数据、AI 和云课程

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探索链表、栈、队列、哈希表和图等数据结构，以及搜索和排序算法！

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学习如何实现并调度数据工程工作流。

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通过在 LangGraph 框架中应用新兴的 agentic 设计模式，构建强大的多智能体系统。

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掌握 Python 测试： 掌握方法、创建检查，并使用 pytest 和 unittest 确保代码无错误。

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掌握 Git 高级功能，简化数据科学和工程工作流，从复杂合并到大规模项目优化。

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学习使用 PySpark 处理大数据的基础知识。

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深入学习如何创建类，并利用继承和多态来复用和优化代码。

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LLM 的工作原理是什么？了解 transformer 如何革新文本建模并引爆生成式 AI 热潮。

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通过这门面向数据工程师和分析专业人士的实操课程，将你的 dbt 技能提升到新水平。

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学习如何使用 MLflow 简化构建机器学习应用的复杂性。 探索 MLflow 跟踪、项目、模型和模型注册表。

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将 PyTorch 应用于图像，并使用深度学习模型进行带边界框的目标检测和图像分割生成。

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开启你的强化学习之旅！了解智能体如何通过交互学习解决环境。

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在本课程中，您将探索现代 MLOps 框架，了解机器学习模型的生命周期和部署。

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用描述符、多级继承和抽象基类提升你的 OOP 技能！

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学习如何使用 FastAPI 开发支持 AI 模型的 API，以满足真实世界需求。

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本课程聚焦时间序列数据的特征工程和机器学习。

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学习将 AI 用作资深工程伙伴，用于代码分析、性能优化、安全和软件架构决策。

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用 PyTorch 探索文本深度学习的精彩世界，解锁自然语言处理和文本生成的新可能。

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用 GitHub Actions 和 Data Version Control 通过 CI/CD 提升你的机器学习开发

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学会使用 Python 中的 Apache Spark 清洗数据。

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通过动手实战，学习如何用 dbt 将原始数据转化为干净、可靠的模型。

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学习如何在 Python 中使用 SQL 在 Spark 中处理数据并创建机器学习特征集。

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Prepare for your next coding interviews in Python.

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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

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在这门互动课程中，你将学习如何在 Tableau 计算中使用函数，以及何时使用它们！

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掌握优化 Java 性能的关键技巧，从算法效率到 JVM 调优和多线程。

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Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

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学习并应用强大的深度强化学习算法，包括优化与改进技术。

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用 Python 学习风险管理、风险价值等，并将其应用于 2008 年金融危机。

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学习如何使用 Apache Spark 从数据中进行预测，涵盖决策树、逻辑回归、线性回归、集成方法和管道。