解简单性在财务示例中的重要性。再次鼓励学员不断实践并尝试作业。 通过此次课程，学员将收获更深层次的财务知识，并能够将其应用于实际生活和职业决策中。

Advanced Content and Social Tactics to Optimize SEO (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：优化SEO的高级内容与社交策略 课程概述：本课程将深入探讨内容营销与社交媒体生态体系，以及这些相互关联的渠道如何推动网站的搜索结果。学员将学习如何将内容营销与社交媒体结合作为其SEO策略的一部分，并利用影响者营销来建立网站的权威性。 课程大纲： 1. **高级内容与社交策略导论** - 本周主题将回顾SEO的基础知识，重点讨论内容营销生态系统，包括五种不同类型的内容营销方案。学员将学习如何获取和吸引优化链接，从而提升在线声誉和可见度。 2. **社交媒体营销** - 本周深入探讨社交媒体如何支持公司的在线声誉与可见度，最终增强SEO效果。学员将练习建立社交媒体形象的技巧，并分析受众特征，选择合适的社交媒体平台以达到目标受众。 3. **影响者营销** - 本周课程聚焦于影响者营销。学员将能定义影响者营销及其在提升声誉和可见度中的作用，探讨如何与影响者建立正面的关系，而非操控关系。 4. **创建卓越内容** - 本周课程强调优质内容的重要性，学员将识别出优秀的内容、分析热门内容，并学习创造属于自己的世界级内容。同时，学员将建立成功的合作关系，以促进内容开发和内容营销工作。 整个课程将帮助学员深入理解如何通过内容和社交媒体优化搜索引擎排名，实现有效的线上品牌营销。

Advanced Creative Thinking and AI: Tools for Success (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级创造性思维与人工智能：成功工具 课程概述：创造力在生活的各个方面都至关重要。随着神经科学、计算机科学和心理学的进步，以及其他领域和跨学科领域的发展，人们对创造力的理解不断加深。本模块将探讨一些高级创造力方法，例如类比和隐喻的使用、各种思维风格以及人工智能的角色。我们将使用一个称为创造力钻石的框架来指导方法的选择。 课程大纲： 第一周：我们可以从自然等其他领域中获取创意的灵感。仿生学（又称生物模仿）是将自然的洞察应用于解决方案的实践，旨在基于生物过程产生与自然保持平衡的解决方案。这一周，我们将探讨仿生学的原则，查看基于自然启发的一些案例研究，并在示例中应用这些原则。 第二周：类比和隐喻在创造性思维中的使用是一项高级技能。类比涉及一个项目或概念与另一个的关系，通过类比可以将想法从一个领域转移到另一个领域，并应用在像小聪明和仿生等工具中。隐喻则是用通常不与标准定义相关的术语来描述事物，可以强有力地激发创造力。本周我们将重点讨论类比和隐喻及其在创造力中的应用。 第三周：有许多思维风格可以促进创造力发展。我们将集中讨论各种思维方法的原则及其在个人和群体中、以及在不同职业和个人情境下的应用，使您能够发展能力，加快对不同思维风格的熟练掌握。 第四周：对设计师操作方式的研究为创造力和创新提供了重要的见解。设计思维作为一种方法论，旨在使以用户和主要利益相关者的需求为中心的产品、服务和系统的生成成为可能。通过发现、观察更广泛环境、设想与质疑、实验、反馈和整合等过程，设计思维提供了一种能真正解决用户需求并可能为更广泛人群提供解决方案的方法。本周我们将探讨设计思维的主要方面，查看一些案例研究，并探讨几个应用的见解。 第五周：人工智能（AI）似乎无处不在，存在于我们的设备中、网络系统中、汽车内以及家庭和建筑中。我们预计AI将在智能城市的运作、家庭及内容生成（如音乐、电影和写作）中变得愈加普及。AI本质上是一个通常体现在软件中的系统，能够自主做出决策。AI的许多发展模仿了人类智力的各个方面，包括学习、推理、解决问题、理解语言及对情境和环境的感知。本周我们将讨论AI的一些基本知识，以及与AI和创造力相关的一些问题，并探索AI在生成结果中的应用示例。 第六周：在前三个模块中，您已经学习了创造力的一些基本原则以及多种创造性方法和工具以增强先天创造力。本周，我们将探讨创造力钻石的实际应用，帮助您选择与您的项目或活动相关的创造性方法。

Advanced Data Analysis and Collaboration in Qlik Sense (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Qlik Sense高级数据分析与协作 课程概述：本课程是针对希望使用Qlik Sense进行复杂数据分析、构建仪表板以及从数据中传达完整报告和故事的学习者而设计的高级课程。课程内容涵盖的高级概念不仅包括动态过滤和条件格式化等可视化功能，更涉及高级表达式、深入分析、领先、滞后等数据功能。这些技能在创建复杂业务分析和仪表板时至关重要。

Advanced Data Modeling (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级数据建模 课程概述：本课程旨在帮助学员掌握高级数据库概念，包括使用、建模、自动化、存储、优化和管理等方面的知识。完成本课程后，您将能够： - 部署基本的数据建模技能，并导航现代数据仓库的存储选项。 - 在现有的MySQL技能基础上，应用ETL（提取、转换和加载）风格的数据库工程的规划与执行。 - 了解数据库管理的各个方面，包括数据库操作和相关问题的管理，以及监测、报告和调试的流程和解决方案。 - 在真实项目环境中展示数据建模技能。 您将获得以下工具和软件的使用经验： - Workbench数据建模软件 - 与数据仓库交互的语法 - ETL技术和方法 - MySQL数据仓库管理 - 数据仓库监测和报告工具 - 数据库调试和测试工具 - 数据建模工具 课程大纲： 1. 数据建模与管理： 了解基本的数据建模概念，特别关注系统化的数据库建模流程。学习如何使用MySQL Workbench进行数据库的可视化设计、建模、生成和管理。 2. 数据仓库： 学习数据仓库在数据库分析中的作用、数据仓库的特点以及数据仓库架构。熟悉数据仓库的维度数据建模方法。 3. 高级数据分析： 探讨高级数据分析工具的作用，并评估其如何用于评估业务绩效。 4. 数据建模与分析： 将数据建模应用于真实项目中。 通过本课程，您将获得扎实的高级数据建模知识，并具备在实际环境中应用这些技能的能力。

Advanced Data Science Capstone (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级数据科学顶点项目 课程概述：该课程旨在培养学员对大规模并行数据处理、数据探索与可视化、高级机器学习和深度学习的深刻理解，并能够将所学知识应用于实际案例中。在课程中，学员需要合理地阐述架构决策，理解不同算法、框架和技术的特征及其对模型性能和可扩展性的影响。 请注意：课程结束时需制作一个短视频演示，这是通过课程的必要条件，视频无需公开分享。 课程大纲： 第一部分：第一周 - 确定数据集和用例 描述：本模块介绍本顶点项目所使用的基本过程模型，学员需识别一个实际的应用用例和数据集。 第二部分：第二周 - 数据提取、转换与加载（ETL）及特征创建 描述：本模块强调ETL、数据清洗和特征创建在每个数据科学项目中的重要性，作为前期准备工作。 第三部分：第三周 - 模型定义与训练 描述：本模块强调基于用例和数据集进行模型选择的重要性，理解这两者如何影响有效模型算法的选择。 第四部分：模型评估、调优、部署与文档编写 描述：一旦模型训练完成，使用合适的指标评估其性能至关重要。此外，模型完成后需要以适当的方式使业务相关者能够使用。

Advanced Data Structures in Java (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Java中的高级数据结构 课程概述：本课程将探讨如何使用数据结构解决现实世界中的复杂问题，例如如何在当前交通条件下为Google地图规划最佳路线，如何使互联网路由器转发网络流量以减少延迟，或者救援组织如何分配资源给其当地合作伙伴。您将学习图等关键数据结构，这些结构对于处理结构化的现实世界数据至关重要。您将开发、实现和分析算法，以利用这些数据解决实际问题。同时，随着您开发的程序变得越来越复杂，我们也将研究良好的代码和类层次设计原则，以便您不仅能够编写正确的代码，还能将其与他人共享并在未来进行维护。 本课程的核心项目是路线规划应用。您将应用每个模块的概念，直接构建一个允许自主代理（或人类驾驶员）在环境中导航的应用程序。我们还将提供不同的视频系列，帮助您将内容与其在现实世界中的重要性联系起来，并提供分层支持以满足您的个人需求。 课程大纲： 1. 课程介绍：欢迎来到中级Java编程专业化的第三门课程，我们将介绍课程的独特结构并提供一个选修的前测，以帮助您判断这门课程是否适合您。您将构建一个灵感来自Google地图的映射应用！ 2. 图的介绍：本周将开始深入技术内容，介绍本课程的核心数据结构：图。您将学习基本知识，并深入代码，为构建应用做好准备。 3. 类设计和简单图搜索：本周您将建立地图搜索引擎的基础，通过自行设计类来掌握关键技能。此外，将引入深度优先搜索和广度优先搜索这两种核心搜索算法。 4. 加权图中最短路径的查找：您将为图的表示添加重要特性——距离，探索如何在加权图中找到最短路径以及如何更快地实现这一目标。 5. 路线规划与NP-难问题：我们将讨论整体路径规划的问题，例如旅行推销员问题（TSP），并探讨解决“困难”问题的启发式算法和近似算法。 6. 课程项目扩展：在课程的最后一周，您将有机会扩展您的项目，朝着自己选择的方向发展，创作个性化的地图应用程序。 通过以上模块，您将全面掌握使用高级数据结构解决现实世界问题的技能，并提升您的Java编程能力。

Advanced Data Visualization with R (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程总结：高级数据可视化与R 本课程名为《高级数据可视化与R》，是Coursera上“数据可视化与仪表板制作”专业化的一部分。这门课程的目标是帮助学习者掌握数据可视化的关键技能，这对于日常使用定量数据的工作者来说至关重要。R语言，尤其是结合tidyverse软件包，已成为制作图形、表格和可重复报告的强大平台。 课程面向已经具备R语言基本使用能力的学习者，重点扩展数据可视化的选项。课程主要分为三个模块： 第一部分：高级图形与ggplot2。在这一模块中，学习者将使用ggplot2及其他R包制作多种类型的图形。课程会通过视频讲解、阅读材料和小测验来帮助学习者加深理解。 第二部分：空间数据。本模块介绍如何在R中制作空间图形（地图），也同样通过视频、阅读和小测验的方式进行学习，确保学习者掌握相关内容。 第三部分：Plotly与gganimate。在最后一个模块中，学习者将学习如何制作动态和交互式图形。整体学习过程依然围绕视频、阅读材料和测验，帮助学习者不断巩固所学知识。 课程适合计算机基础良好但对编程经验较少的学生，完成课程后，学习者将能够在R中导入数据、利用tidyverse工具处理数据，并使用R Markdown制作简单报告。

Advanced Deep Learning Methods for Healthcare (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：医疗保健的高级深度学习方法 概述：本课程涵盖深度学习（DL）方法、医疗数据及其在医疗应用中的使用。课程包括视频讲座、自主编程实验、作业（包括书面和编程任务）以及一个大型项目。课程的第一阶段将包括关于不同深度学习和健康应用主题的视频讲座、自主实验和多项作业。在这一阶段，学员将积累在医疗数据上开发实用深度学习模型的知识和经验。课程的第二阶段将专注于一个大型项目，学员将研发深度学习模型以解决特定的医疗问题，并形成技术报告和功能演示。我们希望最优秀的项目有可能成为科学出版物。 课程大纲： 第1周 - 注意力模型：介绍注意力模型如何用于检测数据源中的特定特征，以及其在心脏衰竭风险评估中的应用。 第2周 - 图神经网络：讲解图神经网络的基本原理。 第3周 - 记忆网络：介绍记忆网络的原理及其在医疗应用中的预测用法。 第4周 - 生成模型：讨论生成网络及变分自编码器的方法。 该课程致力于帮助学员掌握先进的深度学习技术，推动医疗健康领域的创新与发展。

Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程摘要：高级TensorFlow部署场景 本课程名为“高级部署场景与TensorFlow”。它侧重于将机器学习模型融入现实世界的复杂性，远不止于建模。该专业将教您如何有效应对多种部署场景，并更好地利用数据以训练模型。 在本课程的最后阶段，您将探索在部署模型时可能遇到的四种不同场景。您将学习TensorFlow Serving，这是一种允许您通过网络进行推断的技术。接下来，您将接触TensorFlow Hub，这是一个可用于迁移学习的模型库。然后，您将使用TensorBoard来评估和理解模型的工作原理，并与他人共享模型元数据。最后，您将探索联邦学习，了解如何在保持数据隐私的同时使用用户数据来重新训练已部署的模型。 本专业建立在“TensorFlow实践专业”基础上。如果您是TensorFlow的新手，我们建议您先完成“TensorFlow实践专业”。为了深入理解神经网络的工作原理，我们还推荐您参加“深度学习专业”。 课程大纲包括： - TensorFlow Extended - 与TensorFlow Hub共享预训练模型 - TensorBoard：模型训练工具 - 联邦学习

Advanced Django: Advanced Django Rest Framework (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级 Django：高级 Django Rest 框架 课程概述：无需安装任何软件即可编码和运行 Django 网站！本课程适合已经熟悉 Python 和基础 Django 技能的学习者（与“人人都可以学 Django”专业课程中涵盖的内容相似）。课程模块涵盖测试、性能考虑（如缓存和限流）、使用第三方库以及在 Django REST 框架中集成前端内容。 为了提供真正的动手实践和自学体验，本课程没有视频。作业提供简短的解释、图像和可运行的代码示例，并建议进行修改以进一步探讨代码示例，从而通过实践加深理解。您将获得即时反馈，通过多种评估项目逐步进展，从快速理解检查（多选题、填空题和打乱代码块）开始，逐渐构建功能，最终完成大型编码项目。 课程学习目标： - 编写和运行 Django 应用程序的测试 - 使用缓存、限流和过滤优化代码性能 - 使用第三方库 - 与常见前端集成 课程大纲： 1. 测试 Django Rest 框架 - 描述：欢迎来到高级 Django：高级 Django Rest 框架课程的第一周。这些作业涵盖了使用模拟和请求测试 Django Rest 框架，模块以评分编码练习结束。 2. 优化 Django Rest 框架 - 描述：欢迎来到高级 Django：高级 Django Rest 框架课程的第二周。这些作业涉及使用缓存、限流和过滤优化 Django Rest 框架，模块以评分编码练习结束。 3. Django Rest 框架与第三方库 - 描述：欢迎来到高级 Django：高级 Django Rest 框架课程的第三周。这些作业涵盖了用于分页、令牌和图像的第三方库，模块以评分编码练习结束。 4. 集成 JavaScript 和 React 框架 - 描述：欢迎来到高级 Django：高级 Django Rest 框架课程的第四周。这些作业涉及将 JavaScript 集成到您的 Django 项目中。您将进行关于 JavaScript 基础、承诺和 React 的作业，模块以评分编码练习结束。

Advanced Django: Building a Blog (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级 Django：构建博客 概述：无需安装任何软件即可编写和运行 Django 网站！本课程旨在为对 Python 和基础 Django 技能（与“人人都能学 Django”专业中的内容相似）已有一定了解的学习者提供。课程模块涵盖核心 Django 概念的复习、进阶项目设置、基于类的视图以及其他高级主题，如代理模型、日志记录、缓存和查询优化。 为了提供真正的动手、自主学习体验，本课程不包括视频。作业中包含简短的解释，配以图像和可运行的代码示例，建议修改以进一步探索代码示例，通过实践加深理解。学习者将在过程中获得即时反馈，评估项目从快速理解检查（选择题、填空题和打乱代码块）逐渐过渡到构建特性，最终形成大规模的编码项目。 课程学习目标： - 初始化 Django 高级项目设置，并解释其在集成和安全性方面的好处 - 描述不同的基于类的视图及其用例 - 使用日志记录、缓存和查询优化来诊断和优化代码性能 课程大纲： 1. 创建博客：欢迎来到高级 Django：构建博客课程的第一周。本模块的任务包括在 Django 中创建博客、通用关系、Bootstrap HTML 框架、过滤器、标签和 crispy 表单。模块结束时将有评分编码练习。 2. 配置博客：欢迎来到高级 Django：构建博客课程的第二周。本模块的任务包括 12 因子应用、配置 Django、日志记录、安全性和托管。模块结束时将有评分编码练习。 3. Django 优化：欢迎来到高级 Django：构建博客课程的第三周。本模块的任务包括通过缓存和优化数据库来提高性能。模块结束时将有评分编码练习。 4. 高级 Django 认证：欢迎来到高级 Django：构建博客课程的第四周。本模块的任务包括创建自定义用户模型、Django 注册和 Django Allauth。模块结束时将有评分编码练习。

Advanced Django: External APIs and Task Queuing (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/codio-advanced-django-external-apis-task-queuing

简介: 课程名称：高级 Django：外部 API 和任务队列 课程概述：无需安装任何软件即可编码和运行 Django 网站！本课程专为熟悉 Python 和基础 Django 技能的学习者设计（类似于《人人皆可 Django》专门化中的内容）。课程模块涵盖连接外部 API、任务队列和通过顶点项目整合专题内容。 为了提供真正动手、灵活的学习体验，本课程不含视频。作业有简短的解释、图像和可运行的代码示例，并提供建议的修改，以便深入探索代码，借助实践建立更深的理解。您将在学习过程中获得来自多种评估项的即时反馈，逐步提升，从快速理解测试（选择题、填空题和打乱代码块）到逐步构建功能，最终形成大型编码项目。 课程学习目标： - 连接外部 API - 实施任务队列 - 运用多种 Django 技能创建可展示的项目 课程大纲： 1. **请求模块与外部 API** - 描述：欢迎来到高级 Django：外部 API 和任务队列课程的第 1 周。这些作业涵盖与 API（如 OMDB 和 GitHub）的交互。本模块以评分编程练习结束。 2. **任务队列** - 描述：欢迎来到高级 Django：外部 API 和任务队列课程的第 2 周。这些作业涵盖使用 Celery 和 Django Signals 进行异步任务处理。本模块以评分编程练习结束。 3. **顶点项目第一部分** - 描述：欢迎来到高级 Django：外部 API 和任务队列课程的第 3 周。这些作业帮助您运用在专门化中学到的所有技能。这是顶点项目的第一部分，本模块以评分编程练习结束。 4. **顶点项目第二部分** - 描述：欢迎来到高级 Django：外部 API 和任务队列课程的第 4 周。这些作业帮助您运用在专门化中学到的所有技能。这是顶点项目的第二部分，本模块以评分编程练习结束。

Advanced Django: Introduction to Django Rest Framework (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级Django：Django Rest框架入门 概述：无需安装任何软件，即可编写和运行Django网站！本课程旨在为具备Python和基本Django技能的学习者设计（与“面向所有人的Django”专项课程所涵盖的技能类似）。课程模块涵盖了Django REST框架的介绍以及在API背景下处理JSON的技巧，基础知识如序列化视图集（ViewSheets）以及身份验证/权限等内容。 为了提供真正动手实践的自我节奏学习体验，本课程不包含视频。作业包括简短解释、图片以及可运行的代码示例，并提供建议的代码编辑，以进一步探索代码示例，通过实践建立更深的理解。您将从各种评估项目中获得即时反馈，从快速理解检查（选择题、填空题和解码）轻松过渡到逐步构建功能，最终在课程结束时完成大型编码项目。 课程学习目标： - 描述Django REST框架如何让Django网站利用API - 应用Django REST框架 - 利用ViewSets将视图映射到逻辑 - 设置身份验证并配置权限 大纲： 1. **REST API简介** - 课程第一周的作业涵盖RESTful API、第一方Django REST API及Postman。模块最后有评分编码练习。 2. **Django Rest框架的序列化和视图** - 课程第二周的作业涵盖序列化和视图。模块最后有评分编码练习。 3. **Django Rest框架的关系** - 课程第三周的作业涵盖身份验证、权限、相关字段和嵌套关系。模块最后有评分编码练习。 4. **Django Rest框架的API** - 课程第四周的作业涵盖可浏览的API、视图集和路由。模块最后有评分编码练习。

Advanced Engineering Systems in Motion: Dynamics of Three Dimensional (3D) Motion (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级工程系统运动：三维运动的动力学 课程概述： 本课程为工程系统与结构中运动体的高级研究，重点探讨刚体在三维运动中的动力学。课程内容将涵盖运动的运动学与动力学。运动学关注运动的几何特征，描述位置、速度和加速度随时间的变化；而动力学则研究作用于这些物体的力以及它们如何影响运动。 推荐背景： 参与本课程的学员需掌握基本的工程力学概念，并成功完成前一课程《工程系统运动：二维粒子与刚体的动力学》。本课程将应用在这些课程中所学的许多基本工程原理，因此，具备相关技能对学习本课程至关重要。 建议阅读： 本课程没有指定教材，但建议学员可以参考任何标准的工程动力学教材，以便于完成额外的练习问题，从而增强对课程内容的理解和学习。 版权声明： 本课程的所有内容和材料版权归乔治亚理工学院研究公司或韦恩·怀特曼博士所有。参与课程或使用本课程的内容和材料（无论是全部或部分），均表明您同意仅用于个人非商业用途，符合任何学术课程的学生使用方式。未经乔治亚理工学院研究公司的书面授权，禁止将内容和材料用于其他学术机构或实体。如需获取非独占许可的程序信息，请直接联系韦恩·怀特曼博士。 课程大纲： 第一部分：课程介绍；角速度；角加速度 本节将学习推导“导数公式”，定义三维运动中的角速度，并学习如何求解物体的角加速度。 第二部分：运动参考系中的速度；运动参考系中的加速度；地球作为运动参考系 本节将介绍运动参考系中的速度和加速度，以及将地球作为运动参考系的相关知识。 第三部分：欧拉角；欧拉角旋转矩阵；三维角动量；三维物体的惯性特性 本节将学习欧拉角旋转矩阵、三维角动量及三维物体的惯性特性。 第四部分：惯性特性的平移与旋转变换；主轴与主惯性矩 本节将探讨惯性特性的平移与旋转变换，以及主轴和主惯性矩的相关内容。 第五部分：刚体三维旋转运动的运动方程（欧拉方程） 本节将开发三维运动的欧拉方程，并求解进行三维旋转运动的刚体的运动。 第六部分：三维冲量-动量原理；三维功-能原理 本节将学习三维冲量-动量原理及三维功-能原理的开发与应用。

Advanced Financial Reporting: Accounting for Business Combinations and Preparation of Consolidated Financial Statements (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级财务报告：企业合并会计与合并财务报表的编制 课程概述： 本课程涵盖企业合并的会计处理（ASC 805）、合并财务报表的编制（ASC 810）及相关主题，包括逐步收购、去合并、分部报告和商誉减值测试等。课程首先讨论ASC 805的范围以及企业合并与资产收购之间的区别。接着探讨采用收购法会计处理企业合并的计量与确认原则。最后，课程介绍合并过程，学习如何编制合并财务报表并进行必要的合并调整。 课程大纲： 1. **课程导向**：熟悉课程、讲师、同学及学习环境，掌握所需的技术技能。 2. **模块1：企业控制**：介绍企业控制的概念及投资权益证券的核算方法，讨论ASC 805的“业务合并”范围及记录资产收购与企业合并的方式。 3. **模块2：收购法**：学习企业合并的收购法，掌握收购的计量原则和商誉计算法，准备合并财务报表。 4. **模块3：转让对价的组成部分**：探讨企业合并中不同的对价组成部分，学习与基于股份的支付奖励的计量原则，并研究Express Scripts和Medco公司的合并案例。 5. **模块4：获取的资产与承担的负债**：深入理解合并中获取的资产和承担的负债，介绍可识别资产如防御性无形资产和在研研发（IPR&D）的规则。 6. **模块5：收购后合并财务报表的编制**：学习收购后合并财务报表的编制，介绍会计收购溢价（AAP）及合并调整。 7. **模块6：内部交易与非控股权益**：介绍内部交易和非控股权益的核算，学习相关的合并调整、非控股权益的计算及呈现。 8. **模块7：所有权比例变化及相关主题**：探索控股子公司所有权比例变化的核算规则，计算去合并的损益，介绍子公司收购母公司股份的情况。 9. **模块8：分部报告与商誉减值测试**：学习分部报告及商誉减值测试的规则，了解公开公司和私营公司的相关披露要求及商誉减值测试的方法。 通过本课程的学习，您将掌握企业合并的会计技术，实现合并财务报表的编制与调整，为未来的财务报告工作打下坚实的基础。

Advanced Functional Ceramics (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级功能陶瓷 课程概述：为了实现下一代设备的发展，需要具有超高物理和化学性能的新型陶瓷材料。为此，采用了一些内在和外在的方法来开发新的功能陶瓷。本课程提供了功能陶瓷的基础知识以及开发具有优异物理和化学性能的先进陶瓷的材料设计规则。 课程大纲： 1. **陶瓷背景** 在这一模块中，您将学习金属与陶瓷的区别，能够通过多种方式对陶瓷进行分类，并计算理论密度。您将了解配位数以及纳米材料的相关知识。 2. **晶体缺陷** 在此模块中，您将按照维度对缺陷进行分类，并解释氧化物中电导性的原理。您将了解什么是缺陷以及影响材料性能的因素。同时，您还将计算氧空位的浓度，并学习增强性能的策略。 3. **陶瓷合成** 本模块中，您将能够描述各种陶瓷粉末的加工以及压制/烧结的过程。您将解释不同磨粉技术的优缺点，并定义薄膜的沉积方法。 4. **陶瓷的性质与应用** 在该模块中，您将记住材料的物理特性，例如电性能、热性能、光学性能等。您将定义氧离子和质子导电性的原理，并了解介电陶瓷的概念。您还将学习材料的制造方法和分析方式，以了解氧化物的组成。 5. **陶瓷的特性与应用（续）** 本模块将讲解透明导电氧化物及其类型，您将了解电性体及其性能。您将研究热电材料，定义热电材料的原理，并解释增强热电性能的策略。同时，您还将接触与磁性相关的内容。 通过本课程的学习，您将掌握先进陶瓷的基础知识和应用，为新一代功能陶瓷材料的开发打下坚实的基础。

Advanced Grammar & Punctuation Project (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级语法与标点项目 课程概述：如果你已经完成了该专业的前三门课程，那么在过去的几个月里，你已经学到了很多语法知识，这对你的学业或职业生涯将大有帮助。这个项目将帮助你处理所学的内容，并帮助你永久记住它。在本课程中，你将创建一个语法作品集，展示你在之前课程中学到的难点或有趣的英语语法结构。你的作品集将包含多个你自己创作的项目，比如两篇剧本，展示你所学的语法点的正确使用。你还将录制每个剧本的表演视频，可以单独或与朋友一起录制。你可以发挥创意，制作类似于老师们在专业视频中所做的有趣小品，或使用你自己的创作风格。你为作品集创作的项目将帮助你复习学到的材料，并成为你在课程结束后仍可保留的难忘项目。完成本课程需要能够创建和分享视频。 课程大纲： 1. **介绍**：本项目将帮助你处理和复习所学的语法和标点知识，并帮助你永久记住它。首先，你将回顾所学的语法和标点，并创建一个图形组织者。 2. **开始项目**：这一周，你将开始规划你的影片，思考想要使用的语法。然后，你将写第一篇剧本并提交反馈。准备发挥创意！ 3. **继续写作**：这一周，你需撰写第二篇剧本并提交反馈，尝试不同的情节和语法要点。接着，尝试不同的设备和软件来创建视频。 4. **练习并开始录制**：你应该已经完成剧本的撰写。现在应该开始录制第一段视频。与技术相关的工作耗时可能超过预期，不要落后。 5. **完成视频录制**：这一周，你应该接近项目的完成。继续努力，你需要在下周之前完成第二个视频。反思一下自己在专业中学到的知识。 6. **完成视频并提交项目**：恭喜你进入最后一周！这一周，你将完成视频并提交反馈和评分。在提交前，请仔细编辑和检查视频。

Advanced Information Literacy (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级信息素养 课程概述：本课程旨在进一步提升学习者的信息检索技能和信息素养概念，以支持大学或学院的学术研究。完成该课程后，学习者将获得徽章，激励他们在学术和职业生涯中继续提高信息素养能力。通过参与本课程，学习者能够运用高级检索技能节省文献综述的时间，高效地收集和组织信息，伦理地使用来源，并保护自己的知识产权。 学习者将独立选择主题进行研究，并在整个过程中获得同伴的反馈。课程模块相互关联，为学习者提供一个框架（项目大纲）。最终项目将以数字对象的形式展示，体现学习者作为新兴学者或专业人员的地位。 模块是自定进度的，每个模块的预计完成时间为2小时。每个模块中的内容可以随时暂停，唯一例外是每个模块末尾的测验。 完成课程后，学习者不仅能获得Coursera的证书，还将获得纽约州立大学布法罗分校颁发的微证书数字徽章，以表彰其成就。学习者可以在线展示认证的数字徽章，并获取相关工作见解。在完成每个单独课程及整个专业课程后，Coursera将通过电子邮件发送有关如何领取徽章的说明。需要通过官方Coursera推广优惠参与课程或支付费用，方可获得完整的课程访问权限以及Coursera证书和数字徽章。 课程大纲： 第一部分：了解各种形式和学术专业知识 本模块包括课程欢迎，讨论在开放学术环境中正式和非正式信息源的概念（如替代出版平台、开放获取和付费/专有订阅）。学生将了解信息传播的经济和政治现实，并评估所咨询的信息源的时效性、相关性、权威性、准确性和偏见。 第二部分：引用学术作品以给予适当归属 信息具有价值，因此必须正确引用以避免抄袭。学生将学习如何组织项目的参考文献，并通过引用管理工具和风格手册正确使用引用规范来避免抄袭。学生了解多媒体如何使用不同程度的限制进行重用的许可，包括如何为所咨询的学术多媒体（图像、音频记录和视频）提供归属，以及如何为自己的作品进行许可。 第三部分：战略性探索信息环境 本模块涵盖从头脑风暴初步项目想法开始，创建引人注目的可管理研究声明。学生将学习从声明中识别关键词以进行搜索，并使用同义词扩展这些词。还将包括高级布尔检索、截断、通配符和短语搜索的内容。 第四部分：绘制信息环境 在本模块中，您将运用在第三模块中开发的搜索策略，使用高级数据库搜索工具（如控制词汇、引用依据和参考书目挖掘）搜索相关信息源（数据库、组织网站、政府存储库和替代平台）。您将使用第二模块中选择的引用管理工具。 第五部分：最终项目 这是课程的高潮部分，学生将撰写研究主题/论点，并根据通过互联网、Google Scholar和当地图书馆或公立大学/学院获得的数据库进行研究，发展支持其论点的三个观点。

Advanced Instructional Strategies in the Virtual Classroom (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：虚拟课堂中的高级教学策略 课程概述： 欢迎参加“虚拟课堂中的高级教学策略”课程！本课程旨在帮助您应用策略，以显著影响 K-12 线上教学的关键领域。我们将探讨初学教师常遇到的陷阱，并学习如何通过关注对学生学习影响最大的基本原则来克服这些挑战。通过本课程的学习，您将能够赋权学生，使其成为渴望学习的人，准备走向更美好的未来。 学习目标： 完成本课程后，您将能够： - 确定直接教学在虚拟课程中的作用。 - 建立与学生之间的直接沟通和有意义的关系。 - 使用激励和挑战学生批判性思维的教学策略。 - 定义高风险学生并探讨有效的教学策略。 - 与学生、家长及其他教育专业人员共同建设一个包容且充满活力的在线社区。 课程大纲： - **模块 1：直接教学** 本模块探讨虚拟课堂中的直接教学，包括其角色和功能，支持直接教学的工具，以及规划和实施实时学习体验的策略。 - **模块 2：沟通与建立关系** 本模块研究沟通与关系建立在面对面和虚拟环境中的相似性和差异性。 - **模块 3：虚拟课堂中的作业与评估** 本模块探讨各种作业和评估，讨论有效作业和评估的开发策略，以及不同的教学方法和教育工具。 - **模块 4：高风险和表现不佳的学生** 本模块关注如何使高风险或表现不佳的学生在虚拟学习环境中有效参与，从而推动他们的学习进步。 - **模块 5：最佳防御是建立良好社区** 本模块强调建设强大、包容的学习社区，类似于传统学校开学时的活动，包括集会、认识活动和返校之夜。 通过这些模块，您将学习到在虚拟教学环境中有效实施教学策略的各种技巧与方法。

Advanced Interviewing Techniques (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级面试技巧 课程概述：当前求职者常常因使用过时的面试策略而失败。招聘技术日益成熟，优秀雇主不断更新面试方式。本课程提供应对竞争力基础及行为面试的详细策略，帮助你有效传达自身的知识、技能及能力，以满足雇主的需求。 您将能够： 1. 理解招聘组织在使用行为面试技术时的期望。 2. 列出S.T.A.R.回应策略的步骤，并运用适当的语言回答行为面试问题。 3. 通过行为和能力基础问题的回答传达个人价值观。 4. 识别招聘组织在询问情境和“wild-card”问题时的目的。 5. 列出P.R.E.P.和5 W's回应策略的步骤，并使用适当语言回答至少一个“wild-card”和两个情境面试问题。 6. 针对弱点问题制定最佳回应策略，理解招聘组织提问的原因。 7. 通过对弱点问题的回答展示个人的优势和成熟度。 8. 正确应用语气缓和语言来软化消极信息，以及促进语言来强调专业或学术背景的积极方面。 9. 提问以了解组织是否适合您的个性、职业目标及薪资要求。 10. 提问以展示您的能力与优势。 11. 为自己谈判最佳的工作机会及薪酬包。 12. 在电话面试中表现出色。 课程大纲： 第一部分：回答“告诉我一个你的经历”问题 - 学习回答行为面试问题，区分能力与技能，理解招聘组织使用此方法的思路，应用S.T.A.R.回应策略等。 第二部分：回答“如果...”问题 - 学习回答情境面试和“wild-card”问题，应用P.R.E.P.和5 W's回应策略，传达个人价值观等。 第三部分：回答“你最大的弱点是什么？” - 学习认识招聘组织提问的目的，展示自我评估能力，使用语气缓和与促进语言等。 第四部分：处理面试结束时的环节 - 学习提问以展示自身优势，了解组织适配度，谈判薪酬等。 第五部分：如何在电话面试中表现出色 - 学习准备电话面试，如何在电话中传达强信心，以及如何管理电话面试的对话等。 此课程旨在帮助求职者提升面试技巧，以更好地应对现代招聘挑战。

Advanced Java (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级Java 课程概述：提升您的Java技能，通过我们的高级Java网络开发课程，探索微服务架构的动态世界。在本课程中，您将深入了解使用Spring Boot和Spring Cloud构建强大微服务的复杂性。 学习如何以现代方法设计应用程序，通过单一责任、低耦合和持续交付的原则增强可扩展性和灵活性。发现微服务如何优于单体应用程序。 课程大纲： 1. 欢迎与模块1：Servlets和JSP 本模块专为具有扎实Java编程基础的中级开发者设计，在这里，我们将深入探讨Servlets和JSP，并定义它们在高级Java开发中的重要角色。 2. 模块2：Maven简介与Spring Boot后端开发 本模块将定义Maven，讨论如何构建Maven项目并进行实践。我们将研究依赖注入、使用Spring Initializer网页应用程序和application.properties文件，最后深入了解注解的使用，并探索Spring Boot下的RESTful网络服务。 3. 模块3：微服务与Spring Cloud 本模块将探讨微服务架构，并与单体方法进行比较。我们将讨论如何使用Spring Boot构建微服务，介绍Spring Cloud工具，特别是Netflix Eureka，并了解服务发现的概念。

Advanced Junos Concepts (Firewall Filters, IPv6, CoS) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级Junos概念（防火墙过滤器、IPv6、服务质量） 课程概述：本课程将介绍一些高级Junos操作系统的概念，如防火墙过滤器及其在保护设备免受过量流量影响方面的应用。将提供服务质量（CoS）的好处和目的的概述，以及流量分类、排队和调度的实施。课程还将描述推荐的Juniper网络技术援助中心（JTAC）程序，以及可在线使用的Juniper工具，帮助管理和支持Juniper产品。最后，课程将讨论Juniper的安全概念和组件。 课程大纲：本课程将深入探讨高级Junos概念，重点包括防火墙过滤器的应用、服务质量的实施及其相关工具，旨在为学员提供全面的Juniper网络产品管理和安全防护知识。

Advanced Learning Algorithms (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级学习算法 课程概述：在机器学习专业化的第二门课程中，您将学习： - 使用TensorFlow构建并训练神经网络以进行多类分类 - 应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型能够在现实世界中对数据和任务进行泛化 - 构建和使用决策树及树集成方法，包括随机森林和提升树 该机器学习专业化课程是由DeepLearning.AI与斯坦福在线合作创建的基础性在线项目。在这个适合初学者的课程中，您将学习机器学习的基本概念，以及如何利用这些技术构建现实世界的人工智能应用。 本专业化课程由人工智能先锋Andrew Ng教授授课，他在斯坦福大学进行过重要研究，并在谷歌大脑、百度和Landing.AI等机构开展了推动人工智能领域发展的开创性工作。 该课程包含三门课程，是Andrew开创性的机器学习课程的更新和扩展版本，评分为4.9（满分5分），自2012年推出以来已有超过480万学习者参与。 它广泛介绍了现代机器学习，包括监督学习（多元线性回归、逻辑回归、神经网络和决策树）、无监督学习（聚类、降维、推荐系统），以及在硅谷用于人工智能和机器学习创新的一些最佳实践（评估和调整模型、以数据为中心的方法来提高性能等）。 完成本专业化课程后，您将掌握关键理论概念，并获得快速有效地将机器学习应用于现实世界挑战的实践技能。如果您希望进入人工智能领域或在机器学习方面建立职业生涯，那么此机器学习专业化课程是您最好的起点。 课程大纲： 1. 神经网络：学习神经网络及其分类任务的应用，使用TensorFlow框架构建神经网络，并深入学习如何用Python从零开始编写自己的神经网络。 2. 神经网络训练：了解如何在TensorFlow中训练模型，学习各种激活函数及其应用，掌握多类分类的技巧，并探讨Adam优化器的优势。 3. 应用机器学习建议：学习机器学习生命周期中的最佳实践和模型调优的方法，以改善算法性能。 4. 决策树：了解常用的学习算法决策树及其变种，包括随机森林和提升树（XGBoost）。 通过本课程，您将获得必要的知识和技能，能够应对复杂的机器学习问题，并在人工智能领域取得成功。

Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级线性模型与数据科学1：最小二乘法 概述：欢迎参加高级线性模型与数据科学第一期课程：最小二乘法。本课程将从线性代数和数学的角度介绍最小二乘法。在开始课程之前，请确保您具备以下基础知识： - 对线性代数和多变量微积分的基本理解。 - 对统计学和回归模型的基本理解。 - 对于证明性质的数学有一定的熟悉度。 - 基本掌握R编程语言。 完成本课程后，学生将能在回归建模的线性代数处理方面建立坚实的基础，这将极大地增强应用数据科学家对回归模型的整体理解。 课程大纲： - 背景：我们涵盖了一些基础矩阵代数结果，这对整个课程至关重要，包括一些基本的向量导数。此外，还介绍了一些利用矩阵从数据中创建总结统计信息的基本用法，包括计算和从观测值中减去均值（中心化）以及计算方差。 - 单参数与双参数回归：在本模块中，我们介绍了从原点回归和线性回归的基础知识，从原点回归是一个有趣的案例，因为它可以构建所有多元回归的基础。 - 线性回归：本讲座重点关注线性回归，这是调查无混淆线性关系的最标准技术。 - 一般最小二乘法：我们接下来讲解一般最小二乘法，其中任意完全秩设计矩阵与向量结果相适配。 - 最小二乘法实例：在这里，我们给出一些经典的线性模型示例，以便将其与您可能已经使用的技术联系起来。 - 基底与残差：在此我们介绍了一种非常有用的线性模型，即将信号分解为基底扩展。

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数据科学高级线性模型 2：统计线性模型 课程概述：欢迎参加数据科学高级线性模型课程2：统计线性模型。本课程将从线性代数和数学的角度介绍最小二乘法。在开始课程之前，请确保您具备以下基础知识： - 基本的线性代数和多元微积分知识。 - 基本的统计学和回归模型知识。 - 对证明基础数学的初步了解。 - R编程语言的基本知识。 完成本课程后，学生将对线性代数在回归建模中的应用有扎实的基础，从而大幅增强应用数据科学家对回归模型的整体理解。 课程大纲： 1. **简介和期望值**：本模块涵盖课程的基本内容以及先修知识。接着介绍多元向量的期望值基本概念，并总结普通最小二乘估计的矩性质。 2. **多元正态分布**：在本模块中，我们将从独立同分布的正态分布开始，逐步构建多元与奇异正态分布。 3. **分布结果**：本模块重点介绍多元回归中出现的基本分布结果。 4. **残差**：我们将重新审视残差，并考虑其分布结果。同时介绍所谓的PRESS残差，并演示如何在不重新拟合模型的情况下进行计算。

Advanced Machine Learning and Signal Processing (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级机器学习与信号处理 课程概述： 本课程是IBM正在开发的高级数据科学专业课程的一部分，旨在提供关于监督和非监督机器学习模型的重要见解，这些模型在多个相关领域被专家广泛应用。课程中，我们将学习线性代数的基础知识，以理解机器学习模型的工作原理。随后，将介绍最流行的Python机器学习框架——Scikit-Learn和SparkML，其中SparkML占据了课程的大部分内容，因为可扩展性是解决性能瓶颈的关键。 课程将通过物联网（IoT）的实际案例来展示不同的算法应用。为了顺利通过课程，学员需要利用智能手机中的加速度传感器创建自己的振动传感器数据，因此在整个课程中将使用一个自创的真实数据集。 选择参加本课程并获得Coursera课程证书的学员，还将获得IBM数字徽章。有关IBM数字徽章的更多信息，请访问链接 ibm.biz/badging。 课程大纲： - 第一部分：搭建基础 - 第二部分：监督学习 - 第三部分：非监督学习 - 第四部分：机器学习中的数字信号处理

Advanced Manufacturing Enterprise (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：先进制造企业 概述：追求先进制造能力的企业必须整合制造管理工具，并在整个供应链中集成数据，以实现成功。本课程将使学生了解数字化连接企业的概念，学习企业的运营复杂性、业务流程优化以及综合产品-流程-价值链的理念。学生将熟悉可用于在制造供应链及整个产品生命周期中聚合和集成数据的工具、技术和方法。通过应用产品生命周期数据，学生将获得基础知识，以支持商品和服务的设计、规划和生产调度。 本课程的主要概念将通过讲座、阅读、讨论和各种视频进行传递。 本课程是数字制造与设计技术专业中的第六门课程，探索制造“第四次革命”（即工业4.0）的多个方面，并包含一个最终项目，要求学生创建一份实现自我设定的与数字制造设计相关的职业目标的路线图。要了解更多关于数字制造与设计技术专业的信息，请观看概述视频，链接为：https://youtu.be/wETK1O9c-CA 大纲： 1. 连接与协作企业的概念 - 本模块旨在教育学生为何采用整体方法分析先进制造对企业成功的影响。 2. 如何建立数字连接企业 - 本模块提供产品生命周期的概述，并描述组织在采纳先进制造技术中面临的挑战与机遇。讨论收集产品生命周期数据的需求，以及构建高度连接企业所需的特征，并提供数个信息共享基础设施的示例，阐述产品生命周期管理（PLM）系统的概念，并讨论有效数据收集技术的例子。 3. 供应链管理工具及其综合能力介绍 - 本模块介绍当前企业管理工具（如ERP、MRP和MES），这些工具常用于整合供应链中各个实体的能力。将对这些工具进行广泛的概述，并回顾每种工具的能力。 4. 确保强大的基础设施 - 本模块讨论供应链绩效衡量的重要性，以及通过整个产品生命周期便利决策的决策分析方法和技术。

Advanced Manufacturing Process Analysis (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级制造过程分析 概述：在制造环境中，变异是一个不可避免的现实，影响产品质量和产量。通过本课程，学生将学习为何对制造过程进行高级分析对于诊断和纠正操作缺陷至关重要，以便提高产量和降低成本。课程将深入探讨最佳的数据收集、准备和分析方法，以及可用于长时间收集和处理数据的计算平台。学员将更好地准备成为高级分析团队的成员，并就有效实施提供有价值的见解。 本课程的主要概念将通过讲座、阅读、讨论和各种视频进行传达。 这是数字制造与设计技术专业化的第四门课程，探讨制造业“第四次革命”（即工业4.0）的多个方面，并包含一个关于创建达成自设数字制造相关职业目标的路线图的最终项目。欲了解更多关于数字制造与设计技术专业化的信息，请复制并粘贴以下链接到您的网络浏览器中观看概述视频：https://youtu.be/wETK1O9c-CA 课程大纲： 1. 模块名称：高级制造过程分析简介 描述：本模块旨在介绍先进分析在改善制造过程中的概念。同时，帮助您理解离散制造与连续制造之间的区别。 2. 模块名称：数据收集 描述：存储大数据与处理传统数据的方式相差甚远。本模块解释了这一差异，并介绍数据分析的各个步骤，包括数据收集、数据存储、数据组织和数据预处理的概念。 3. 模块名称：数据分析：计算技术与平台 描述：本模块介绍了用于高级分析的各种技术，如显著变量/因素的确定、数据可视化和异常检测。此外，该模块还将介绍现有的各种计算平台（高性能计算、云计算技术），用于进行高级分析。

Advanced Modeling for Discrete Optimization (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：离散优化高级建模 课程概述：优化是决策的一种常见形式，广泛应用于社会的各个领域。其应用范围从解数独谜题到婚宴座位安排，甚至可以用于飞机及其机组人员的调度、钢铁生产的协调以及铁矿石从矿区到港口的运输。有效的人力和物资资源管理能够为企业节省数百万美元的利润。类似的问题也贯穿我们的日常生活，如包裹的递送路线、学校的课程表以及家庭用电的分配。尽管这些问题至关重要，但使用传统的计算机科学方法解决时往往非常困难。 本课程针对已完成基础离散优化建模的学生，您将学习如何利用先进的高级建模语言来解决复杂的离散优化问题，并借助库约束求解软件来完成其余部分。课程内容将侧重于调试和改进模型、将模型部分封装在谓词中，以及处理高级调度和包装问题。随着对这一高级技术的掌握，您将能够解决过去无法想象的问题。 课程大纲： 1. 模块名称：调试和改进模型 描述：模型与计算机程序类似，可能存在缺陷。在这一模块中，您将看到不同缺陷的症状（不可满足、解的数量过多或过少），并学习发现模型问题的相关方法以及修正方法。掌握这些工具后，您将能够开发和调试复杂模型。 2. 模块名称：谓词 描述：在这一模块中，您将学习如何将复杂约束定义封装在谓词定义中，以实现重用。这将使您能够构建更复杂且具有更好可读性的模块化模型。您还将首次遇到多目标问题，并学习如何将其压缩为一个单一目标。此外，您将学习婚宴座位问题的建模，这将在生活中的许多场合帮助您。 3. 模块名称：调度 描述：学习如何解决各种形式的复杂项目调度问题，从仅有基础优先级要求的问题到具有单一资源甚至累计资源的问题。您将看到如何在这些应用中建模一些复杂的约束。 4. 模块名称：包装 描述：在这一模块中，您将学习包装的重要应用，从正方形到不规则形状的打包，包括旋转与否。您将再次看到如何建模这些应用中出现的一些复杂约束。 5. 模块名称：对称性与优势 描述：最后一个模块探讨了离散优化问题中可能出现的各种对称形式。您将学习各种方法和特殊约束以打破这些对称性，从而提高求解效率。此外，您还将学习优势的概念，这是一种对称性的一般化，并掌握打破优势的技术。 观看课程宣传视频，请点击：[这里](https://www.youtube.com/watch?v=hc3cBvtrem0&t=8s)

Advanced Models for Decision Making (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级决策模型 概述：商业分析师需要能够为问题提供最佳解决方案。然而，许多分析课程往往集中于数据分析和可视化的培训，而不是帮助学员如何将可用数据与正确的数学模型相结合以制定解决方案。本课程旨在将数据和模型与制造、供应链、金融和人力资源管理等现实决策场景相连接。特别地，我们将了解如何使用线性优化——一种处方分析方法——来形成决策问题并提供基于数据的最佳解决方案。课程将涵盖不同行业的应用问题，例如： (a) 财务决策：投资经理应该如何创建最佳投资组合，以最大化净回报，同时在各种投资中控制风险？ (b) 生产决策：在预测需求、原材料供应和运输成本的情况下，在哪些工厂位置制造产品的最佳数量是多少？ (c) 人力资源决策：在规划期限内需要雇佣或解雇多少员工，以在满足公司运营需求的同时最小化成本？ (d) 制造业：在考虑原材料可用性和客户需求的情况下，应该生产哪种利润最大化的产品组合？ 我们将学习如何将这些问题公式化为数学模型，并使用Excel电子表格解决它们。 课程大纲： 1. 模块1：金融决策的线性规划 描述：本模块将通过案例研究线性优化在金融中的应用，特别是投资组合优化和多期现金流管理问题的公式化学习。 2. 模块2：供应链决策的线性规划 描述：本模块探讨线性优化在供应链决策中的应用，特别是在库存运输或物流问题以及生产和库存管理中的应用。 3. 模块3：人员安排决策的线性规划 描述：本模块探讨人力资源经理如何利用优化作为处方分析工具来规划员工安排、房间分配和劳动力规模管理。 4. 模块4：生产决策的线性规划 描述：线性优化在制造业决策过程中发挥着重要作用。本模块将探讨如何使用优化来制定产品组合和混合决策。

Advanced MySQL Topics (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级MySQL主题 课程概述：在本课程中，您将进一步超越简单的SQL语句，深入实际的数据库工程，并学习MySQL中的高级概念。完成本课程后，您将能够： - 利用SQL函数和数字、字符串运算符为MySQL数据库添加决策结构和功能 - 熟练掌握条件和触发器的基础知识，展示自动化的工作知识 - 使用存储过程自动化DBMS任务 - 使用子查询和事务进行优化 - 通过执行高级数据库管理任务来优化数据库 - 编写存储过程以自动化SQL，解决现实世界中的问题 您将获得如下工具和软件的经验： - MySQL函数和运算符 - 数字函数和运算符 - SQL语句 - 数据库优化工具 - MySQL优化工具 - SQL自动化 - DBMS任务 - 数据库优化 课程大纲： 1. 函数和触发器： 学习如何在MySQL中开发用户定义的函数和更复杂的存储过程，并练习在插入、更新或删除等事件发生时自动调用存储程序（过程或函数）。 2. 数据库优化： 学习数据库优化的核心规则和指南，并实践高级数据库管理任务以优化您的数据库。 3. MySQL与数据分析： 学习如何将MySQL与高级数据分析工具结合使用，并发现如何使用高级MySQL查询进行数据分析。 4. 期末项目： 通过编写存储过程以解决现实世界中的问题，实践您的SQL自动化技巧。

Advanced Neurobiology I (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级神经生物学 I 概述： 欢迎来到高级神经生物学课程！神经科学是研究我们的大脑如何感知外界、思考、对外界反应以及在疾病或衰老过程中神经元连接退化的奇妙科学。我们将探讨神经系统运作的分子、细胞特性及其电路排列。 本课程将帮助你全面理解神经解剖学的基础、电信号传导、运动以及神经系统中的几种疾病。该课程分为两个部分（高级神经生物学 I 和 II），内容相关但评分和认证分开，所以你可以选择其中一个或两个。我们建议顺序学习，若你已具备生物学的基础知识将更为有利。 感谢你的参与！ 课程大纲： 1. 神经系统解剖学：介绍神经解剖学的基本知识。 2. 神经细胞的形态及神经元的细胞与分子生物学：深入学习神经系统的基本单位——神经元。 3. 神经元的细胞与分子生物学：继续探讨神经元的相关知识。 4. 神经元内的信号传递与离子通道及膜电位：研究神经元的电气特性。 5. 离子通道、膜电位和突触传递：探讨离子通道、膜电位和突触传递的机制。 6. 神经递质释放：了解神经递质的释放过程。 7. 突触传递与突触可塑性：深化对突触传递和突触可塑性的理解。 8. 神经科学中的技术：学习一些流行的神经科学技术。

Advanced Neurobiology II (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级神经生物学 II 课程概述： 大家好！欢迎来到高级神经生物学的课程！神经科学是研究我们的大脑如何感知外部世界、思考、对外界作出反应及在疾病或衰老过程中神经连接如何退化的精彩科学领域。我们将探讨神经系统的分子、细胞特性及其电路安排。 通过本课程，您将全面理解基础神经解剖学、电信号传导、运动及神经系统几种疾病的相关知识。 本高级神经生物学课程分为两个部分（高级神经生物学 I 和 II），内容相关但评分和认证独立，您可以选择其中一个或两个部分。建议您依次学习这两部分，若您已具备基础生物学知识，则更为理想。 感谢您的参与！ 课程大纲： 1. 感知：视觉 2. 感知：听觉 3. 化学感官系统 4. 触觉与疼痛；睡眠与觉醒 5. 运动与运动障碍 I 6. 运动与运动障碍 II 7. 情绪与情绪障碍 8. 基因与行为

Advanced Portfolio Construction and Analysis with Python (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用Python进行高级投资组合构建与分析 课程概述：近年来，投资管理实践因计算方法而发生了重大变革。本课程不仅解释理论科学，更以实际操作为重点，帮助学员在Python编程语言中实施这些理念。课程将涵盖有意义的投资组合决策的风险和收益参数的估算，同时介绍多种在投资管理和组合构建中因其增强的稳健性而受到欢迎的最先进投资组合构建技术。 通过讲座视频讲解理论和数学，学员将能够在Python中实现这些概念，做到边学边码，从而深入理解这些方法的运作原理。完成课程后，学员将不仅对现代计算方法在投资管理中的应用有基础理解，还能掌握其实际实施能力。若能跟随课程做所有实验练习，完成后将掌握强大的工具包，可以用于自身分析和构建实现，甚至应用新获得的知识改善现有方法。 课程大纲： 1. 风格与因子 2. 协方差矩阵的稳健估计 3. 期望收益的稳健估计 4. 实践中的投资组合优化

Advanced Practice Provider/Physician Assistant: Opioid Use Disorder Medication Assisted Treatment Waiver Training (24hr) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级执业提供者/医师助理：阿片类药物使用障碍药物辅助治疗豁免培训（24小时） 概述：该在线课程来自于弗吉尼亚大学医学院（UVASOM）与护理学院（SON）和美国成瘾精神病学学会（AAAP）的联合合作，并获得了数据2000的资助。课程旨在强调影响开处方临床医生的重要问题，涉及阿片类药物的新开处方和管理指南，适用于急性和慢性疼痛管理。本课程分为两个部分：第一部分包含8节独立课程，占24小时内容要求的一部分；第二部分包含其他16小时的内容，面向希望申请开处方丁丙诺啡以治疗阿片类药物使用障碍的高级执业提供者和医师助理。第一部分包括3个案例模块。第一和第二部分均包含评估模块后问题，需以80%的准确率完成。成功完成整个培训后将颁发结业证书。完成第一和第二部分将满足高级执业提供者和医师助理申请MAT豁免培训的24小时要求，以开处方丁丙诺啡治疗阿片类药物使用障碍。 完成该活动的预计时间：9.5小时 发布日期：2020年3月1日 UVA资助日期：2019年9月30日至2022年9月29日 该计划的资金由SAMHSA拨款提供。会议材料或出版物中的观点，以及发言人和主持人的观点，不一定反映卫生与公众服务部的官方政策；提及商业名称、商业实践或组织不表示得到美国政府的认可。 课程大纲： 第一部分 标题：APP/PA阿片类药物使用障碍MAT豁免培训第一部分 描述：该课程的总体目标是培训多样化的医疗专业人员，以安全和有效地开处方阿片类药物，以处理疼痛以及使用药物辅助治疗治疗物质使用障碍，特别是阿片类药物使用障碍。 第二部分 标题：APP/PA阿片类药物使用障碍MAT豁免培训第二部分 描述：提供最有效的药物治疗，以服务于各种环境中的患者，包括初级护理、精神病护理和疼痛管理设置。

Advanced Programming in Kotlin (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Kotlin进阶编程 课程概述：在本课程中，您将通过探索许多Kotlin程序员使用的高级概念来提高您的Kotlin语言能力。您将学习构建具有强大功能的Android应用所需的Kotlin高级特性。每周的学习将为您提供充分的机会，以实践和应用您所学的知识。 课程目标：通过本课程，您将掌握一系列高级编程工具，以帮助您为未来的Kotlin项目设计解决方案。 课程大纲： 1. **Kotlin与Android** - 描述：学习如何处理对象声明，理解伴生对象、类和常量的使用。还将了解在Android中声明对象的过程，并探讨实现Activity启动功能所需的内容。 2. **高级面向对象特性** - 描述：学习如何使用扩展函数向类添加方法，并在Android中定义和使用扩展函数。随后探索用于不同类型集合处理的函数，如map、filter和fold。 3. **函数式编程** - 描述：了解Lambda表达式、函数类型、高阶函数及集合处理。探讨如何将函数作为对象使用，如何使用Lambda表达式定义函数作为对象，以及如何定义和使用高阶函数和重复函数。最后，利用多步骤集合处理方法进行集合处理。 4. **最终项目** - 描述：通过升级和增强“小柠檬”菜单应用的功能，展示您的编码技能，使其能够处理列表并进行排序和过滤。此外，参与同伴评审，完成课程最终评估。 通过这个课程，您将能够在Kotlin编程方面更进一步，创造出功能更强大的应用程序。

Advanced Programming in Swift (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Swift高级编程 课程概述：深入理解Swift编程语言是任何出色iOS应用的核心。通过《Swift高级编程》课程，您将扩展知识和技能，探索Swift的高级自定义数据类型、代码组织最佳实践，利用错误处理提升程序性能，并学习使用高阶函数（如map、filter和reduce）进行函数式编程。此外，您还将通过项目实践加深对所学内容的理解。 课程大纲： 1. 高级自定义数据类型 - 描述：学习高级自定义数据类型，这些数据类型作为通用编程块在您的代码中发挥作用。 2. 代码组织 - 描述：发现如何通过子类化继承属性和方法，探索访问控制、类型转换和多态性，以及协议和委托，从而更好地组织和优化代码。 3. 错误处理、函数式编程和测试 - 描述：学习如何抛出和处理代码中的错误，探索如何利用函数式编程策略，并了解Swift中的单元测试。 4. 创建晚餐菜单 - 描述：应用课程中学到的技能，构建您的列表，并实现过滤和排序功能。 通过本课程，您将掌握Swift编程的高级技巧，为开发更复杂和高效的iOS应用打下坚实基础。

Advanced Project Management and Leadership (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级项目管理与领导力 概述：课程“高级项目管理与领导力”旨在为学习者提供在动态项目环境中脱颖而出的关键技能。通过探索项目审计、领导风格和谈判策略等关键领域，您将获得有效管理多个项目所需的工具。本课程的独特之处在于将敏捷方法与创新实践相结合，使您能够自信地应对复杂的项目环境。 课程大纲： 1. **课程介绍** 描述：本课程使学习者具备在动态环境中有效项目管理的基本技能。通过实际评估、领导力分析和谈判策略，学员将提升成功管理多个项目的能力。主要主题包括项目结束流程、敏捷方法论以及促进研发团队创新的策略。学习者将获得实用工具和框架，以自信地应对复杂的项目 landscape。 2. **项目进展评审；审计；NEAR案例研究** 描述：本模块探讨审计作为评估项目绩效和识别潜在风险的重要工具。学习者将了解独立评估如何提供项目进展的客观见解，确保与目标的对齐和符合标准。通过NEAR案例研究，学习者将在真实环境中应用这些概念，增强对审计支持明智决策和风险减轻的理解。 3. **领导力；投资组合管理；谈判** 描述：在本模块中，您将探讨领导力在同时管理多个项目中的重要角色。您将评估不同的领导风格，解决监督多个项目的挑战，并发展推动项目成功结果所需的谈判技能。通过实际案例和互动活动，您将学习如何平衡优先事项、协调团队并在复杂的多项目环境中实现成果。 4. **创新与市场营销** 描述：在本模块中，您将深入了解项目经理在研发项目中的关键角色。您将学习如何选择有效规划的工具，进行技术评估，并保持项目的整体控制，以确保顺利执行和成功的结果。 5. **敏捷项目管理；项目结束** 描述：在本模块中，您将学习如何通过创建全面的检查表、定义角色和责任、生成后续任务以及准备详细的项目评估报告，来有效结束一个项目。 通过实际案例研究和现实世界的实践，本课程将帮助您掌握在多项目管理中所需的高级技能。

Advanced Python - Reconnaissance (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级Python - 侦察 概述：欢迎来到网络安全的高级Python课程。本课程主要展示如何利用Python自动化目标环境的侦察过程。同时，我们也将演示如何使用Python自动化密码猜测攻击，以获取对目标环境的初步访问权限。 课程大纲： 1. **第1部分** **标题：网络安全的高级Python介绍** **描述：** 本部分将介绍使用Python进行网络安全的基础知识和高级功能。 2. **第2部分** **标题：执行侦察** **描述：** 本部分专注于如何使用Python工具和脚本，自动化侦察的各个环节，以获取有关目标的关键信息。 3. **第3部分** **标题：获取初步访问权限** **描述：** 本部分将介绍如何通过Python实现自动化的密码猜测攻击，以成功进入目标环境。 课程旨在提高学员在网络安全领域应用Python的能力，帮助他们掌握侦察和攻击的工具与技术。

Advanced R Programming (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级R编程 课程概述：本课程涵盖了R编程中的高级主题，这些主题对于开发强大、稳健和可重用的数据科学工具至关重要。课程内容包括R中的函数编程、稳健的错误处理、面向对象编程、性能分析与基准测试、调试和函数设计的原则。完成本课程后，学员将能够识别和抽象常见的数据分析任务，并将其封装为用户友好的函数。由于每个数据科学环境都面临独特的数据挑战，因此总是需要开发特定于组织使命的定制软件。学员还将能够在R中定义新的数据类型，并开发特定于这些数据类型的功能，以便在数据科学任务的执行中实现更清晰的执行和团队内更强的可重用性。 课程大纲： 1. 欢迎来到高级R编程：本模块简介课程的主题及其重要性。 2. 函数：介绍R中的控制结构和函数在编程中的作用，以及编写优质函数的指导方针。 3. 函数：选择的课程内容（具体内容未列出）。 4. 函数式编程：强调函数式编程在R中的关键作用，并介绍如何处理错误和异常以编写稳健的代码。 5. 函数式编程：选择的课程内容（具体内容未列出）。 6. 调试和性能分析：探讨R中的调试工具，以识别代码中的问题，以及性能分析工具以优化代码效率。 7. 面向对象编程：讲解如何定义自定义数据类型或类，以及处理这些数据类型的函数，介绍R中三种实现面向对象编程的方法。 通过这些学习，学员将能够提升R编程技能，以应对数据科学领域中的各种需求。

Advanced React (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级React 课程概述：在此课程中，您将学习高级React概念。您将深入分析不同类型的React组件，了解它们的各种特性及其使用时机。课程将介绍Hooks、Effects和其他功能组件的使用，您将学习如何在React中使用路由以定制用户体验，创建一个能够消费API数据的网页应用，并熟悉常用的React框架集成工具及调试方法。 课程大纲： 1. 组件：学习如何高效渲染列表和表单组件，并了解当多个组件需要更新数据时如何提升共享状态。 2. React Hook和自定义Hook：学习如何在应用中使用所有常用的Hook，并构建自己的自定义Hook。 3. JSX和测试：深入理解JSX，发现通过高阶组件和渲染属性封装常见行为的高级模式。然后，学习如何测试和调试您的应用。 4. 最终项目：在本模块中，您将根据课程中涵盖的关键技能进行评估，并创建一个项目以丰富您的作品集。 这个课程将帮助您提升对React的理解和实践能力，为您更好地开发复杂的Web应用打下坚实的基础。

Advanced Recommender Systems (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级推荐系统 概述：在本课程中，您将学习如何利用先进的机器学习技术构建更复杂的推荐系统。机器学习能够通过利用用户历史意见自动构建模型，从而提供更好的推荐和预测，而无需您过多考虑模型的细节。通过本课程，您将掌握如何管理混合信息以及如何结合不同的过滤技术，充分利用每种方法的优点。您将学会使用因式分解机，并相应地表示输入数据，设计出能够解决跨领域推荐问题的更复杂的推荐系统。此外，您还将了解在各类创新应用场景中提供推荐的最新趋势和挑战。 本课程强调两个重要的EIT数字教育总体学习成果（OLOs），与您的创造力和创新技能相关。在设计新的推荐系统时，您需要突破界限，思考如何提高结果的质量。您应能够运用知识、理念和技术创造新的或显著改进的推荐工具，以支持决策过程并解决复杂创新场景中的现实问题。 课程大纲： 1. 高级协作过滤（ADVANCED COLLABORATIVE FILTERING）：学习应用机器学习技术于协作过滤，编写能自动学习物品之间最佳相似度的算法，从而提供更匹配用户意见的推荐，并定义基于排名比较的新误差指标，用于设计学习排名算法。 2. 奇异值分解技术（SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUES - SVD）：研究基于维度降低和矩阵分解的协作过滤新技术，探讨基于记忆的和基于模型的推荐系统的区别与局限，并学习选择正确数量的潜在特征，以提供个性化推荐并降低过拟合风险。 3. 混合和情境感知推荐系统（HYBRID AND CONTEXT AWARE RECOMMENDER SYSTEMS）：学习如何将两种或多种基础算法（如协作过滤和基于内容的技术）结合成混合推荐系统，以提高推荐质量，研究不同的混合策略，包括简单启发式和复杂机器学习方法。 4. 因式分解机（FACTORIZATION MACHINES）：介绍一种基于侧信息的高级协作过滤技术，了解在使用此技术时如何表示输入数据，利用同一个数学模型创建简单的矩阵分解算法或复杂的协作过滤算法，讨论基于因式分解机的算法的优缺点，掌握如何平衡不同类型输入信息，进行更好的预测。 5. 推荐系统挑战（RecSys Challenge，荣誉段）：这是一个实践性练习，提供“动手实践”的机会，以提升您在课程中所学的知识。该挑战使用在线商店的4个月交易数据，目标是发现用户将与哪个项目互动。虽然该挑战为可选，但完成后将获得荣誉证书。 通过本课程的学习，您将具备设计和实现高级推荐系统的能力，满足现实世界中的复杂需求。

Advanced Reproducibility in Cancer Informatics (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程概述： 课程名称：癌症信息学中的高级再现性 该课程旨在介绍提高癌症信息学领域再现性和可复制性所需的工具。通过实践性练习，教师将以实际案例展示如何熟悉这些工具，但课程并不旨在对这些工具进行全面深入的探讨。课程将介绍的工具和概念包括Git及GitHub、代码审查、Docker和GitHub行动等。 目标受众： 该课程面向生物医学领域的学生和使用信息学工具进行研究的研究人员。这是《癌症信息学中的再现性入门》课程的后续课程。参加者应具备以下条件： - 对R或Python有一定熟悉度 - 参加过《癌症信息学中的再现性入门》课程 - 对GitHub有一定了解 动机： 数据分析通常在没有与原研究人员直接接触的情况下难以重复，并且耗费大量时间和精力（Beaulieu-Jones，2017）。尽管再现性在科学方法中至关重要，癌症信息学（如其他领域）中的再现性仍未得到监控或激励。尽管缺乏激励，许多研究人员仍在努力实现自己研究的再现性，但往往缺乏有效实施所需的技能或培训。 提升研究人员进行可再现数据分析的能力，提高了所有参与者的效率。可再现的分析更容易被他人理解、应用和复制，从而加快科学进程，帮助研究人员避免假阳性死胡同。此外，采用开源的再现性方法也可以节省研究人员的时间，避免重复创造已有的方法。 课程大纲： 课程内容包括如何将可再现代码概念应用到参与者的代码中的实践练习。参加此课程的个人被鼓励在学习课程材料时完成这些活动，以提高他们分析的再现性。 **本课程目标：** 使学习者深入了解再现性工具的能力及其在现有分析脚本和项目中的应用。 **本课程不旨在：** 对所讨论的每个工具进行全面深入的探讨。 使用课程的方法： 每个章节都有相关练习，鼓励参加者完成，以便充分受益于课程。该课程设计考虑了繁忙的职业学习者，学习者可根据个人时间安排灵活学习章节（其中有一个章节需要前面的知识）。 **课程大纲：** 第一部分：定义再现性 描述：为本课程的目的定义再现性的概念。 第二部分：GitHub版本控制 描述：讨论如何开始在GitHub上创建分支和拉取请求。 第三部分：作为审阅者的代码审查 描述：讨论在代码审查中审阅者的责任。 第四部分：修改Docker镜像 描述：描述如何修改现有的Docker镜像。 第五部分：作为再现性工具的自动化 描述：阐述使用自动化工具增强再现性的动机。

Advanced SAS Programming Techniques (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级SAS编程技巧 课程概述：在本课程中，您将学习如何在DATA步骤和程序中使用高级技巧来操作数据。 通过本课程的学习，您将能够： - 使用额外的函数（如LAG、FINDC/FINDW、COUNT/COUNTC/COUNTW）。 - 使用PRX函数执行模式匹配。 - 利用数组处理重复代码、旋转数据和执行表查找。 - 使用哈希和哈希迭代器对象进行表查找和数据排序。 - 使用FORMAT过程创建数字模板。 - 使用FCMP过程创建自定义函数。 课程大纲： 1. **课程概述、复习与数据准备**： 在本模块中，您将设置软件和数据，复习SAS DATA步骤处理的概念以及如何处理数据集。 2. **使用高级函数**： 本模块将教您使用高级函数来比较SAS表中多行数据，查找和计数字符串，并清理和规范化数据。同时，您将探索CALL例程、Perl正则表达式，并使用高级函数分析风暴、天气和人口数据。 3. **定义和处理数组**： 您将学习如何使用数组简化代码，处理重复代码、旋转数据和执行表查找。 4. **定义和处理哈希对象**： 本模块将教您如何声明哈希对象，创建对象实例，并初始化查找键和数据。您将使用哈希对象存储和检索数据，根据哈希对象中的数据创建输出表，并创建哈希迭代器对象按特定顺序处理数据。 5. **使用实用程序过程**： 本模块将教您如何使用PROC FORMAT的PICTURE语句创建自定义模板，以显示大数字、日期和时间。您还将使用PROC FCMP函数编译器过程创建自定义函数和CALL例程。

Advanced Search Engine Optimization Strategies (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级搜索引擎优化策略 课程概述：本课程侧重于技术、移动和社交策略，以提高网站流量。学习如何通过内容本地化、全球团队协作和优化本地搜索引擎，为国际受众构建SEO。发现优化移动友好型网站、增强移动应用可发现性和利用社交媒体推动有机SEO流量的技巧。您还将学习识别关键SEO指标，并收集、解释、验证数据，向客户和利益相关者报告成功。 课程大纲： 1. **引言**：欢迎来到本模块，您将发现技术性搜索引擎优化（SEO）如何改善您的网站。您将讨论和使用网站指标，并比较性能分析工具和插件，找到并修复问题，提升网站可见性，改善网站架构，加快页面加载速度，进行网站审计，并发现与团队和利益相关者良好合作以实现积极变化的策略。 2. **将您的网站推向全球**：本模块将探讨将网站推向全球所需的内容。您将为全球扩展做好准备，把握遍及世界的巨大机会。介绍经过验证的原则和最佳实践，优化您的网站以适应全球扩展。学习如何根据搜索引擎的指导与国际受众对齐，结构化网址和应用本地化，以服务全球客户，并制定吸引人的全球网络营销活动策略。此外，您将处理外部或内部本地化团队的预算，并授权利益相关者在全球市场中履行其职责。 3. **充分利用移动与应用SEO**：本模块将提供您在移动市场未来趋势和创新方面所需的知识。您将建立明确的流程，使移动应用更易被发现。识别成功的应用商店优化（ASO）所需的关键绩效指标（KPI），并获得最佳实践清单。使用提供深入数据的工具，评估并超越竞争对手。通过考察提升应用在苹果iTunes或Google Play应用商店中排名的因素，提升移动友好性，并优化社交搜索引擎。同时，获取使用和解释应用数据以获取竞争优势的洞察。回顾案例研究，展示如何产生商业成果，运用现实世界的经验，抓住移动和应用提供的独特机遇。 4. **识别驱动绩效的指标**：欢迎来到本课程的最后一个模块。在此模块中，您将讨论衡量关键指标的概念，进行数据分析以为利益相关者带来价值。识别并使用实用技巧量化成功，克服常见错误并解决数据分析错误。探索各种工具和分析包，使用它们来衡量重要内容，开始运用高级分析推动商业发展，并学习如何分析数据报告以增加收入。发现提升绩效的企业级平台，整合这些内容帮助您理解当今数据，为您和利益相关者提供未来的洞察。

Advanced Speaking and Listening Project (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级口语与听力项目 概述：本课程旨在帮助学习者在其选择的学术领域中，进行一次组织良好的学术演讲。学习者需要回顾之前三个课程中所学的技能，并通过多个步骤完成项目。学习者将选择一个学术主题，进行研究，采访几位该领域的专家，制作视觉元素，并录制演示视频。演讲者将运用准备与练习演讲的技巧，展示有效的口头和非语言沟通能力，这将为未来在学校或工作中的演讲做好准备。 课程大纲： 1. **介绍**：在这个结业项目中，学习者将创建并呈现一场有效且结构良好的演讲，主题为其选择的学术领域。演讲将通过异步视频进行，学习者需能录制并分享自己的视频。 2. **采访**：本周，学习者将进行几次采访，以了解所要呈现的主题。学习者需编写问题并与相关领域的多位人士进行交流，然后将采访数据汇编并有效运用到演讲中。 3. **计划**：在采访后，学习者需查看笔记，找到一些细节以纳入演讲中。这些外部视角将增强学习者的论点，并显示其对主题的了解。学习者需为演讲写出提纲，并寻找配合内容的图片。 4. **制作PowerPoint或其他视觉材料**：学习者将在上周收集的图像基础上，本周将其整理成一个美观的演示文稿。PowerPoint 是常用工具，但学习者也可创意设计其他令人满意的格式。 5. **练习演讲**：本周，学习者需完成准备并开始练习演讲。首先在没有摄像机的情况下进行练习，熟悉要说的内容，并配合视觉材料练习时机。之后再使用摄像机进行演讲练习。在录制完整个演讲之前，先短暂录制部分，检查质量，及时解决问题。 6. **提交项目**：本周，学习者需完成演示视频的录制和编辑，并提交以备评分。在多次练习及检查录音质量后，录制最终视频。确保在提交前仔细聆听完整个视频，纠正任何错误。 此课程将帮助学习者提升演讲技能，为未来的学术或职业生涯做好充分准备。

Advanced Study of Protection Schemes and Switchgear (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：高级保护方案与开关设备研究 课程概述：本课程重点讲解和详细描述了输电线路保护、发电机保护、变压器保护及母线保护。课程内容扩展至数值保护，结合开关设备的细节。 课程大纲： 1. 输电线路保护 - 描述：该模块详细说明了输电线路保护的完整信息。 2. 发电机保护 - 描述：该模块详细说明了发电机保护的完整信息。 3. 变压器和电抗器保护 - 描述：该模块详细说明了变压器和电抗器保护的完整信息。 4. 母线保护、负载转移与频率继电器 - 描述：该模块描述了母线保护、负载转移及频率继电器的相关信息。 5. 数值保护 - 描述：该模块解释了数值保护的细节以及变电站自动化系统。 6. 开关设备理论 - 描述：该模块评估了电气开关设备及其系统组件。 7. 实践开关设备 - 描述：该模块详细阐述了各种断路器的相关信息。 该课程旨在为学生提供系统的保护方案和开关设备的深刻理解，以及应用这些知识于实际工作中的能力。