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edx分析前沿信息_在线免费货源网站入口(2024年11月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

edx分析

如何在Datacamp免费学习数据分析？ Datacamp是一个专为数据分析和编程初学者设计的网站，与Coursera、edX和Udacity等大规模在线课程平台不同，它更专注于为新手提供个性化的学习体验。以下是Datacamp的几个关键优势： 1⃣️ 清晰的职业导向（图2） Datacamp提供了Career tracks的选课模式，通过逆向思维，帮助想转行成为商业分析师或数据分析师的新手构建宏观的学习架构。这样，你就能避免盲目选择课程，浪费宝贵的学习时间。 2⃣️ 技能导向的学习路径（图2）对于那些在职培训中需要掌握特定编程技能的传统行业从业者，Datacamp提供了Skill tracks的选课模式。在各个软件模块下，还有更细分的选择，比如Python中的Natural language processing（NLP），让你可以直接开始学习感兴趣的内容。 3⃣️ 迭代的学习模式（图3）由于编程和数据分析软件的实践性很强，包括Python、R、Tableau和SQL Server等，Datacamp采用了一种名为Learn-Practice-Apply-Assess的闭环模式。这种模式类似于经典的PDCA模型，通过不断学习、练习、应用后评估，你的进步是可见的。 4⃣️ 简洁的界面和量化任务（图4） Datacamp的页面设计非常清新简洁，没有花哨的装饰。在标题栏中，会注明此章节的学习时长、需要观看的视频数量、需要完成的题目数量、参与人数以及通过题目能获得的经验值。这种量化任务的设计，让你对学习进度了如指掌。 ⚠️⚠️⚠️ 需要注意的是，Datacamp主要针对初学者，追求的不是某个话题的深度。因此，建议按需择优选择课程。 ❗️❗️❗️ 如果你觉得Datacamp适合你，那么按照以下步骤解锁免费账户： 1⃣️ 搜索my visual studio，点击第一个页面。 2⃣️ 注册新的微软账户或使用已有账户登录。 3⃣️ 下拉页面至Datacamp处激活。希望这些信息能帮助你更好地学习数据分析！

1⃣️Musezoo磁力轨道积木 ☀️适合年龄：3岁+ ✅半透名中空的磁力块和透明轨道，可随时追视小球的运动轨迹 ✅自由设计轨道路线并让小球滚过轨道，培养空间想象力和思维能力！ ✅磁力块本身即为打通的管道，比传统磁力片易上手得多，可玩性高很多。 ⷊ2⃣️豚小蒙筑影空间 ☀️适合年龄：5岁+ ✅玩法简单，仅3个步骤轻松上手：1.搭建题卡2.积木拼搭3.核对答案 ✅拼搭时需要观察分析三视图，培养空间几何思维 ✅三个阶段共105张题卡，难度阶梯上升，可以支持超久的游玩体验 ✅可以根据题卡进行造型丰富的拼搭；还能发挥想象力，进行汽车、树木、城堡、房屋等自由搭建。 ⷊ3⃣️智磁智慧磁力积木 ☀️适合年龄：3岁+ ✅5*10个单元格磁力积木块，搭建易上手不容易挫败 ✅拼搭造型多变，开放性积木玩法多种多样 ✅对数感启蒙、空间思维培养都有帮助 ⷊ4⃣️EDX数棒 ☀️适合年龄：3岁+ ✅10*10根六面可拼插的数棒积木，可进行多项数感游戏和空间思维游戏 ✅可对照题卡拼搭或进行自由拼搭，培养数感和空间几何思维 ✅培养手眼协调精细动作和想象力 ⷊ5⃣️超模君𐟑𛩭”方 ☀️适合年龄：4岁+ ✅北京包括清华附中等名校广为推崇的几何启蒙教具 ✅500+海量造型，百变、难度递增 ✅有趣炫酷的灵动旋转特效，小朋友容易感兴趣，可玩性很高 ✅培养空间思维、专注力、观察力、审美力 ⷊ6⃣️EDX空间与几何套盒 ☀️适合年龄：3岁+ ✅用多个镜面进行不同角度组合投影与彩色积木条、积木块构建绚丽的图形 ✅在万花筒般美丽多变的几何图形中感知空间、对称性 ✅逻辑思维、空间几何、视觉艺术启蒙 #我的玩具分享# #益智玩具# #豚小蒙Dusyma筑影空间# #灵感乐园# #磁力积木# #空间思维启蒙# #早教玩具推荐#

文科生必看！两门Python入门神课推荐作为一个文科背景的学生，我对编程一直充满好奇。在本科期间，我决定自学Python，最终成功入职数据分析岗位。经过多次尝试，我找到了一些非常适合文科生的Python入门课程，今天就来分享给大家！ 𐟌Ÿ Introduction to Computer Science and Programming Using Python 𐟑‰ 推荐网站：Edx和MIT Open Courseware 这门课程在Edx和MIT的网站上都可以找到，完全免费。Edx版本的互动性更强，视频更新也更快。不过，Edx有开课日期限制，而MIT官网可以随时观看。如果不着急，可以等Edx的课程开放。 ✅ 推荐理由：这门课程的内容非常详细，涵盖了所有基础内容。课后的练习题难度适中，有一定挑战性，可以帮助你真正学会如何应用Python编写函数。很多入门课程只教你基础语法，但这门课很好地培养了编程思维模式，教你如何通过代码思考问题。此外，它还涵盖了如何编写更高效的代码，这在未来工作中非常重要！ 𐟌Ÿ Programming for Everybody 𐟑‰ 推荐网站：Coursera 这是一系列专项课程，包括Python入门、Python数据结构、用Python访问网络数据和Python数据库。 ✅ 推荐理由：如果你觉得MIT的入门课程有些难度，可以先从Coursera的课程开始。这个系列的课程比较浅显，课后练习也比较简单。建议学完后再去挑战MIT的课程，深入学习。如果你对如何用Python访问网络数据和Python数据库感兴趣，可以继续学习这些内容，增加实操经验。希望这些课程能帮助你顺利入门Python编程！𐟒ꀀ

𐟒𛧼–程学习神器，用了你就飞起！ 𐟒𛤻Š天给大家介绍一些编程学习过程中非常有用的软件，让你的学习效率翻倍！✨ 1️⃣ Visual Studio Code：这是一款轻量级但功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言，拥有丰富的插件生态系统，可以大大提高编程效率。𐟒𛊊2️⃣ Git：版本控制系统，用于管理代码的版本，方便团队协作和代码回滚。𐟒ꊊ3️⃣ Chrome：谷歌浏览器，速度快，插件丰富，是学习计算机的必备工具之一。𐟌 4️⃣ Wireshark：网络协议分析工具，用于捕获和分析网络数据包，帮助你了解网络通信的原理。𐟓ኊ5️⃣ Python：一种简单易学的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能等领域，是学习计算机的入门语言之一。𐟐 6️⃣ SQL：数据库查询语言，用于管理和查询数据库，是学习计算机的重要技能之一。𐟓Š 7️⃣ Linux：操作系统，学习 Linux 可以帮助你了解计算机系统的底层原理，提高系统管理能力。𐟐犊8️⃣ 在线学习平台：如 Coursera、EdX、Udemy 等，提供了丰富的计算机课程，可以帮助你系统地学习计算机知识。𐟓š 9️⃣ 技术博客：如 CSDN、InfoQ、开源中国等，提供了大量的技术文章和教程，可以帮助你深入了解计算机技术。𐟓 𐟔Ÿ 开源项目：参与开源项目可以提高你的编程能力和团队协作能力，同时也可以学习到其他开发者的优秀代码。𐟒–

脑电奥秘！免费课+资源嘿，大家好！如果你对脑电感兴趣，想要深入了解这个领域，但不知道从哪里开始，那你来对地方了！今天，我要分享一些我精心收集的脑电学习资料，绝对干货满满！免费在线课程 𐟓š Coursera "Fundamentals of Neuroscience, Part 1: The Electrical Properties of the Neuron" by Harvard University 网址: Coursera - Fundamentals of Neuroscience 这门课程会带你走进神经元的电世界，讲解神经电生理学的基础知识。非常适合初学者入门！ edX "The Science of Everyday Thinking" by The University of Queensland 网址: edX - The Science of Everyday Thinking 虽然这不是一门专门的脑电课程，但它涵盖了认知科学和心理学的基础知识，对理解脑电有很大的帮助。 FutureLearn "Introduction to EEG Neurofeedback" by University of Reading 网址: FutureLearn - Introduction to EEG Neurofeedback 这门课程会介绍EEG神经反馈的基础知识和应用，非常适合想要深入了解EEG的小伙伴。学习资源 𐟓– EEGLAB EEGLAB Tutorial by Swartz Center for Computational Neuroscience, UCSD 网址: EEGLAB Tutorial 这个教程详细介绍了EEGLAB软件的使用方法，非常适合需要进行脑电数据分析的朋友们。 NeuroTechX NeuroTechEDU 网址: NeuroTechEDU 这里提供了多种神经技术相关的教育资源，包括脑电图，非常全面。 OpenBCI Learning Resources 网址: OpenBCI Learning Resources 如果你对OpenBCI硬件和软件感兴趣，这里有你需要的详细文档和教程。接下来，我还会继续分享更多关于脑电的知识，敬请期待！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！𐟒쀀

金融/金工/BA申请必备7大数学课程金融、金融工程和商业分析（BA）是最热门的申请领域之一，许多项目对申请者的专业背景有特定要求，包括先修课程和必备技能。以下是一些对申请这些领域非常有用的数学相关课程： 𐟌Ÿ 线性代数、统计分析、代数等基础课程之外，还有以下课程对金融/金工/BA申请非常有帮助： 1⃣️ 常微分和偏微分方程 2⃣️ 数值分析 3⃣️ 数学建模 4⃣️ 基本概率论 5⃣️ 随机过程入门 6⃣️ 数理统计 ⭐️ 顶级学校教授喜欢的选修课包括： 1⃣️ 数据结构与算法 2⃣️ 机器学习 3⃣️ 数据库 4⃣️ 计量经济学 𐟓š 如果学校不支持跨专业选课，可以通过以下方式补充先修技能： 1⃣️ 参加海外大学的夏季课程或在线研讨会 2⃣️ 利用第三方平台课程，如Coursera、EdX等网站，这些平台提供由知名大学开设的相关课程，全程线上学习。 3⃣️ 像Outlier这样的课程平台提供能抵扣学分的课程。通过这些课程，你可以更好地准备金融/金工/BA领域的申请，提升自己的竞争力。

留学生GPA低？这些证书帮你逆袭！留学生活是不是有点无聊？别急，与其宅在家里，不如好好利用时间，充实自己吧！很多人不知道，在线课程真的是个宝藏！像Coursera、edX这些平台，简直是提升软实力的神器。对于GPA不高的同学们来说，考证和实习就是你们逆天改命的第二次机会！今天我就来给大家推荐几个超棒的证书和平台，赶紧拿小本本记下来吧！首先，呼声最高的非Coursera莫属了。虽然大部分课程是用英文授课，但很多课程都有中文字幕哦，完全不用担心语言障碍。而且，预算有限的朋友们还有福利——Coursera几乎每门课程都提供奖学金申请。你只需要填写在线申请表格，回答不少于150个单词的问题，然后耐心等待大约2周的时间，看看能不能拿到奖学金吧！下面我给大家推荐几门特别实用的课程： ✅ Programming for Everybody (Getting Started with Python) 这门课是Python编程的入门级课程，特别适合零基础的朋友们。你会安装Python并创建你的首个程序，还会学到Python编程语言的基本概念。 ✅ Google IT Automation with Python Professional Certificate 如果你想入门数据分析，Python是不可或缺的工具。Google推出的这个专业证书包含六门课程，紧凑而高效，能在最短时间内帮你实现最佳学习效果。 ✅ Google Data Analytics Professional Certificate 这门证书会让你深入了解初级数据分析师的日常实践和流程，掌握关键的分析技能，如数据清理、分析和可视化。你会使用电子表格、SQL、R编程和Tableau等工具进行分析。 ✅ Marketing in a Digital World 数字营销的核心概念、定价策略和营销组合、产品策略及其在数字化环境中的应用……这些内容都会在这门课里一一讲解。以上就是一些Coursera上的热门优质课程啦！无论你是想入门编程、数据分析还是数字营销，这些课程都能帮助你获得实际技能和知识。别浪费时间，赶紧考证充实自己吧！

7个最佳供应链管理学习平台推荐如果你对供应链管理感兴趣，想要提升自己的技能，那么以下这些学习平台可以为你提供丰富的资源和课程。无论你是初学者还是专业人士，这些平台都能满足你的需求。 Coursera 𐟌 Coursera 提供多种供应链管理课程，涵盖物流、采购、运营和战略供应链设计等多个方面。这些课程通常与顶尖大学和行业专家合作开发。 edX 𐟌 edX 同样提供供应链管理课程和项目，由领先的大学和机构开发。你可以探索全球供应链管理、库存管理和可持续供应链等主题。领英学习 𐟓š 领英学习专注于供应链管理、物流和运营的课程和学习路径。通过视频教程和专家主持的内容，你可以深入理解供应链原则和实践。 Udemy 𐟎“ Udemy 拥有各种供应链管理课程，包括入门概述、需求预测、库存控制和运输管理等专业课题，适合各个层次的学者。 APICS 𐟏⊁PICS（供应链管理协会）为寻求增强供应链管理技能的个人提供专业认证、教育资源和培训项目，是一个全面的学习平台。 MITx供应链管理微硕士项目 𐟎“ 这个项目在edX平台上提供了一系列研究生水平的课程，帮助你深入了解供应链管理战略、运营和分析。 Coursera的供应链管理专业化 𐟏… 这个专业化课程是与新泽西州立罗格斯大学合作开发的，提供了涵盖供应链物流、采购和运营的全面课程。这些学习平台提供了一系列课程、认证和资源，旨在满足对供应链管理感兴趣的个人的需求。无论你是想建立基础知识、专攻供应链的特定领域，还是追求专业认证，这些平台为学习和技能发展提供了宝贵的机会。

𐟓š 数据科学网课推荐：三平台精选课程𐟌Ÿ 今天为大家整理了三个在数据科学求职过程中非常实用的网课平台，每个平台都推荐了两门热门课程。这些课程都是我自己亲自体验过的，绝对值得一试，赶紧收藏吧！ 1️⃣ Coursera Coursera是一个免费的大型公开在线课程项目，与世界顶尖大学合作，提供2700多门学位课程和250多门专业课程。 𐟌Ÿ 推荐课程： Machine Learning：由Andrew Ng教授，是网课中的终极网红课程，非常适合初学者。 Programming for Everybody (Getting Started with Python)：适合新手学习Python基础，没有前置要求。 2️⃣ edX edX是麻省理工和哈佛大学联手创建的开放在线课堂平台，提供大学教育水平的在线课程。相较于Coursera，edX在视频效果方面有更多优势，受众的教育水平也较高。 𐟌Ÿ 推荐课程： Essential Tools and Methods：教授数据分析的基础，包括Python、SQL和R，非常实用。 CS50 Introduction to Computer Science：这是哈佛学生的必修课，涵盖HTML、C、Python、SQL和JavaScript等多种语言。 3️⃣ Udacity Udacity的平台不仅有视频，还有自己的学习管理系统。虽然课程理论性不足，但主要侧重计算机和数学方面。 𐟌Ÿ 推荐课程： Machine Learning Engineer：教你如何用Python实现各种机器学习算法，是数据科学家的必备知识。 Become a Data Analyst：需要你有NumPy、Pandas和SQL的经验，基于项目的学习课程，直接解决业务问题。这些课程平台和课程都是我亲身经历过的，绝对对你的学习有帮助！赶紧收藏起来，开始你的数据科学学习之旅吧！

EDX数学卷：常规备考先说结论，P1和M1的试卷都比五月的要常规，所以我觉得分数线大概率不会降。无论是计算量还是题型，都很常规，没有特别新颖的问法。 P1部分稍微新颖一点的是给了一个三次函数图像，有穿过和没穿过x轴的情况，需要反用穿针引线法来确定三次函数的解析式。M1部分最后一题最后一问的相遇问题，存在时间差，需要能分析清楚运动过程，但这也是之前真题中出现的题型。考完后，刷过19-24真题的学生的反馈都是不难，所以大家在接下来的备考中还是要多刷past paper，并从中总结考试的基本题型，基本能取得不错的成绩。

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