课程链接: https://www.coursera.org/learn/spectroscopy
在现代化学与生物化学研究中，光谱学扮演着至关重要的角色。而Coursera提供的《Introduction to Molecular Spectroscopy》课程，正是帮助学习者系统掌握这项技能的绝佳选择。本课程涵盖了紫外/可见光、红外及核磁共振（NMR）三大核心光谱技术，内容丰富且实用。课程采用短而集中的互动讲解，配合多样的测验和练习，有效提升学习效果。每个模块都配有实验视频链接，帮助学员在实际操作中理解原理。无论你是化学专业的学生，还是从事相关科研工作的科研人员，这门课程都能为你提供宝贵的知识储备与技能提升。强烈推荐给希望系统学习分子光谱分析的你，开启你的光谱学之旅！
课程链接: https://www.udemy.com/course/time-series-classification-in-python/
在数据驱动的时代，时间序列数据无处不在，从医疗健康到物联网，再到传感器检测，掌握时间序列分类技术成为数据科学家的必备技能。今天为大家推荐一门极具实用价值的Udemy课程——《Time Series Classification in Python》。这门课程由浅入深，涵盖了从基础到高级的各种时间序列分类模型，特别适合希望提升实战能力的学习者。
课程内容丰富，涵盖了距离法、字典法、集成模型、特征工程、区间法、核方法、Shapelet模型以及深度学习模型等多种方法。每个模型都有详细的理论讲解和实际项目操作，让你在动手中巩固知识。
特别值得一提的是，课程中的多个实战项目涉及医疗、物联网、传感器数据、光谱分析等真实场景，帮助你理解模型在实际中的应用。此外，课程还提供了深度学习的应用蓝图，用Keras和PyTorch开发高效的时间序列分类模型。
无论你是数据分析新手，还是希望提升专业技能的从业者，这门课程都值得一试。掌握这些技术后，你将能够独立处理各种复杂的时间序列数据，增强你的数据分析和预测能力。强烈推荐给对时间序列分析感兴趣的你！
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