数据、AI 和云课程

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在本课程中，你将学习对数值数据进行统计推断的技巧。

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在这门4小时的Python统计推断课程中，亲手实践如何基于数据得出可靠结论。

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Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

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使用生存分析处理事件发生时间数据并预测生存时间。

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探索离散事件仿真的强大力量，优化您的业务流程。 学习使用 Python 的 SimPy 包开发数字孪生。

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扩展你的回归工具箱，掌握逻辑回归和泊松模型，学习训练、理解、验证它们，并进行预测。

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在本课程中，你将学习如何运用统计技术处理分类数据。

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学习如何创建和评估用于确认量表或问卷结构的测量模型。

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学习使用隐私保护技术处理敏感信息。

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学习使用 Bioconductor 包 limma 进行差异基因表达分析。

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分析时间序列图，使用二分图，并掌握解决网络分析高级问题的技能。

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指定并拟合 GARCH 模型，以预测时变波动率和风险价值。

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学习如何利用贝叶斯估计方法，更好地推断线性回归模型。

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学习如何调优模型的超参数，以获得最佳预测结果。

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学习如何在 R 中分析和建模客户选择数据。

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学习如何使用 bigmemory 和 iotools 包，用 R 编写可扩展代码来处理大数据。

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在本课程中，你将为最常见的统计主题做好准备，从分布到假设检验、回归模型等更多内容。

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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

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想了解支撑 Google 翻译等产品的模型内部运作吗？

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In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.