Business Technology Management Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：商业技术管理专业化 课程概述：在数字化转型的大背景下，当今竞争环境中的产品和商业模式正被技术不断改变。新的数字经济将信息技术（IT）置于企业战略和运营的核心，迫切需要能够从商业角度审视技术的新型IT经理和领导者。 商业技术管理专业化旨在使您掌握IT领域的知识，包括项目管理、领导力和团队建设技能，以及功能性和分析技能。这些技能对于利用技术创造竞争优势至关重要。 本专业课程将帮助您了解企业正在经历的以IT驱动的数字转型，并帮助您理解杰出高管如何利用IT创造价值以及采用技术行业的竞争动态。此外，您还将学习数字媒体世界中的商业分析，包括如何使用RStudio和GitHub等领先工具进行数据分析。 最后，课程会介绍客户分析，帮助您理解如何利用数字媒体工具进行问题解决、数据收集、预测和优化。 视频：Deepa Mani教授谈论此专业化课程 课程大纲： 1. 数字转型 2. 商业分析与数字媒体 3. IT专业人员的会计与金融 4. IT项目管理

Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：计算机科学专业的离散数学简介 课程概述： 离散数学在计算机科学中是必不可少的，帮助学员识别所使用对象中的数学结构，并理解其属性。这一能力对软件工程师、数据科学家、安全与财务分析师尤为重要，因此数学谜题经常被应用于面试中。课程涵盖了组合数学、图论、概率和数论等基本概念及其结果，这些是普遍必需的知识。为了帮助学习者掌握离散数学的技术和思想，我们特别设计了一系列互动拼图。同时，为了让学习体验更贴近IT应用，我们在课程中结合了编程示例、问题和项目。 课程大纲： 1. 数学思维在计算机科学中的重要性 - 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/what-is-a-proof) 2. 组合和概率 - 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/combinatorics) 3. 图论入门 - 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/graphs) 4. 数论与密码学 - 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/number-theory-cryptography) 5. 配送问题 - 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/delivery-problem) 此课程为学习计算机科学的基础知识提供了坚实的数学基础，适合希望提升自己在IT领域能力的学习者。

Probabilistic Graphical Models Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：概率图形模型专业化 概述：概率图形模型（PGM）是一个用于在复杂领域中编码概率分布的丰富框架。这些模型能够处理大量相互交互的随机变量的联合（多变量）分布。PGM结合了概率论、图算法、机器学习等多种概念，位于统计学与计算机科学的交叉点。它们是医学诊断、图像理解、语音识别、自然语言处理等多种应用中最先进方法的基础，同时也是许多机器学习问题的基础工具。 课程大纲： 1. **概率图形模型 1：表示** - 描述：由斯坦福大学提供，此课程主要介绍概率图形模型的表示方法。 - 课程链接：[课程 1](https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models) 2. **概率图形模型 2：推断** - 描述：斯坦福大学提供的课程，重点讲解在概率图形模型中进行推断的技术。 - 课程链接：[课程 2](https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-2-inference) 3. **概率图形模型 3：学习** - 描述：同样由斯坦福大学提供，学习如何在概率图形模型中进行学习。 - 课程链接：[课程 3](https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning) 本专业化课程适合对概率建模及其应用感兴趣的学习者，帮助他们深入理解PGM的基本概念和应用。

Machine Learning: Algorithms in the Real World Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：机器学习：现实世界中的算法专业领域 概述：该专业领域专为那些想将机器学习应用于数据分析和自动化的专业人士设计。无论是在金融、医学、工程、商业或其他领域，这个专业都能帮助您定义、训练和维护成功的机器学习应用程序。完成所有四门课程后，您将全面了解构建机器学习项目的流程，能够清晰地定义机器学习问题、识别适当数据、训练分类算法、提升结果并将其部署到现实世界中。此外，您还将能够预测和规避应用机器学习中的常见陷阱。 课程大纲： 1. 课程名称：应用机器学习简介 课程描述：由阿尔伯塔机器智能研究所提供，针对想要了解机器学习的人士。 课程链接：[应用机器学习简介](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applied) 2. 课程名称：机器学习算法：从尾到头的监督学习 课程描述：由阿尔伯塔机器智能研究所提供，带您了解机器学习项目的基础知识。 课程链接：[机器学习算法：监督学习](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-classification-algorithms) 3. 课程名称：机器学习的数据 课程描述：由阿尔伯塔机器智能研究所提供，关注数据在成功应用机器学习中的重要性。 课程链接：[机器学习的数据](https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning) 4. 课程名称：优化机器学习性能 课程描述：由阿尔伯塔机器智能研究所提供，综合您在应用机器学习中所学的所有内容。 课程链接：[优化机器学习性能](https://www.coursera.org/learn/optimize-machine-learning-model-performance) 欢迎报名参加，免费获取知识！

Python 3 Programming Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Python 3编程专业知识 课程概述： 该专业知识课程旨在教授Python 3编程的基础知识。课程内容涵盖从变量、条件语句和循环等基础概念，到关键字参数、列表推导、lambda表达式和类继承等中级内容。学生将有许多实践机会，并学习如何推理程序执行过程，以便能够有效调试程序。 完成该专业知识后，学员将能够编写程序查询互联网API并提取有用数据，同时具备自主学习新模块和API的能力，成为独立的Python程序员。本课程适合已完成《Python for Everybody》并希望深入学习Python基础的学员，同时也适合初学者或具有其他编程语言基础的学习者，尤其是那些愿意迎接挑战的人。 课程大纲： 1. Python基础 - 由密歇根大学提供，介绍Python 3的基础知识，包括条件执行和迭代。 [课程链接](https://www.coursera.org/learn/python-basics) 2. Python函数、文件和字典 - 由密歇根大学提供，介绍字典数据结构和用户定义函数。 [课程链接](https://www.coursera.org/learn/python-functions-files-dictionaries) 3. 使用Python进行数据收集和处理 - 由密歇根大学提供，教授如何从互联网服务获取和处理数据。 [课程链接](https://www.coursera.org/learn/data-collection-processing-python) 4. Python类和继承 - 由密歇根大学提供，介绍类、实例和继承的概念。 [课程链接](https://www.coursera.org/learn/python-classes-inheritance) 5. Python项目：软件工程与图像处理 - 由密歇根大学提供，通过实用项目帮助学生建立作品集。 [课程链接](https://www.coursera.org/learn/python-project) 通过这些课程，学员将掌握Python编程的核心技能，为今后的学习和应用打下坚实的基础。