Introduction to Complexity Science (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：复杂性科学导论 课程概述：本课程探讨复杂性科学的特征。我们的世界被众多复杂系统所连接。在从物理、生命到社会的各个层面上，我们可以思考个体元素之间的连接以及它们如何相互作用并影响彼此。例如，人类在群体中传播疫情，车辆在交通系统中的互动，以及网络在政府组织中的连接。尽管这些系统各异，但它们却有着惊人的共同特征。 在过去的几十年中，复杂性科学的研究逐渐增加。广泛认为，创新、综合和分析思维方式对于理解人类社会中的复杂问题至关重要。课程旨在为每个人提供复杂系统的全面介绍，讨论系统的韧性、稳健性和可持续性，并学习复杂系统分析的基本数学方法，例如政权转变和临界点、基于 агент 的建模、动态和网络理论。最重要的是，我们将这些理论应用于城市和健康的实际案例中，帮助学生获得复杂系统思维的实践经验。 课程大纲： - 第一周：复杂系统导论 - 课程概览，解释复杂性科学的演变及其在社会中的应用，强调对复杂系统基本理解的重要性。通过Jupyter Notebook练习，让学生亲身体验模型和方法的实际应用，包括Nagel-Schreckenberg交通模型和生命游戏。 - 第二周：稳健性、韧性与可持续性 - 讨论复杂系统的稳健性、韧性与可持续性的定义，并探讨展示这些特征的案例研究。 - 第三周：政权转变与临界点 - 探索政权转变和临界点及其在预测中的应用。 - 第四周：基于Agent的建模导论 - 介绍基于Agent的建模，包括其定义、工作原理、使用原因及其使用方法，随后进行Schelling的隔离模型的Jupyter Notebook练习。 - 第五周：静态复杂网络导论 - 研究复杂网络及其特征，介绍不同的网络模型，并通过关于复杂网络流行病的Jupyter Notebook练习结束。 本课程通过涵盖多个主题和实践应用，帮助学生建立对复杂性科学的深入理解。

Introduction to Computer Programming (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机编程导论 课程概述：该在线课程为您提供编写计算机程序所需的基础技能。如果您有兴趣从初学者的水平学习如何使用真实编程语言编写交互式图形程序，那么这个课程非常适合您。课程开始时将学习编辑和运行程序的基本知识，接着您将学习如何使用形状和坐标创建二维图形。最后，您将学习如何创建可以通过鼠标控制的交互式图形。此外，课程中还将通过一个专为本课程设计的解谜游戏“Sleuth”，运用您的编码技能解决一系列交互式难题。本课程使用Javascript语言和p5.js库。 课程大纲： 1. 名称：您的开发环境 描述：在本主题中，您将学习三个关键概念： - 我们将用于开发程序的工具包 - 使用简单形状和二维坐标进行绘图 - 编写代码的过程和经验 2. 名称：二维绘图 描述：在本主题中，您将学习三个关键概念： - p5.js中的二维绘图函数 - 颜色表示和样式 - 使用控制台进行调试 3. 名称：变量、对象与交互 描述：在本主题中，您将学习三个概念： - 变量和数据 - 简单的交互 - 代码组织 通过本课程，您将掌握创建具有视觉效果和互动性的程序的基础，为进一步深入计算机编程奠定基础。

Introduction to Computer Vision (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机视觉入门 课程概述：在计算机视觉与工程及科学专业化的第一门课程中，您将学习计算机视觉的基础知识。课程将介绍并使用最常见的特征检测、提取和匹配算法，以对齐卫星图像并拼接图像，创建更大场景的单一图像。 特征在运动估计、目标跟踪和机器学习等应用中非常重要。您将学习如何利用这些特征来估计图像之间的几何变换。 课程大纲： 1. 特征导论 - 描述：介绍特征的基本概念及其在计算机视觉中的重要性。 2. 特征处理 - 描述：学习如何提取和处理特征，以便在不同图像中进行比较和匹配。 3. 图像配准 - 描述：掌握图像配准技术，以对齐不同来源的图像。 4. 图像拼接 - 描述：通过拼接技术，将多个图像合成一幅大的图像，以获得更全面的视野。 本课程将为您在计算机视觉领域的进一步学习奠定坚实基础。

Introduction to Computer Vision and Image Processing (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机视觉与图像处理导论 课程概述： 计算机视觉是机器学习和人工智能中最激动人心的领域之一，广泛应用于自动驾驶汽车、机器人技术、增强现实等多个行业。本课程适合初学者，将帮助您理解计算机视觉及其在各行业中的多种应用。 在本课程中，您将使用Python、Pillow和OpenCV进行基本的图像处理，并执行图像分类和物体检测。课程包含多个实验室和练习，结合Jupyter Labs和计算机视觉学习工作室（CV Studio），后者是一种免费的计算机视觉学习工具，能够让您上传、训练和测试自定义的图像分类器和检测模型。课程结束时，您将创建自己的计算机视觉网络应用并将其部署到云端。 本课程不需要任何机器学习或计算机视觉的前期经验，但需要具备一定的Python编程知识和高中数学基础。 课程大纲： 1. **计算机视觉导论**：讨论图像处理这一快速发展的领域及其广泛应用，从智能手机图像清晰度到帮助医生治愈疾病。 2. **OpenCV和Pillow的图像处理**：学习使用Python库OpenCV和Pillow进行图像处理的基础知识，以增强图像或提取有效信息。 3. **机器学习图像分类**：了解计算机视觉中常用的不同机器学习分类方法，包括K近邻、逻辑回归、SoftMax回归和支持向量机，并学习图像特征。 4. **图像分类的神经网络与深度学习**：学习关于神经网络、全连接神经网络和卷积神经网络（CNN）及其层、激活函数（如ReLU）和不同的CNN架构（如ResNet和LenNet）。 5. **目标检测**：学习使用不同方法进行物体检测，包括Haar Cascade分类器、R-CNN和MobileNet。 6. **项目案例：并非真正的自动驾驶汽车 - 交通标志分类**：最后一周，您将构建一个计算机视觉应用并通过云端的Code Engine进行部署。您将创建一个自定义分类器，并在自己的图像上进行训练和测试。 该课程通过实用的训练，帮助您在计算机视觉领域奠定坚实的基础。

Introduction to Computers and Office Productivity Software (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机与办公软件入门 课程概述：本课程旨在帮助学员掌握数字时代所需的基本计算机技能。主要内容包括计算机系统的主要硬件组件、不同类型的软件、使用GIMP进行照片编辑，以及MS Word、MS Excel和MS PowerPoint等文字处理应用程序的使用。 课程大纲： 1. 计算机硬件：介绍计算机系统的主要硬件部件。 2. 计算机软件：解析计算机系统中不同类型的软件。 3. 应用软件：包含一段关于应用软件的演示。 4. 所见即所得：学习如何进行直观的内容编辑和排版。 5. 利用电子表格进行数据分析与存储：掌握使用电子表格软件进行数据处理的技巧。 6. 计算机图形学：学习基础的计算机图形概念和应用。 7. 期末考试：对所学知识进行综合评估。 8. 毕业项目：通过实际项目将所学知识应用于实践，展示学习成果。 本课程适合希望提升计算机基本技能和Office软件使用能力的学员。

Introduction to Computers and Operating Systems and Security (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机与操作系统及安全基础介绍 课程概述：如果您对网络安全职业感兴趣但不知从何开始，那么您来对地方了！本课程是网络安全系列课程的一部分，为您的网络安全职业生涯提供了一个良好的起点。它将帮助您获取与计算机、操作系统、企业系统和安全相关的知识和技能，包括商业系统应用。完成此课程将使您更接近于获得微软网络安全分析师专业证书的目标。 课程大纲： 1. 计算机与操作系统简介 - 描述：本模块解释计算机基础知识，包括硬件和操作系统。您将学习网络安全威胁可能来自计算环境的哪些方面，并概述这些威胁如何导致安全漏洞。 2. 企业系统与安全 - 描述：本模块考虑服务器、存储和备份、计算环境以及维护和修补的过程，相关于企业系统和安全的内容。 3. 商业系统应用 - 描述：本模块介绍在商业环境中促进各种任务执行的软件，旨在提高生产力。 4. 计算机、操作系统与安全 - 描述：本模块对整个课程进行回顾总结。 通过本课程的学习，您将建立计算机和网络安全领域的基础知识，为未来的职业发展奠定坚实的基础。

Introduction to Concurrent Programming with GPUs (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：CUDA并行编程导论 课程简介：本课程旨在帮助学生准备开发能够并行处理大量数据的代码。它将重点讲解并发编程的基础知识，如CPU/GPU架构、C和Python的多线程编程，以及CUDA软件和硬件的介绍。 课程大纲： 1. **课程概述** 本模块的目的是让学生了解课程的运行方式、主题、考核方式及期望。 2. **CPU和GPU上的并行编程核心原则** 为了创建能够更快处理大量数据的软件，操作系统、编程语言和框架需要采用策略以最大化数据的访问和修改速度，同时减少数据处于不正确状态的可能性。学生将学习经典的并发问题，如哲学家就餐问题，并讨论操作系统和编程语言如何处理这些问题，以及实际大数据的并发应用。 3. **C和Python的并行编程导论** 现代编程语言允许开发者创建复杂逻辑的软件，以并行方式处理数据，利用大多数计算机中的多个CPU核心。学生将开发简单的软件，使用C++和Python 3编程语言并发处理数据集。 4. **NVidia GPU硬件/软件** 本模块的目的是让学生理解CUDA所使用的硬件和软件基础，以便正确地开发软件，以最优方式利用GPU资源。 5. **GPU编程导论** 本模块的目的是使学生理解开发基于CUDA的软件的原则。 通过本课程的学习，学生将掌握并发编程的基本原理，理解并发操作的挑战，并能够使用现代编程语言开发高效的并行解决方案。

Introduction to Containers w/ Docker, Kubernetes & OpenShift (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：容器入门：Docker、Kubernetes 和 OpenShift 课程概述：完成本课程后，您将能够以云原生的方式使用容器化工具和技术构建应用程序，并在任何公共、私有或混合云中以惊人的规模部署您的应用程序。本课程介绍了容器的概念，并解释了容器与虚拟机的区别。还涵盖了容器在云计算中的重要性，以及相关技术的不断发展生态系统，比如 Docker、Kubernetes、Red Hat OpenShift 和 Istio。 在课程期间，您将通过动手实验来应用所学知识。从入门 Docker，到使用 Kubernetes 进行编排和扩展，再到使用 OpenShift 简化部署。实验通过您的网络浏览器在 IBM Cloud 和 Skills Network Labs 环境中进行，对您免费开放。在课程结束时的项目中，您将构建一个容器镜像，并使用 OpenShift 在云中部署和扩展该镜像。 容器化被认为是自虚拟化引入以来IT领域最重要的发明。像 Kubernetes 等开源项目及 Red Hat OpenShift 等产品已成为希望以规模化方式部署和管理容器的标准。无论是小型初创公司还是大型跨国公司，都在向这些技术过渡，并且他们在寻找具备这些技能的人才。 本课程适合希望成为云领域从业者的任何人，包括云开发人员、云架构师、云系统工程师、DevOps 工程师、云网络专家等众多角色。材料也满足那些进行顾问、咨询、构建、迁移和管理云解决方案的人员的需求。 学习本课程的基本要求是具有基本的计算机素养，以及对云计算的基础理解。 课程大纲： 1. **容器与容器化**：学习容器的概念、特性、用例及其优点，了解 Docker 的功能及其在开发者中的广受欢迎原因，掌握 Docker 工作原理及其技术背景，并在最后完成从 Docker Hub 拉取镜像、运行镜像为容器、使用 Dockerfile 构建和标记镜像的任务。 2. **Kubernetes 基础知识**：学习容器编排的概念，了解 Kubernetes 的架构组件和对象，掌握使用 Kubernetes 命令行界面（kubectl）来管理 Kubernetes 集群，创建 Pod、部署和 ReplicaSet 等。 3. **使用 Kubernetes 管理应用程序**：探索 ReplicaSets、自动扩展、滚动更新、ConfigMaps 和 Secrets 的管理方式，学习如何使用这些功能来扩展和更新 Kubernetes 中的应用程序。 4. **Kubernetes 生态系统：OpenShift、Istio 等**：了解与 Kubernetes 结合使用的工具和额外功能，学习 Red Hat OpenShift 的架构及其构建能力，并使用 oc CLI 在 OpenShift 集群上执行命令。 5. **最终项目**：将课程中学到的工具和概念应用于实际，部署一个简单的客人留言板应用程序，并在 OpenShift 上进行管理。

Introduction to Corporate Finance (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：企业财务导论 课程概述： 本课程简要介绍财务的基本原理，强调其在个人财务、企业决策和金融中介等多种现实情况中的应用。关键概念和应用包括：货币的时间价值、风险与回报的权衡、资本成本、利率、退休储蓄、抵押贷款融资、汽车租赁、资本预算、资产评估、折现现金流（DCF）分析、净现值、内部收益率、障碍率和回收期等。 课程大纲： 第1周：货币的时间价值 本模块将介绍财经中一个极为重要的基础概念——货币的时间价值。在观看视频讲座之前，建议先阅读课程的简要预习材料，尤其是“课程动机概述”和“货币的时间价值概述”，以获取更多的背景信息和动机。最后，注意“测验问题答案输入”，以免在问题集上产生混淆。 第2周：利率 在这一模块中，我们将结束货币的时间价值主题，并讨论通货膨胀，然后引入第二个主题——利率，以及第三个主题——折现现金流分析。到这一模块结束时，您应该能够熟练进行现金流的折现和复利计算，以便更好地评估不同的索赔并做出财务决策。 第3周：折现现金流分析 本模块通过一个资本预算案例继续讨论折现现金流分析。尽管您可能会想下载或查看我在讲座中使用的Excel文件“Tablet Case Spreadsheet.xlsx”，但理解材料并非必要。到这一模块结束时，您应该能够评估索赔并在现金流的时间和利息的复利计算为任意情况下做出融资决策。通过完成问题，您还将对与退休储蓄、住房融资和再融资、汽车租赁等相关的真实财务决策更加自信。 第4周：投资回报 这一模块结束了对折现现金流分析的讨论，并以投资回报的主题作为课程的结尾。到这一模块结束时，您应该能够理解自由现金流的概念，并运用一系列预测驱动因素来预测未来的自由现金流。这些都是基本财务模型的一部分，我们将利用这些模型来对平板项目做出决策并分析我们评估的假设。

Introduction to Creative Thinking: Tools for Success (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：创造性思维入门：成功工具 课程概述：创造力涉及新想法的发展。在人类历史中，想法的应用导致了我们日常生活和社会的变革。现代商业活动依赖于新近开发的创意，正是通过创造力，我们才能应对挑战与机遇。在本模块中，我们将帮助您发展对创造力的隐性理解和技能。您将接触到一系列可用来增强想法的创造工具。 课程大纲： 第一周：我们关注创造力的基本原则，并强调其在应对全球挑战中的重要性。引入“创造力钻石”框架，为后续课程提供识别创造力方法的工具。 第二周：创造力存在于多个层面，从社会变革的例子到日常生活中的创意解决方案。本周我们将探讨创造力的定义和类型，并介绍如何评估创造力。 第三周：本周我们将了解大脑、思维、想法和记忆的基本知识。思维的考虑对创造力至关重要，某些思维方法被认为有助于增强创造力，我们将介绍这些工具及其相关原则。 第四周：我们将探讨如何通过不同的头脑风暴方法增强创造力，尤其关注头脑风暴工具的应用，以便让您理解、评估和应用各种头脑风暴技巧。 第五周：我们将介绍多种类型的头脑风暴，强调“数量产生质量”及“暂停对想法的评判”原则。本周将介绍两种独特的头脑风暴形式：网格法和字母法。 第六周：我们将考虑创造力的其他观点，包括个体、心理因素、过程、环境及其应用的重要性。我们将探讨许多创造性过程中的发散与收敛阶段，并为课程总结提供一般性指导，说明如何将所学应用于创造力钻石框架内。 通过本课程，您将获得增强创造力的工具和方法，以应对当今复杂的挑战和机会。

Introduction to CSS3 (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：《CSS3入门》 课程概述：当今的网站设计与早期仅由白色页面和蓝色链接构成的网站已大相径庭。现代网站拥有复杂的布局、独特的字体和定制的配色方案。本课程将向您展示层叠样式表（CSS3）的基础知识，重点学习如何编写CSS规则、测试代码和建立良好的编程习惯。妥善设计网页样式可以提升页面效果，而不当的样式设计则可能适得其反，甚至比没有样式更糟。课程将教您如何使用标准化的可访问性指南评估页面，以确保网站不会对认知和身体残疾人士构成障碍。完成此课程后，学习者将能够为给定的HTML页面绘制设计图，并使用CSS实现该设计，添加字体、颜色和布局。 本课程是《每个人的网页设计》专业化的第二门课程，后续课程将重点介绍如何通过JavaScript添加互动，及进行响应式设计的样式增强。 请注意，完成本课程将需要使用笔记本电脑或台式电脑进行作业。 课程大纲： 第一周：简单样式入门 内容：欢迎加入《CSS3入门课》。本周您将学习如何利用CSS3的强大功能为页面添加样式，重点在于正确语法和可访问性设计的重要性。准备好在此课程中犯错误和打字错误，因为实践是理解材料的唯一途径。 第二周：高级选择器、显示和可访问性设计 内容：颜色和字体仅仅是样式的开始，本周将学习显示属性及更多高级选择器，用于控制网页元素的排列和样式。 第三周：盒模型与定位 内容：本周侧重于盒模型的应用，包括边框、内边距和外边距的添加，以及如何定位元素在页面上的位置。 第四周：伪类、伪元素与最终项目 内容：学习如何样式化伪类和伪元素，同时完成同行评审的项目，展示您遵循样式指南并赋予项目个人风格的能力。 第五周：未来的方向 内容：课程结束后，继续练习您的技能，确保始终有项目在进行中。课程提供了一些进一步学习的建议。 通过这门课程，您将打下坚实的CSS基础，为后续的网页设计学习奠定良好基础。

Introduction to Customer Service (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：客户服务入门 课程概述：客户服务入门课程深入探讨了从事客户服务所需的沟通、时间管理和降级技巧。该课程提供了沟通、时间管理和问题解决的框架，帮助您立即提升技能并评估客户服务互动。此外，课程还包括实践活动、社区观察和项目，帮助您真实了解客户服务的关键领域。 课程大纲： 1. **以同理心与客户沟通** - 描述：本周您将学习与客户和同事进行积极沟通的五个特征。您将开始创建亲切的问候和告别语，以便于与客户互动。同时，您将学会识别积极和消极响应之间的差异，以及如何在客户互动中表达同理心。 2. **客户的积极倾听** - 描述：本周您将学习如何与客户进行积极倾听。您将先定义在与客户和同事互动时的积极倾听，识别暗示对方是否在积极倾听的非言语线索。您还将学习如何与客户验证理解并在特定情境中提出澄清问题。 3. **客户服务中的问题解决** - 描述：本周您将学习利用根本原因分析来解决客户关切问题的步骤。您将首先识别客户关切的根本原因，并应用问题解决步骤。您还将了解遵循政策和程序在解决客户问题时的重要性，并使用有效的解决方案应对客户的关切。 4. **有效的时间管理** - 描述：本周您将学习有效的时间管理及在提供优质客户服务时成功的策略。您会确定零售和呼叫中心环境中的时间管理指标，并区分与客户互动时的高优先级和低优先级任务。您还将学习在客户服务环境中有效管理截止日期和任务的策略。

Introduction to Cyber Attacks (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：网络攻击入门 概述：本课程旨在为学习者提供对常见网络安全威胁、漏洞和风险的基本理解。课程涵盖了基本网络攻击的构造与实际应用，包括简单的Unix内核攻击、互联网蠕虫和软件实用程序中的木马等实例。此外，课程还描述并举例说明了网络攻击，如分布式拒绝服务（DDoS）攻击和僵尸网络攻击，这些都基于过去几十年的真实案例。课程中还介绍了常用的分析模型，例如机密性/完整性/可用性（CIA）安全威胁框架，并通过实例说明这些不同类型的威胁如何使真实资产受到损害。课程包含对基本网络安全风险分析的介绍，概述了如何使用威胁-资产矩阵来优先考虑风险决策。威胁、漏洞和攻击在系统安全工程方法论的背景下得到了详细的审视与分析。 课程大纲： 1. 课程名称：网络安全基础 描述：该模块提供网络安全基本概念的介绍，包括一些简单的基础攻击方法。 2. 课程名称：理解基本安全框架 描述：该模块介绍一些网络安全的基本框架、模型和方法，包括 CIA 模型。 3. 课程名称：更深入地审视网络威胁 描述：该模块涵盖了过去十年一些更为强烈的攻击，包括蠕虫和 DDoS 攻击。 4. 课程名称：引入安全风险分析 描述：该模块介绍了基本的工程和分析方法，用于管理对有价值资产的网络安全风险。

Introduction to Cybersecurity Essentials (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：网络安全基础入门 概述：在当今数据驱动和全球互联的世界中，数据在用户、组织和企业之间自由流动。数据具有实际价值，而网络犯罪分子认识到这一点。不断上升的网络犯罪推动了对网络安全专家的需求，以保护和防御组织免受攻击。当你准备进入网络安全领域时，需要具备就业准备技能。IBM证书和CompTIA Network+认证等资质证明了你的技能，帮助你获得竞争优势。 本课程使你能够培养识别最常见的安全威胁和风险的基本技能，以及企业和组织如何运用最佳实践和方法来防御这些威胁。课程将带你深入网络安全的世界，是你通过CompTIA Network+考试的第一步。 通过视频和虚拟在线实验室，你将学习如何识别不断演变的网络威胁环境、网络攻击、恶意软件和加密货币的不同特征，以及如何进行防御。你将了解保护和管理机密信息的正确方法，并能够提出更安全的互联网浏览建议。 本课程适合任何希望作为信息系统安全工程师、网络数据中心工程师、安全/网络工程师、网络分析师或初级云安全工程师开始其职业生涯的人士。通过在线实验室展示你的实际分析和评估技能，表明你为就业做好了准备。 课程大纲： 1. **常见安全威胁和风险**：学习如何识别基本安全威胁，并选择最佳安全实践来应对这些威胁，了解数据、信息和洞察之间的区别。 2. **安全最佳实践**：了解实施有效网络安全的多层安全策略，包括强密码管理、多因素认证和数据访问限制等基础步骤。 3. **安全浏览实践**：学习互联网安全浏览的注意事项，包括应用程序和公共浏览的安全问题，管理浏览器安全配置、Cookies和计算机缓存。 4. **最终模块**：通过主要数据泄露案例研究，了解常见数据脆弱性。完成最终测验并进行实践项目，解决Windows更新、清除浏览器缓存和配置Windows防火墙等IT支持工单。 此课程将为你在网络安全行业的职业生涯奠定坚实基础。

Introduction to Cybersecurity for Business (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：商业网络安全入门 概述：现代社会的运作离不开计算机，从小型企业到大型企业，从首席执行官到一线支持员工，每个人都在使用计算机。本课程旨在为您提供实用的计算机安全视角，帮助您理解计算机安全的基本概念。您是否曾经想知道，当您连接到银行网站时，它是如何确保安全的？其他商业主是如何保护他们的网络的？大规模数据泄露是如何发生的？本课程将帮助您解决这些问题，并指导您专注于网络安全的关键领域。 课程大纲： 1. **什么是实用的计算机安全** - 描述：了解商业计算机安全的基础知识。 2. **CIA三元组** - 描述：保密性、完整性和可用性是安全的基石。您知道它们如何应用吗？ 3. **如何日常评估风险** - 描述：在商业中，风险是不可避免的。您将探讨风险的含义以及如何评估风险。 4. **日常安全的实际应用** - 描述：我们可能不知道如何在每天的工作中评估安全性。有时我们会错误地认为自己是安全的。本模块涵盖了在日常计算中保持安全的一些工具、端口和协议。 5. **攻击面** - 描述：这是课程项目。您将根据攻击面评估攻击面和风险。这将总结您在整个课程中所学的内容。 本课程为希望深入了解计算机安全的商业人士提供了实用的工具和知识。

Introduction to Cybersecurity Foundations (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：网络安全基础入门 课程概述：大多数初学者网络安全课程并没有真正达到初学者的水平，很多课程假设学员具备一定的技术能力，并期望学员在网络安全领域不是第一次接触该类技术角色。然而，我通过辅导来自护理、航空（如航空公司飞行员）和房地产等领域的人士，发现这些人群在真正的网络安全入门课程上被忽视。因此，这条学习路径是针对这一空缺的解决方案。 课程大纲： 1. **网络安全基础入门** 描述：本课程是面向未在工作中接触网络安全概念的学生的入门课程。在这些课程中，网络安全专业人士将带领学生了解基础概念、命令和工具。 2. **网络安全基础** 描述：本课程介绍通常在其他课程和训练营中不涵盖的基本概念，非常适合进入行业的学员。如果你一直在尝试进入网络安全领域，却发现所学课程未能充分涉及网络安全和技术的基础知识，那么这门课程就是为你而设的。这是全新网络安全学生所缺失的重要内容。 3. **网络基础** 描述：本课程是关于网络及其工作原理的入门介绍。当数据传输时，通常是从一个网络移动到另一个网络。在这里，我们教导学习者网络基础知识以及网络技术如何应用于网络安全。 4. **云计算基础** 描述：本课程是对云计算的介绍。它建立在本学习路径中的网络基础课程之上，旨在为学习者准备学习云安全。 这个课程路径为那些刚刚开始接触网络安全的人提供了全面的基础知识，帮助他们更自信地迈入这一领域。

Introduction to Cybersecurity Tools & Cyber Attacks (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：网络安全工具与网络攻击简介 课程概述：本课程旨在为您提供了解基础网络安全所需的背景知识。您将学习网络安全的历史、网络攻击的类型及其动机，从而深入了解当今组织和个人面临的威胁。课程将考察关键术语、基本系统概念和工具，为您进入网络安全领域做好准备。此外，您还将学习批判性思维及其在网络安全职业发展的重要性。 最终，您将开始了解现代网络安全问题的相关组织和资源，以进一步研究网络安全议题。本课程面向任何希望获得网络安全基本知识的人，或作为一系列课程的第一门课，以获得作为初级网络安全分析师所需的技能。完成本课程后，您将有资格获得IBM数字徽章“网络安全工具与网络攻击简介”。有关徽章的更多信息，请访问 https://www.youracclaim.com/org/ibm/badge/introduction-to-cybersecurity-tools-cyber-attacks。 教学大纲： 1. **网络安全洞察**：概述网络安全的历史、关键事件及批判性思维的重要性以及五个关键思维要素和技能。 2. **网络安全威胁**：探讨各种威胁行为者及其动机，分析最新的IBM安全X-Force威胁情报指数，并学习恶意软件和勒索软件的对策，以及防止网络钓鱼、语音钓鱼和短信钓鱼的技巧。 3. **网络安全控制**：学习互联网安全威胁及相关安全控制实践，涵盖网络映射、数据包嗅探等内容，并介绍漏洞评估和数字取证。 4. **身份与物理控制**：了解身份和访问管理的四个主要类别，探索各种身份验证协议和方法，比较传统和创新访问控制方法。 5. **最终项目与课程总结**：完成有关多因素身份验证的最终项目，并通过考试评估对网络安全工具与攻击的理解。 通过参与本课程，您将为进入网络安全行业打下坚实的基础。

Introduction to Data Analysis Using Excel (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Excel数据分析入门 课程概述： Excel在各行业中的应用非常广泛，是一款强大的数据分析工具，几乎所有的大小企业在日常运营中都使用Excel。本课程是对Excel使用的入门指导，旨在让学员掌握Excel的基本操作，以便在后续商业统计等更高级主题中能够灵活运用。课程针对两类学习者设计：一是对Excel几乎没有实际操作经验的人；二是那些经常使用Excel但仅停留于表面，想要提升技能的用户。课程内容从基本操作入手，例如将数据导入Excel并组织和处理数据，一直到一些更高级的功能。所有Excel功能的介绍都通过简单易懂的实例进行演示，以便学习者能够轻松理解并应用这些知识。 课程要求：学员需有Microsoft Excel 2010或更高版本的Windows版本。 课程内容概览： 第一周 模块1：电子表格入门 - 了解Excel电子表格及其基本数据功能 - 学习将数据以各种格式导入Excel - 熟悉Excel中的基本算数和逻辑函数 - 学习如何格式化行和列，使用公式及其绝对和相对引用的复制粘贴 第二周 模块2：组织数据的电子表格函数 - 探索用于组织和查询数据的Excel函数 - 学习IF及嵌套IF函数、VLOOKUP和HLOOKUP函数 - 使用RANDBETWEEN函数 第三周 模块3：过滤、数据透视表和图表入门 - 学习Excel的数据过滤功能 - 掌握如何设置数据过滤以选择性访问数据 - 了解强大的数据汇总工具：数据透视表，并初步学习Excel的图表功能 第四周 模块4：高级图形和图表制作 - 探索Excel中的各种高级图形和图表技术 - 从线图、条形图和饼图入手，了解数据透视图、散点图和直方图 - 学会理解这些图表并能独立构建它们 本课程帮助学员掌握使用Excel进行数据分析的基本技能，为后续更深入的学习打下坚实的基础。

Introduction to Data Analytics (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数据分析入门 概述：本课程旨在为您提供实际理解和框架，以指导基本分析任务的执行，例如获取、清理、处理和分析数据。课程介绍了数据分析项目的OSEMN周期，您将学习如何使用电子表格和SQL查询执行数据分析任务。课程还将介绍如何使用Python编程语言处理数据集，作为电子表格的替代方案。您将学习基础编程概念及其在营销中的应用。此外，还将学习如何使用Tableau创建数据可视化和仪表板。 完成本课程后，您将能够： - 明确商业目标、关键绩效指标（KPI）及相关指标 - 应用数据分析流程：OSEMN - 确定和定义与营销相关的待收集数据 - 比较和对比不同数据格式及其使用案例 - 识别收集数据中的差距，并描述其优缺点 - 展示Python的使用能力，包括变量、控制流、循环和基本数据结构 - 在电子表格中以及使用Python库对数据进行排序、查询和结构化 - 编写基本SQL语句以选择、分组和过滤数据 - 使用电子表格可视化数据模式和趋势 - 利用Tableau可视化数据模式和趋势 本课程适合希望学习数据分析基础，包括使用电子表格和Python进行数据排序和结构化，以及使用Tableau进行数据模式可视化的人士。学习者无需具备营销或数据分析经验，但应具备基本的互联网导航技能，并愿意积极参与。学习者还需要访问拥有良好网络连接的计算机。理想情况下，学习者已完成该项目的第一门课程（营销分析基础）。 大纲： 第一部分：数据处理 本周您将了解数据分析入门课程的概述，并学习为营销活动设置目标、目标和关键绩效指标。解释数据科学项目的五个步骤，并介绍OSEMN周期框架。最后，您将看到每个OSEMN周期步骤的实际应用。 第二部分：Python数据分析 本周您将接触Python编程。学习基础编程概念，例如变量、数据类型和函数。 第三部分：数据清理和处理 在第3周，您将深入了解如何使用电子表格、SQL和Python数据分析堆栈（Pandas）清理和处理收集的数据。 第四部分：数据可视化导论 本周您将接触Tableau平台，学习创建数据可视化和仪表板。了解不同类型的可视化及其使用案例。 第五部分：结构化真实世界的分析项目 本周，您将结合在整个课程中学到的所有信息，应用于您的第一个数据分析项目。

Introduction to Data Analytics (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程简介：数据分析入门 本课程提供了对数据分析概念的温和介绍，涵盖数据分析师的角色以及用于日常工作的工具。您将了解到数据生态系统的基本知识和数据分析的基础，包括数据收集和数据挖掘。课程还将教授有效与利益相关者沟通数据所需的软技能，以及掌握这些技能如何使您成为数据驱动的决策者。 通过本课程，您将能够区分数据分析师、数据科学家和数据工程师的角色，了解数据分析师的职责以及数据分析的具体内容。您将能够总结数据生态系统的组成部分，如数据库和数据仓库，揭示生态系统内的主要供应商，并探索各种本地和云上的工具。随后，将继续探索大数据平台，如Hadoop、Hive和Spark。课程结束时，您将能够描绘数据分析师的日常生活，理解数据分析领域的不同职业路径，并识别掌握这一职业所需的诸多资源。 课程内容： 1. 数据分析是什么：了解数据分析的不同类型和步骤，认识现代数据生态系统中的角色及其责任，包括数据分析师和其他数据专业人士日常的工作内容。 2. 数据生态系统：学习不同的数据结构、文件格式、数据来源，以及数据专业人员在日常工作中使用的语言，了解数据库、数据仓库等不同类型的数据存储。 3. 数据收集与处理：掌握识别、获取和导入数据的流程，学习清洗和处理数据的任务及相关工具的特性和局限性。 4. 数据挖掘、可视化与结果沟通：学习统计分析在数据挖掘和可视化中的作用，了解如何使用统计工具揭示数据中的模式和趋势，并掌握不同的可视化工具和技术。 5. 职业机会及数据分析实践：探索数据分析领域的不同职业机会，展示对数据收集、处理、分析和可视化基本任务的理解。 本课程不要求具备任何数据分析、电子表格或计算机科学的经验，仅需基本的计算机使用能力、高中数学水平和现代网页浏览器（如Chrome或Firefox）的访问权限。通过这门课程，您将为成为数据分析领域的一名专业人士奠定坚实的基础。

Introduction to Data Analytics for Accounting Professionals (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：会计专业人员数据分析入门 课程概述： 本课程涵盖了数据分析的基础知识，以及如何在组织中的项目中进行和应用数据分析。课程内容包括： - 数据驱动思维：理解拥有数据驱动思维的意义，该思维能够帮助您理解需要解决的问题，并在组织的战略和技术背景下做出或建议适当的数据驱动决策。 - 数据分析项目的关键考虑因素：本课程介绍并讨论在识别、建立和实施数据分析项目时的重要概念和考虑因素。这些内容将使您能够有效应对组织或行业的变化，包括从问题框架和范围定义，到理解组织需求和差距，再到与关键利益相关者的有效合作。 - 理解数据所需的技术知识：无论您查看的是财务数据还是非财务数据，结构化数据还是非结构化数据，您都需要了解数据分析的语言，以便与同事进行有效沟通，并在组织中使用数据分析时增加价值。 通过完成本课程，您将更好地能够提出正确的问题，增加更大的价值，并改善对利益相关者服务的质量。 课程大纲： - 第1周：

描述

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Introduction to Data Analytics for Business (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：商业数据分析入门 课程概述：本课程将使您了解商业领域中执行的数据分析实践。我们将探讨关键领域，如分析过程、数据的创建、存储、访问，以及组织如何与数据合作并创造一个有利于分析的环境。您在本课程中所学的内容将为您在支持分析的各个领域打下坚实的基础，帮助您更好地在组织中定位自己的成功。您将发展出一种技能和视角，使您更快地提升生产力，并成为组织中的重要资产。 此课程还为深入研究高级调查和计算方法提供基础，您将有机会在未来的商业数据分析专业课程中进行探索。 课程大纲： 1. 数据与现实世界中的分析 - 介绍分析问题的思考方式，分析数据如何促进决策过程。介绍信息-行动价值链框架。 - 学习信息生命周期以及如何在这一背景下思考分析问题。 - 掌握传统与新兴技术的数据捕获和存储方式，了解关系数据库和SQL的基本使用。 - 理解数据生命周期中的各类角色，概述数据质量、数据治理和数据隐私的关键理念。 2. 分析工具 - 学习支持分析工作的技术，包括数据存储和数据库、关系数据库、大数据和云技术等。 - 了解常用工具类别及其在分析任务中的支持作用。 3. 使用SQL进行数据提取 - 学习如何使用结构化查询语言（SQL）从关系数据库中提取数据。 - 掌握基本的SQL命令，数据结合与堆叠，以及如何使用运算符和子查询处理更复杂的查询。 4. 现实世界的分析组织 - 关注与数据工作和分析执行相关的人员和组织。 - 探讨不同角色的职能、组织结构如何影响效率与效果，以及支持分析组织顺利运行的规则与流程，如数据治理、数据隐私和数据质量。

Introduction to Data Engineering (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数据工程入门 课程概述： 本课程介绍了数据工程的核心概念、流程和工具，为您奠定数据工程的基础知识。您将理解现代数据生态系统，以及数据工程师、数据科学家和数据分析师在该生态系统中的角色。数据工程生态系统包括各种不同的组成部分，如不同类型、格式和来源的数据。数据管道从多个源收集数据，将其转换为适合分析的数据，并使数据消费者可用于分析和决策。数据存储库（如关系型和非关系型数据库、数据仓库、数据市集、数据湖和大数据存储）处理和存储这些数据。数据集成平台将不同的数据整合为统一的视图，供数据消费者使用。在本课程中，您将学习到这些组成部分的知识，以及大数据和一些大数据处理工具的使用。 数据工程的生命周期通常包括设计数据平台、构造数据存储、收集、导入、处理、查询和分析数据，同时也包括性能监控和调优，以确保系统在最佳水平上运行。您将学习数据工程生命周期的各个方面，以及安全性、治理和合规性的重要性。 数据工程被公认为是当今发展最快的领域之一，课程中讨论了该领域的职业机会以及进入该领域的不同途径。 课程还包括动手实验，指导您创建IBM Cloud Lite账户、配置数据库实例、将数据加载到数据库实例中，并执行一些基本查询操作，以帮助您理解数据集。 课程大纲： 1. **什么是数据工程？** - 本模块将介绍现代数据生态系统的不同组成部分，以及数据工程师、数据科学家、数据分析师、业务分析师和商业智能分析师在生态系统中的角色。您将学习数据工程的定义和数据工程生命周期的关键任务，也将了解到数据工程师的职责、所需技能以及他们的日常工作情况。 2. **数据工程生态系统** - 本模块将深入探讨数据工程生态系统、不同类型的数据结构、文件格式、数据来源及数据专业人员日常使用的语言。您将了解不同类型的数据存储库，如关系型和非关系型数据库、数据仓库、数据市集和数据湖。学习ETL和ELT过程、数据管道以及数据集成平台的相关知识，并理解什么是大数据及处理和存储大数据的工具。最后，您将创建IBM Cloud账户，并配置IBM Db2实例。 3. **数据工程生命周期** - 本模块将引导您通过数据工程生命周期的各个环节，学习数据平台的架构、选择和设计数据存储的因素，以及数据平台和数据生命周期管理中的安全性各方面。您还将了解收集、导入、处理和查询数据的过程、步骤和工具。学习性能监控及如何排查性能问题，同时讨论治理法规及技术如何支持合规性。在本模块中，您将从CSV文件中加载数据到之前创建的IBM Db2实例，并将使用一些基本SQL查询来探索数据集。 4. **职业机会与数据工程实践** - 本模块将介绍数据工程领域的职业机会以及您可以采取的不同技能提升路径。课程末尾将有一个分数作业，包括两部分：第一部分是一些测验题，第二部分是一些开放式问题，由同伴进行评分。 欢迎参加本课程，开启数据工程的学习之旅！

Introduction to Data Science and scikit-learn in Python (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Python中的数据科学与scikit-learn入门 课程概述：本课程旨在教会您如何利用Python和人工智能的强大功能来创建和测试假设。我们将从基础开始，学习一些基本的Python数据科学知识，然后深入其丰富的应用来测试所创建的假设。课程将介绍一些重要的探索性数据分析（EDA）和机器学习库，如Numpy、Pandas和Scikit-learn。在学习了线性回归背后的基本理论（和数学）后，我们将完整地经历读取数据、清理数据及应用回归模型以评估糖尿病进展的流程。课程结束时，您将能够应用分类模型预测患者健康数据中心脏病的有无。 课程大纲： 1. **Python编程基础与假设测试** - 描述：在本模块中，我们将开始学习Python编程。在熟悉Python和Jupyter Notebook界面后，我们将深入一些基本的编程范式，如变量、循环和函数。我们还将涵盖列表和字典等数据结构。我们会学习Python最有用的一部分 - 有效导入和使用模块。最后，我们将介绍scikit-learn，并通过一个分类问题预测健康数据中癌症的有无。 2. **创建假设：Numpy、Pandas和Scikit-Learn** - 描述：在本模块中，我们将熟悉数据科学中两个最重要的包：Numpy和Pandas。我们将首先学习这两个包的区别，然后熟悉np数组及其功能。添加文本将我们的数组转变为表格，进而引入Pandas模块。在基本介绍后，我们将学习一系列重要的数据处理工具，如索引、数据集的合并与组合以及数据重塑。 3. **重温Scikit-Learn：假设测试的机器学习** - 描述：在本模块中，我们将从头开始构建和测试假设，学习理论与代码，我们将学习通过不同类型的机器学习算法来测试我们的预测。我们将首先经历一些必要的数据预处理步骤，让自己了解数据。熟悉使用Scikit-Learn库从查阅文档开始。之后，我们将加载一个数据集并分析其一些基本属性。最后，我们将导入和使用模型进行预测。 4. **使用分类预测心脏病的存在** - 描述：在最后的项目中，我们将尝试使用患者数据预测心脏病的存在。我们将加载数据，创建新特征，并应用使用scikit-learn的机器学习算法。

Introduction to Data Science in Python (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Python数据科学入门 课程概述：本课程旨在向学习者介绍Python编程环境的基础知识，包括基本的Python编程技术，如lambda表达式、读取和处理CSV文件，以及numpy库。课程还将介绍使用流行的Python数据科学库pandas进行数据处理和清洗的技术，并介绍Series和DataFrame作为数据分析的核心数据结构。学员将学习如何有效使用groupby、merge和数据透视表等函数。通过本课程的学习，学生将能够处理表格数据，包括清理、操作数据，并进行基本的推断统计分析。 该课程建议在其他应用数据科学Python课程（如应用绘图、图表和数据表示、应用机器学习、应用文本挖掘、应用社会网络分析）之前完成。 课程大纲： 1. 数据处理基础：本周将介绍数据科学的领域，复习数据科学家常用的Python功能和特性，并介绍Coursera Jupyter Notebook用于讲座。所有课程的信息，包括评分、先决条件和期望，都在课程大纲中，关于Jupyter Notebooks的更多信息可在课程资源页面找到。 2. 使用Pandas进行基本数据处理：这一周将学习Python中最重要的数据清理和处理工具包之一——pandas的基础知识。学习如何将数据读取到DataFrame结构中，如何查询这些结构，以及关于这些结构如何索引的细节。 3. 更深入的Pandas数据处理：在这一周中，您将加深对Python pandas库的理解，学习如何合并DataFrames、生成汇总表、将数据分组和操作日期。此外，还将刷新对数据量级的理解，并讨论创建分析指标时遇到的问题。本周结束时会有一个较为重要的编程作业。 4. 用杂乱数据回答问题：在这一周中，将介绍多种统计技术，如分布、抽样和t检验。本周将以两次关于科学和第四范式——数据驱动发现的讨论作为结束。

Introduction to Data Visualization in Qlik Sense (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Qlik Sense数据可视化入门 课程概述：在当今数据快速增长和不断涌现的背景下，数据可视化的重要性愈发凸显。公司每天捕获大量数据，需要一个高效的系统来处理并解读这些数据，以提升决策质量。本课程旨在帮助学员全面理解商业智能中的数据可视化。 课程大纲：完成本课程后，学员将掌握数据可视化的基本原则及其在商业智能中的作用。这些新技能将有助于提高沟通效率、决策能力和项目实施的效率。此外，学员还将掌握使用Qlik Sense这一领先的数据可视化工具的专业知识，能够从实际数据中创建互动且富有洞察力的可视化，解决特定的业务问题。这一技能组合将使学员能够做出基于数据的决策，并在商业环境中提供有价值的洞察。

Introduction to Data, Signal, and Image Analysis with MATLAB (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：MATLAB数据、信号与图像分析入门 课程概述：欢迎参加MATLAB数据、信号与图像分析入门课程！MATLAB是一种非常灵活的编程语言，适用于数据、信号和图像分析任务。本课程将介绍如何使用MATLAB进行数据、信号和图像的分析。完成课程后，学习者将了解如何在MATLAB中使用机器学习方法进行数据分类和预测；如何进行数据可视化，包括高维数据集的可视化；如何实施图像处理和分析方法，包括图像滤波和分割；以及如何执行常见的信号分析任务，包括滤波器设计和频率分析。 课程大纲： 1. 介绍 2. MATLAB中的数据分析 3. MATLAB中的信号分析 4. MATLAB中的图像分析 5. 期末项目

Introduction to Databases (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数据库入门 课程概述：本课程将带您了解数据库的基本概念，并探索它们的现代应用方式。您将学会区分不同类型的数据库管理系统，并通过使用结构化查询语言（SQL）命令进行基本的数据库创建和数据选择练习。 通过本课程的学习，您将能够： - 展示对数据库工作原理及其基本概念的理解 - 识别并解释数据库中使用的不同核心技术和管理系统 - 识别和解读基本的SQL语句和命令 - 使用SQL语句和命令操作数据库中的记录 - 概述SQL的替代方案 - 规划和执行一个简单的数据库开发项目 您将获得使用以下工具和软件的经验： - MySQL软件 - 基本SQL语法和命令 - 数据库管理系统 - NoSQL - MongoDB - 数据库记录 课程大纲： 1. **数据库入门**：介绍课程内容及可能的数据库工程师职业角色，讨论学习目标，了解数据库和数据的基本知识，学习标准查询语言（SQL）的基本结构及不同类型的键。 2. **创建、读取、更新和删除（CRUD）操作**：探索CRUD操作，了解SQL数据类型，学习如何创建和读取数据库中的数据，并学习如何更新和删除数据库中的数据。 3. **SQL运算符及数据的排序和过滤**：学习SQL运算符，了解如何使用SQL进行数据排序和过滤，掌握相关的SQL语句如Order By、Where和Select Distinct。 4. **数据库设计**：了解数据库设计的基本概念，学习如何设计数据库模式，探索关系型数据库设计及表之间的关系。 5. **评分评估**：回顾所学内容，识别自己的强项及需要重新学习的主题。 通过这个课程，您将全面掌握数据库的基本知识及技能，为今后的学习和职业发展奠定坚实基础。

Introduction to Databases for Back-End Development (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：后端开发的数据库入门 课程概述：后端开发人员编写用户与数据库互动的应用程序。用户通过这些应用程序执行存储、搜索、提取和操作数据等常见任务。因此，所有后端开发人员都必须具备强大的数据库知识和经验。本课程将介绍数据库的基本概念，以及如何利用数据库存储和管理数据的不同方法。 课程大纲： 1. **数据库介绍**：学习课程概述，探讨数据库工程师的职业角色，成功完成课程的小贴士，以及希望学习的内容。了解数据库和数据的基本知识，以及数据库的工作原理。介绍SQL（标准查询语言）和数据库的基本结构及其使用的不同类型的键。 2. **创建、读取、更新和删除（CRUD）操作**：探索CRUD操作的基本概念，学习SQL数据类型，区分数值数据、字符串数据和默认值。通过练习掌握在数据库项目中利用这些数据类型，并学习如何在数据库中创建和读取数据，更新和删除数据的SQL语句，以及完成管理数据的练习。 3. **SQL运算符及数据排序和过滤**：学习SQL运算符，掌握如何对数据进行排序和过滤。了解SQL算术运算符和比较运算符的语法及过程步骤，学习使用Order By、Where和Select Distinct等子句对数据进行排序和过滤，并进行实操练习。 4. **数据库设计**：学习数据库设计概念，了解如何设计数据库模式，包括基本的模式概念及其不同类型。探讨关系数据库设计，学习通过键在数据库中的表之间建立关系，并了解主键和外键等不同类型的键。 5. **评分评估**：回顾所学内容，识别自己的优势，以及在课程中希望再次学习的目标主题。 本课程旨在帮助学员掌握数据库的基础知识和技能，为后端开发的职业生涯打下坚实的基础。

Introduction to Deep Learning (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：深度学习导论 课程概述：深度学习是众多应用的首选技术，涉及自然语言处理、生物医学等多个领域。它能够处理图片、文本、语音、图形等多种数据类型。本课程将涵盖深度学习的基础知识，包括多层感知器、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）的构建和训练。课程中包含多个实践项目，包括使用CNN进行癌症检测、利用RNN分析灾难推文以及用GAN生成狗的图像。 课程要求：需具备一定的编程或脚本知识，课程将广泛使用Python。建议先修阅读机器学习入门的两门课程，但并不是强制要求。课程需要大学水平的数学基础，包括微积分和线性代数，部分内容将涉及较多数学推导。 该课程可作为科罗拉多大学博尔德分校数据科学硕士学位下的学分课程。该学位课程是一个跨学科的项目，汇集了应用数学、计算机科学、信息科学等多个系的教职工。该学位具有基于表现的录取系统，没有申请流程，适合具有广泛计算机科学、信息科学、数学和统计等背景的个人。 课程大纲： 1. **深度学习导论与多层感知器** 学习深度学习在自动驾驶、医学成像和机器人方面的应用，了解人工神经元（感知器）以及训练简单感知器和复杂的多层感知器的方法，掌握反向传播算法以及深度学习库如何创建计算图。 2. **神经网络的训练** 学习优化方法，从随机梯度下降（SGD）开始，了解设计参数并探索更高级的梯度下降方法，掌握减少过拟合的技巧，如正则化技术。 3. **图像深度学习** 学习卷积神经网络（CNN），适用于图像分析任务，并参与与癌症相关的Kaggle挑战项目，建立模型，分类数字病理图像。 4. **序列数据的深度学习** 学习递归神经网络（RNN）的结构，解决序列数据问题，讨论渐消和爆炸梯度问题，并进行与灾难推文相关的Kaggle项目。 5. **深度学习中的无监督方法** 探讨自编码器和生成对抗网络（GAN）等无监督学习的模型，进行图像生成项目，结束新的课程内容。 这门课程将提供全面的深度学习基础，与实际项目结合，使学习者能够掌握深度学习的核心技术。

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用Keras的深度学习与神经网络入门 概述：想要开启深度学习的职业生涯吗？本课程将带您进入深度学习的领域，帮助您解答当今人们提出的许多问题，如什么是深度学习，深度学习模型与人工神经网络的比较。您将学习不同的深度学习模型，并使用Keras库构建您的第一个深度学习模型。 完成本课程后，学习者将能够： - 描述神经网络及深度学习模型的概念和区别。 - 理解无监督深度学习模型（如自编码器和限制波兹曼机）。 - 理解监督深度学习模型（如卷积神经网络和递归网络）。 - 使用Keras库构建深度学习模型和网络。 课程大纲： 1. **深度学习与神经网络简介**： 在这部分，您将探索深度学习和神经网络的基础概念。学习的重点在于深度学习的重要性和应用，神经元及神经网络的结构与功能，以及人工神经网络的架构和工作原理。您还将评估前向传播过程，理解数据如何在网络中流动以产生输出。 2. **深度学习基础**： 本模块深入探讨神经网络的核心机制，阐述模型如何优化梯度下降算法并探索反向传播。还将介绍解决梯度消失问题的方案和激活函数对学习影响的观察，通过实践练习帮助您设计和训练有效的深度学习模型。 3. **Keras和深度学习库**： 在本模块中，您将探索使用Keras库进行深度学习的应用，了解Keras和其他深度学习库在模型开发中的作用。本部分通过构建和训练回归及分类模型，辅以真实数据集的实践，帮助您评估各种预测任务中的深度学习模型。 4. **深度学习模型**： 本模块探讨使用Keras库的高级深度学习架构和技术。您将区分浅层和深层神经网络，理解各自的复杂性和应用。还将学习卷积神经网络（CNN）处理图像任务，递归神经网络（RNN）处理序列数据，以及在自然语言处理（NLP）中变革性的变换器模型。同时探索无监督学习的自编码器和预训练模型，以提升性能并降低训练时间。 5. **最终项目与课程总结**： 在最后一个模块中，您将应用和展示整个课程中获得的技能。通过一个最终项目整合核心深度学习概念，如使用Keras进行图像分类和字幕生成。完成项目后，您将反思课程历程，并了解深度学习的下一步成长方向。

Introduction to Dental Medicine (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：牙科医学导论 概述：口腔是人体健康的窗口。本课程提供牙科医学的概述，旨在吸引、教育和激励您改善患者及社区成员的口腔健康。我们将回顾牙科医学的主题，包括该领域的范围、功能预期及不同患者可能出现的诸多功能障碍。内容涵盖口腔、颌部和牙齿的解剖学、病理学及治疗方法。我们也会讨论患者之间的差异以及不同的牙科专业人员在治疗中所扮演的独特角色。本课程从基础概念开始，逐步回顾当前研究及技术的趋势。我们提供科学背景、患者评估和访谈的一些技巧，以及对那些有兴趣或参与牙科教育的人的进一步学习建议。 课程大纲： 1. **第一周 - 牙科医学及其与公共卫生的关系** 在这一周，您将学习牙齿的基本解剖学、如何评估患者及口腔疾病的成因和影响。我们将使用病例实例和实际患者演示以阐明这些要点。请注意，这些讲座中包含一些图形医学图像，涉及人体、口腔、早期发展及医学状况的照片，观看时请酌情考虑。 2. **第二周 - 口腔的形态与功能** 第二周的模块描述了口腔的基本解剖学，包括口腔的胚胎学、口腔功能、基本牙齿结构及疾病的临床含义。 3. **第三周 - 综合评估牙科患者的需求** 这些模块将展示对外部和内部口腔结构的评估，并回顾详细的医疗历史采集，配合实际患者演示。本单元强调全身健康与口腔健康之间的复杂关系。 4. **第四周 - 影响牙齿和牙周的最常见牙科疾病** 影响牙齿及其周围结构的疾病对患者及其健康有深远的影响。未治疗的情况可能导致严重疼痛、局部和全身感染，并导致牙齿部分或完全丧失。我们将详细讨论这些疾病的病因及其促发因素。 5. **第五周 - 口腔黏膜疾病的诊断与管理** 可能的口腔和黏膜疾病包括异常、溃疡、癌症及相关疾病。这些条件的某些病因可能是局部或特发性的，而其他则是全身性疾病的表现。许多口腔状况常常作为全身疾病的初始症状出现。 6. **第六周 - 影响口腔内外结构的疼痛科学** 这些模块涉及从常见病症到罕见病症的口腔和面部疼痛，包括口腔和面部疼痛的心理学因素探讨。牙科疼痛不仅可以源于病变牙齿，还可能源于颞下颌关节、神经、软组织和硬组织感染等多种疾病。 7. **第七周 - 牙科专业概述：范围与治疗方式** 本周讨论牙科医学中选定的案例，从口腔外科到修复重建，强调牙科专业人员的重要角色。每位讲者讨论了重点牙科治疗的挑战，并展示了“前后”文档的案例。

Introduction to Dental Terminology (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：牙科术语导论 课程概述：本课程为有志于深入了解基础牙科术语的人士提供基础知识。课程将定义和探讨牙髓病学、口腔颌面外科、正畸学、儿童牙科、牙周病学、修复牙科、牙科放射学及牙科实践管理中常用的临床与非临床术语。 课程结构：课程按专业分类，方便参与者个性化学习和重点关注。 课程大纲： 1. **模块1：基本口腔结构与牙齿术语** - 本模块提供基础资料，帮助学习者为后续课程的成功奠定基础。内容包括基本口腔结构、常见牙齿术语及相关术语和功能。 2. **模块2：牙科放射学术语** - 复习与牙科x光相关的基本术语。了解牙科放射学在临床中的重要性，以及如何通过这些影像支持准确的诊断。 3. **模块3：修复牙科与牙髓病学的术语** - 探索与修复牙科相关的术语，包括修复和替换牙齿的过程。同时介绍牙髓病学的术语，聚焦于牙髓和根部问题的治疗。 4. **模块4：修复学术语** - 了解修复学这一牙科专科的术语，涉及到制造人工牙齿的过程，包括牙冠、桥梁、假牙及其他修复治疗的技术与方法。 5. **模块5：牙周病学术语** - 探讨牙周病学的术语，关注牙龈、骨骼及支持组织的健康，回顾牙周医生用于预防、诊断和治疗牙龈疾病的治疗方法和工具。 6. **模块6：口腔颌面外科术语** - 了解口腔颌面外科的专业术语，涉及头部、颈部、面部及口腔区域的手术程序以及相关专业仪器。 7. **模块7：儿童牙科与正畸学术语** - 学习儿童牙科的术语，重点关注婴儿、儿童及青少年的口腔健康，以及正畸学中诊断和矫正咬合不正的方法。 8. **模块8：牙科实践管理术语** - 理解牙科实践管理的专业术语，涵盖患者记录管理、保险流程导航、办公室工作流优化和遵守法规的必要知识，以提升操作效率和患者满意度。 通过本课程，参与者将能够掌握牙科领域的基本术语，增强其专业能力，提高在实际工作中的应用价值。

Introduction to Designing Data Lakes on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：AWS数据湖设计入门 课程概述：在本课程中，我们将帮助您了解如何以安全和可扩展的方式创建和运营数据湖，而无需具备数据科学的先验知识！课程将从数据湖的必要性开始，探讨其价值主张、特点和组成部分。由于数据规模和增长的挑战，设计数据湖是复杂的，开发人员需要了解最佳实践，以避免难以纠正的常见错误。课程覆盖数据湖的基础知识、如何将数据摄取和组织到数据湖中，并深入讨论优化大规模数据消费时性能和成本的数据处理。 此课程适合需要设计和构建安全、可扩展的数据湖架构的专业人士（架构师、系统管理员和DevOps）。学生将了解数据湖的用例，并将其与传统的服务器和存储基础设施进行对比。 课程大纲： 1. 模块1：数据湖简介 - 概述数据湖的目的及其与数据仓库的区别，涵盖数据湖的组件和架构。 2. 模块2：数据摄取、目录管理和准备 - 关注数据摄取到数据湖的过程、数据目录管理和分析准备，涵盖存储、摄取方法、数据格式、分区、压缩及使用Amazon Athena查询数据等主题。 3. 模块3：使用AWS Lake Formation构建数据湖 - 介绍AWS Lake Formation服务的基本权限模型及其功能，帮助构建和管理AWS上的数据湖。 4. 模块4：数据处理与分析 - 涉及数据转换技术和工具（如AWS Glue）来处理和分析数据湖中的数据，包括实践演示和关于Glue和Athena联邦查询的技术讲座。 5. 模块5：AWS Lake Formation的额外配置和能力 - 探索AWS Lake Formation的高级功能和配置，包括蓝图、工作流和细粒度访问控制，同时介绍如何使用Amazon QuickSight进行数据可视化。 6. 模块6：AWS上的现代数据架构 - 介绍现代数据架构的概念及其在AWS上的实施，涵盖数据移动场景、数据共享模型和相关阅读材料。 这个课程将为您提供设计和管理数据湖所需的知识和技能，使您能够在AWS上构建高效、安全的数据解决方案。

Introduction to DevOps (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：DevOps入门 课程概述：DevOps技能在市场上需求旺盛，被期待成为最快增长的职场技能之一。本课程为获取这些技能奠定基础。通过DevOps作为文化运动的探索，您将了解构建DevOps商业案例、DevOps的基本要素以及DevOps的简要历史。课程旨在帮助您培养新的思维方式、工作方法、组织结构和衡量标准，以充分实现DevOps的好处。 您将学习如何打破各部门之间的壁垒，将开发人员和运营人员组织成跨功能团队，这是成功采纳DevOps的必要条件。让每个人都参与其中并对成功负责是DevOps的核心。 通过从DevOps的角度思考，您将能够为客户构建更好的产品。不仅仅是从业务角度理解DevOps，还将成为一名DevOps实践者。您将看到建立共享责任和透明文化的重要性，这是每个高效DevOps团队的基础。 此外，您将有机会探索持续集成和持续交付的基础设施概念，能够使用直接适用于决策的可行性措施，最终实现持续改进。本课程适合DevOps初学者以及希望提高当前DevOps知识的人士。 课程大纲： 1. **DevOps概述**：学习创新如何破坏商业模型，技术如何成为创新的推动者和使能者。介绍DevOps的基本特征及其历史背景，理解DevOps背后的文化变革。 2. **DevOps思维**：掌握DevOps思维和获取成果的方法，学习社交编码如何提升代码质量和团队协作，探讨小批量工作、最小可行产品和测试驱动开发的优势。 3. **DevOps工作方式**：了解DevOps原则和技术的实际应用，强调协作和应变能力的重要性，学习新型工作流程如持续集成和持续交付，提高开发效率。 4. **为DevOps组织**：探讨DevOps对组织结构的影响，如何优化DevOps团队的组织形式，强调每个人为成功负责的重要性，培养共享心态以增强团队价值交付。 5. **DevOps衡量**：关注测量对DevOps的重要性，学习如何通过社交指标和持续改进目标来提升团队协作，建立无责文化以促进创意流通。 6. **案例研究与期末考试**：通过阅读和分析DevOps场景，应用所学内容，完成测验题以检验学习成果。

Introduction to DevSecOps (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：DevSecOps简介 课程概述：DevSecOps在近年来获得了相当大的关注。它结合了软件开发（Dev）、信息安全（Sec）和IT运营（Ops），旨在提高企业软件交付的价值。本课程提供了DevSecOps的概述，介绍了短缩从实现功能到用户可用的循环的关键实践，例如持续集成/持续部署（CI/CD），并描述如何开始DevSecOps转型。 课程大纲： 1. **介绍** 描述DevSecOps是什么？我们如何走到今天？本模块简要概述了软件流程（如瀑布模型和敏捷方法），介绍了许多组织为何采用DevSecOps以提高软件交付的商业价值，以及支撑DevSecOps实践的原则。 2. **三种方法** DevSecOps的行为和实践源于三个原则：在价值流中快速流动的计划工作、每个阶段流程中的持续反馈，以及创造一个包容持续学习的文化。本模块将详细探讨这些原则，通过与制造和技术相关的真实案例来illustrate它们在不同领域的适用性。 3. **开始转型** 我们如何在组织中开始DevSecOps转型？在面临困境时，我们的机会并不多，因此需要最大限度地提高成功的可能性！因此，我们应该识别一个支持我们长期目标的价值流，精心选择参与转型的人员，并消除限制我们扩展能力的现有约束。 4. **项目实践** 在本模块中，我们将在开发网站的上下文中应用DevSecOps实践。我们将介绍分布式版本控制系统Git和软件开发及项目管理平台GitHub；这两个工具将在本专业后续课程中广泛使用。我们将使用静态网站生成器Jekyll，将Markdown文件自动转换为网页，而不是从头开始开发网站。最后，我们将介绍GitHub Actions，以自动化各种任务，从构建网站到在生产环境中监控它。 通过本课程，学员将能够理解DevSecOps的核心理念及其在实际中的应用。

Introduction to Digital Advertising (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字广告入门 课程概述：数字广告领域复杂多变，涉及多种广告形式，包括展示广告、视频广告、音频广告、赞助广告、原生广告、社交媒体广告和搜索广告。消费者数据及其相关的广告技术无处不在且复杂，数字营销者面临众多选项，难以理解和管理。本课程涵盖了数字广告的主要形式，从基础的展示广告到搜索广告，再到前沿的程序化广告概念。 课程大纲： 1. 欢迎课程：了解课程的基本信息，以便顺利开始学习。 2. 视频讲座：数字广告是什么？该系列讲座探讨数字广告的发展、对营销行业的影响以及广告活动中使用的各种付费模型。内容包括数据和分析在优化广告表现、定位特定受众和最大化投资回报中的重要性，并讨论不同广告模型的挑战和限制，如每千次展示成本（CPM）、每次点击成本（CPC）和每行动成本（CPA）。此外，讲座还将展示如何使用Excel分析广告数据，并讨论原生广告中创意要素的重要性。 3. 视频讲座：程序化广告入门。该系列讲座深入了解程序化广告的历史及其对广告行业的影响，探讨广告技术生态系统中关键参与者的角色，包括DSP、SSP、广告交易平台和广告网络，以及竞标、节奏和各种广告类型的重要性。还将讨论数据使用的伦理问题、数据隐私法律和广告定位的未来，并为优化广告活动和探索广告技术行业内的潜在职业机会提供见解。 4. 阅读材料：展示广告。通过这一系列讲座，学生将深入理解数字广告的重要性及其运作方式，涵盖广告的基础知识、各种数字广告格式和广告支出的趋势。讲座还讨论数字广告的独特性，如可追踪性、互动性、个性化和成本效益。此外，还将探讨广告漏斗、FCB网格和各种广告指标，包括展示次数、总收视率、每千次展示成本（CPM）、点击率（CTR）、每行动成本（CPA）和广告支出回报（ROAS）。 5. 阅读材料：移动广告。该系列阅读材料概述了移动广告的历史、优势和劣势，介绍了短信、横幅广告和视频等多种移动广告格式，并解释了如何基于用户数据进行广告定位。重点讨论了基于位置的广告和新技术（如增强现实和虚拟现实）的整合。同时也提出了对隐私和数据滥用的关注。为了充分利用移动广告，企业应明确活动目标、明确目标受众，并利用分析工具跟踪表现。

Introduction to Digital health (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字健康导论 课程概述：本课程旨在介绍数字健康领域及其关键概念和定义，探讨这一新兴领域的主要主题，包括学习型卫生系统和电子健康记录，以及各类数字健康技术，如移动应用、可穿戴技术、健康信息系统、远程医疗、机器学习、人工智能和大数据。课程将评估这些技术在数字健康领域的有效性及其对全球公共卫生和医疗保健的机会与挑战。课程中还包括了COVID-19的案例研究，展示了不同类型的数字健康技术如何应对全球疫情响应的关键方面。 课程大纲： 第1部分：数字健康导论 描述：本模块将介绍数字健康的关键概念和定义，强调这一快速变化的新兴领域。你将了解到数字健康技术的增长、全球分布及其使用的公平性问题。此外，还将讨论一些数字健康项目的成功与失败案例。 第2部分：电子健康记录和学习型卫生系统 描述：本模块首先介绍电子健康记录及其应用的机会与挑战。然后转向学习型卫生系统，分析其关键组成部分及成功与失败的实例。模块中还将探讨数据互操作性的重要性及如何通过阅读材料和互动活动进行学习。 第3部分：数字健康技术导论 – 第一部分 描述：本模块将介绍移动应用、可穿戴技术和健康信息系统等数字健康技术在公共卫生和医疗保健中的应用。不仅会提供这些技术的实例，还会通过实际案例学习它们在疫情应对中的作用，并探讨应用数字健康技术所面临的机会与挑战。 第4部分：数字健康导论 – 第二部分 描述：在本模块中，学生将接触到其他数字健康技术，如远程医疗、社交媒体、机器学习、人工智能、游戏化、行为科学和大数据。通过视频、阅读材料和互动活动，评估这些技术在公共卫生和医疗保健中的作用及其优缺点，进一步深化对数字健康技术的理解。

Introduction to Digital Health Entrepreneurship (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字健康创业入门 课程概述：本课程将提供数字健康创业的概述，重点学习基本的数字健康术语，探讨在COVID大流行期间远程医疗的现状及其增长，以及了解影响美国医疗系统的整体环境和宏观力量，以及数字健康的演变。成功完成课程的学生将理解支付方、监管机构、临床医生和患者对数字健康创新的影响及其含义。 课程大纲： 1.模块名称：数字健康创业概述与介绍 描述：在此模块中，您将深入了解数字健康所涵盖的范围和领域。我们将探索并区分数字医学和数字治疗的子群体及其在数字健康和医疗实践中的重要性。随后，我们将详细探讨数字健康在医疗行业中的重要影响，以及推动变革的技术和创新类型。最后，我们将把远程医疗作为快速改变医疗方式的数字健康技术的关键例子，并分析其在COVID大流行中加速采用的原因。这些内容将对您作为创业者在数字健康领域的机会评估至关重要。 2.模块名称：数字健康环境 描述：在此模块中，您将获得有关塑造数字健康环境的外部条件的洞察。我们将首先理解影响美国医疗系统的宏观趋势。然后，您将听取行业声音，以更好地从医疗客户的角度理解这些趋势。您还将接触融资机制的基础知识及公共和私人支付模型的概念。所有这些内容将对您理解作为下一代数字化医疗的新兴机会至关重要。 3.模块名称：改善人群健康：数字健康创新的目标 描述：在建立对数字健康运营宏观环境的理解的基础上，此模块将探讨我们医疗系统试图解决的具体挑战以及数字健康解决方案可以发挥的作用。以人群健康为指导框架，您将被引导了解未满足的需求及实施挑战的关键领域。通过实例，您将学习某些健康科技公司如何应对这些挑战以及制定数据驱动战略的重要性。 此课程将为学生提供重要的知识基础，帮助他们在数字健康领域进行创新和创业。

Introduction to Digital Marketing (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字营销入门 课程概述：虽然传统营销策略依然在使用，但越来越多的公司正在将注意力转向数字营销方法，如搜索引擎和社交媒体。这些技术考虑了顾客的购买旅程以及他们的决策过程。营销人员了解数字营销策略及其关键技术的必要性日益增加。本课程将为学生提供一个全面的数字营销视角，并提供有关基于互联网平台的关键策略的见解。此外，课程还将重点讲述能够引起消费者共鸣的内容，帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 课程大纲： 1. 搜索引擎营销 - 客户能找到你吗？ - 描述：欢迎来到模块1。搜索引擎营销（SEM）使企业能够在网上被发现。在数百万家争夺同一观众的企业中，SEM的两个主要元素：搜索引擎优化（SEO）和按点击付费（PPC）策略，通过发现推动在线营销成功。 2. 社交媒体 - 与客户的双向沟通 - 描述：欢迎来到模块2。社交媒体促进了通过建立网络来分享思想、想法和信息。这是一种品牌与受众之间的双向沟通。您将学习如何通过社交媒体有效沟通并与受众互动的技巧。 3. 声誉管理 - 你是顾客眼中的你 - 描述：欢迎来到模块3。虽然营销对于与受众沟通至关重要，但“口碑”依然是最强大的声音。在线评论就是当今的“数字口碑”。如今，顾客更容易分享他们的最佳（和最差）体验，这可能对企业的成败至关重要。您将在本模块中探讨如何利用这一工具。 4. 内容营销 - 故事讲述是优秀内容的关键 - 描述：欢迎来到模块4。任何有效营销的关键在于捕捉并保持观众的注意力。数字故事结合了必要的沟通和营销元素，以创建引人入胜的叙述。有关品牌的故事可以通过在市场上区分开来吸引目标受众。数字分享是良好故事讲述和数字营销的基础。

Introduction to Digital Transformation (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字化转型导论 课程概述：本课程主要面向对数字化转型感兴趣的专业人士、大学生和高级中学生，旨在通过整合自动化、软件和尖端技术推动数字化转型。课程适合对常见商业术语和概念有基本了解，并对数字技术有兴趣的学习者。成功完成本课程需要学习者具备对数字技术的好奇心。 课程大纲： 1. **数字化转型导论**：本模块介绍课程结构与格式，以及课程资源。学习者将了解数字化转型的概述，并学习其在汽车和重型机械行业的运作。 2. **技术趋势 - 计算与视觉**：第二周将探讨数字化转型的一些关键趋势，重点关注计算和视觉技术。学习者还将了解这些关键趋势相关的技术，最后学习该趋势在航空航天和国防行业中的应用。 3. **技术趋势 - 连接性**：第三周将介绍数字化转型的关键趋势之一：连接性。学习者将探讨与连接性相关的技术，并在周末进行期中考试，内容涵盖前两周的所有教学信息。 4. **技术趋势 - 人工智能**：第四周将完成对数字化转型关键趋势的探讨，重点关注人工智能（AI）技术及其在医疗、能源和公用事业行业中的应用。 5. **产品生命周期 - 思维、实现和利用**：最终一周将学习产品生命周期中的各个步骤，考察数字化转型如何在产品思维、实现和利用阶段发生。课程最后的期末考试将涵盖第四和第五周的教学内容。 通过本课程，学习者将打下数字化转型的基础，掌握当前技术趋势及其对不同产业的影响，增强在职业发展中的竞争力。

Introduction to Digital Transformation Google Cloud בעברית (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字化转型导论（谷歌云） 课程概述：本课程针对希望学习云技术以提升职业技能和助力企业未来发展的学员，介绍了云技术和数据科学的基本概念，以及它们如何为个人、团队和企业带来帮助。课程将定义相关的基础术语，如云、数据和数字转型，并探讨全球企业利用云技术进行业务转型的案例。此外，课程还将回顾公司在数字转型过程中面临的常见挑战和机遇。 课程内容还展示了谷歌云解决方案的支柱如何帮助推动数字转型。重要的是要指出，数字转型不仅仅依赖于新技术的应用，组织还需实施创新，培养促进各领域和团队创新的思维模式。课程中描述的最佳实践将帮助学员实现这一目标。 大纲： 第一部分：模块4：总结 描述：本模块总结了所有模块的主要要点，并详细说明了深入学习的下一步。

Introduction to Digital Transformation Part 1 (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字化转型导论第一部分 课程概述：本课程旨在介绍数字化转型的关键要素，帮助您理解创新和技术变革的驱动因素及其经济学，以便在自己的行业中创造竞争优势。您将学习数据的商业价值，以及人工智能和自主技术等核心技术的快速增长如何影响竞争的本质。此外，课程还将帮助您理解“数字化转型栈”——基础设施、技术、商业功能和战略，并使用这一框架来规划业务转型的方法。该课程非常适合任何正在经历数字化转型的行业，以及希望深入了解数字化转型，从而具备领导数字化转型所需基础知识的人士。 课程大纲： 1. 数字革命 描述：科技的快速演变要求组织解构其价值链以获得竞争优势。本节课将讨论有关数字信息处理、传播和存储的三条基本法则，随后探讨技术变革的指数级增长如何推动行业变革。此外，您还将听取Pitney Bowes高层领导关于其业务持续适应和转型的见解。 2. 数字干扰的经济学 描述：干扰并不新鲜，我们可以通过过去的经验学习如何在数字时代的持续干扰中茁壮成长。本节课将探讨数字化转型的基础以及竞争生命周期的本质。我们将研究创新和技术变革的基础经济学，最后通过数字化转型的视角探讨 incumbency（市场主导地位）与创新经济学。 3. 数字化之路 描述：此部分内容待补充。 4. 额外资源以促进学习 描述：此部分内容待补充。 本课程是希望深入理解数字化转型并带领企业在变革中获得竞争优势的理想选择。

Introduction to Digital Transformation Part 2 (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：数字化转型概论第二部分 课程概述：本课程旨在加深您对数字化转型的理解，以便您利用数字化技术提升业务功能表现。您将学习如何构建核心数字基础设施，重点关注云计算、数据完整性和数字平台。课程将探讨数字化如何改变各个业务功能和组织单元，帮助您识别数字转型中的主要驱动因素及风险，并考虑新兴趋势的影响。课程结束时，您将能够分析您行业的数字转型努力，并推荐新的方法以最大化业务表现。 课程大纲： 1. 数字基础设施：数据是数字转型的关键。在本模块中，您将学习如何构建核心数字基础设施，这是数字转型堆栈的重要组成部分。您将能够解释云计算对业务流程的影响，考虑如何利用云计算存储和共享数据，列出数据完整性和安全性的要求，并学习如何组织IT职能以高效收集和存储数据。 2. 数字技术：变化是数字转型中永恒不变的主题。在本模块中，我们将审视数字转型的主要驱动因素、它们已产生的机会及所带来的挑战。然后，我们将探讨新兴趋势与技术，分析未来的可能性，以及当前实践中的现象。 3. 数字业务功能：数据和分析影响企业的每一个方面，数字技术和基础设施正在改变从市场营销到财务再到人力资源等几乎所有业务功能。在本模块中，我们将探讨数字技术对一系列业务功能的影响，了解这些功能如何被转型，从而创造新的机会和挑战。 4. 实践中的业务 - WAYMO案例：在本模块中，您将有机会参与一个案例研究，这是许多商学院流行的教学方法。您将首先阅读一篇文章，了解案例研究学习的方法，然后在由迈克·伦诺克斯教授撰写的Waymo案例中运用您的新技能。

Introduction to Digital Transformation with Google Cloud (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：谷歌云数字化转型入门 课程概述：本课程旨在帮助您理解云技术和数据科学的基本概念，以及它们对您、您的团队和企业能带来的价值。通过本课程的学习，您将掌握数字化转型的基础知识，了解云技术如何改变商业运作，并为您的职业发展和企业未来奠定基础。 课程内容包括以下几个部分： 1. **课程介绍**：探索课程目标，并预览各部分内容。 2. **为何云技术改变商业**：介绍云和数字化转型的关键术语，云技术的优势，现场基础设施与公共云、私有云、混合云及多云的区别，以及推动企业进行数字化转型的因素和挑战。 3. **基本云概念**：熟悉云对企业影响的重要概念，区分解决方案和产品，比对资本支出（CapEx）与运营支出（OpEx），探索基础设施选项，并定义网络术语。 4. **云计算模型与共享责任**：学习在迁移到云时选择相应的云计算服务模型，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。了解云的共享责任模型，识别云提供商和客户之间的责任划分。 5. **课程总结**：总结各部分的关键要点，并提供继续学习的后续步骤。 该课程不仅聚焦于新技术的使用，更强调组织需要具备创新能力，并在整个组织中培育创新思维，课程中提供了一些最佳实践，帮助您实现这些目标。

Introduction to Digital Transformation with Google Cloud en Français (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Google Cloud数字化转型入门（法语） 课程概述：本课程探讨了云技术或“数据科学”是什么，特别是它能为个人、团队和企业带来什么好处。如果您希望了解云技术，以便在职能上脱颖而出并为企业的未来贡献力量，那么这门数字化转型入门课程正适合您。 课程内容定义了一些基本术语（如云、数据、数字化转型等），并提供了全球企业如何利用云技术来改变其业务的实例。课程还概述了企业在数字化转型过程中常见的机遇与挑战，并将其与Google Cloud解决方案的基本要素相结合。然而，数字化转型不仅仅是采用新技术，为了成功过渡，组织还必须具备创新精神，并在整体结构中培养这种心态。课程还提供了一些最佳实践，以帮助您实现这些目标。 课程大纲： 第一部分：概述 描述：本模块总结了每个模块中讨论的关键点及继续学习的步骤。

Introduction to Digital Transformation with Google Cloud 日本語版 (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 本コース「Introduction to Digital Transformation with Google Cloud 日本語版」は、クラウド技術とデータサイエンスの基礎を学び、それらが自身やチーム、企業の成長にどのように寄与するかを探求する内容です。デジタル変革に興味がある方々に最適で、クラウド技術を業務に活用し、未来のビジネス展開で重要な役割を果たすための知識を提供します。 コースの各セクションでは、クラウド、データ、デジタル変革に関する基本的な用語を定義し、世界中の企業の成功事例を紹介します。また、デジタル変革時の可能性と課題についても触れ、Google Cloudのソリューションに基づいて考察します。デジタル変革は単に新技術の利用に留まらず、組織全体でのイノベーションの考え方の刷新が求められます。そのためのベストプラクティスも学びます。 コースカリキュラムは以下の通りです： 1. コース概要：目標と各セクションのプレビュー 2. クラウドがビジネスに変革を起こす理由：クラウドのメリット、インフラストラクチャの種類、デジタル変革の要因と課題 3. クラウドの基本的なコンセプト：クラウドがビジネスに与える影響、ソリューションと製品の違い、支出の比較 4. クラウドコンピューティングモデルと責任共有：IaaS、PaaS、SaaSの選択肢と責任共有モデルについて 5. コースのまとめ：学んだ内容の要点と今後のステップ このコースを通じて、受講者はデジタル変革に必要な知識を身につけ、実際の業務に応用するための第一歩を踏み出すことができます。

Introduction to Early Childhood (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/teaching-early-home-based-childhood

简介: 课程名称：幼儿教育导论 课程概述：本课程面向希望经营家庭日托中心的个人，涵盖幼儿发展的基本知识、游戏的重要性、发展适宜性实践，以及建立强大家庭与教育者关系的重要性和实现方法。 课程内容包括三个重要模块： 1. **家庭政策手册项目导论**：本模块旨在介绍家庭日托最终项目，包括用于评分您最终项目提交的评分标准。 2. **幼儿教育基础**：在这一模块中，我们定义了发展适宜性实践，讨论了游戏在幼儿教育中的重要性，并概述了儿童学习的各个领域。 3. **家庭参与**：本模块探讨了教师与家庭之间的关系，包括如何沟通和让家庭参与幼儿教育项目。 4. **儿童观察与评估**：在这一模块中，我们将探索在幼儿教育环境中使用观察的方法，以及各种评估工具及其目的。此外，我们还将研究发展适宜的评估策略。 5. **指导儿童行为**：本模块将探讨影响儿童行为的因素，并讨论常规、可预测和积极的学习环境的重要性，以及针对幼儿的各种指导技巧。 6. **包容性与多样性**：这一模块旨在理解在包容性环境中教学的策略，识别文化多样性的课堂，并建立反偏见课程。 通过本课程的学习，学员将能够更好地理解幼儿教育的重要组成部分，为成功经营家庭日托中心打下坚实基础。

Introduction to Economic Theories (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/intro-economic-theories

简介: 课程名称：经济理论导论 课程概述：您是否曾想过，为什么经济学家无法预测严重的金融危机？对于经济学中关于人类行为的假设（自私且只关注可量化的事物）感到震惊吗？是否在思考是否还有其他合理的经济替代方案可以替代自由市场？如果是的话，欢迎来到这里学习经济学！ 这是首个从多元主义视角教授经济学的在线课程。经济多元主义意味着多种理论和方法论观点被视为有价值，这也是经济学在理解世界方面取得进展的最佳途径。这个大规模开放在线课程（MOOC）将不仅在内容上展示经济多元主义，也在形式上体现这一点。您将看到不仅是我这位经济学教授，还有我们的商学院的另一位教授，他从企业、政府和公民社会的角度进行讲解。同时，您还将与一位在希腊的在线学生一起学习，他将在教程视频中帮助您理解关键概念、工具和技术。 课程不会局限于主流理论，而是将向您介绍四种截然不同的经济理论，涵盖微观经济学和宏观经济学的标准主题。每种理论的介绍都将从更广泛和跨学科的角度出发，逐步深入到更狭窄和更数学化的层面。这四种理论分别是社会经济学、制度经济学、后凯恩斯主义经济学，以及最后的古典经济学，特殊情况下适用于理想市场。 学习这四种理论而非只学习一种，您将能理解为什么许多经济学家无法预测危机，而另一些经济学家能看到信号但经常得不到关注，因为他们不属于主流思想派。此外，您会意识到，并不是所有的理论都声称经济主体是自私的并只关注可量化的内容，其他经济理论超越了这些局限。最后，多元主义的视角将为您提供替代节点主流自由市场政策的政策选择。 本课程有两个目标：首先，帮助您理解不同的经济观点及其相关的经济思想传统和基本经济概念；其次，使您能够进行一些在经济生活中重要的基本经济计算，如计算通货膨胀率、估算交易双方的大致收益等。 请注意，完成所有课程内容的总工作量大约为4 ECT（约134小时）。 希望您能喜欢这门课程！ 课程大纲： 1. 课程名称：多元经济学导论 2. 微观经济学：个体、家庭与消费者 3. 微观经济学：公司与市场 4. 微观经济学：国家 5. 微观经济学：要素市场 6. 宏观经济学：真实与货币经济 7. 宏观经济学：增长与贸易 8. 宏观经济学：自然、福祉与贫困

Introduction to EdTech (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-edtech

简介: 课程名称：教育科技入门（Introduction to EdTech） 课程概述：该课程由Supercharger Ventures和法国商学院EDHEC共同开发。教育科技（EdTech）是当今经济中最激动人心的领域之一，正在重新塑造教育系统的运作方式和人们的学习方式。 《教育科技入门》大规模在线开放课程（MOOC）的目的是探讨教育科技的基本原理，为教育工作者、机构、企业家和政府建立基础知识，以理解新工具、技术、商业模式和学习方法在教育中的影响和潜力。 在本课程中，您将通过一系列视频讲座、专家访谈、案例研究和评估，学习教育科技的主要领域，包括替代性与数字教育、混合学习、挑战者大学、学习应用程序，以及机构如何应用教育科技。此外，您还将了解推动教育科技发展的核心技术，包括人工智能（AI）、数据和增强现实/虚拟现实（AR/VR）。您将向领先的学者和全球专家学习，他们将分享推动教育转型的创新、技术和政策的真实案例。 课程大纲： 1. 教育科技的基础 2. 数字与替代教育 3. 教育科技在机构中的应用 4. 教育中的人工智能（AI）