In this course, you'll be introduced to finding inverses and matrix algebra using Python. You will also practice using row reduction to solve linear equations as well as practice how to define linear transformations. Let's get started!
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python'
от партнера
Специализация Linear Algebra for Data Science Using PythonГовардский университетОб этом курсе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 4 в программе
Прибл. 11 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Говардский университет
Founded in 1867, Howard University is a private, research university that is comprised of 14 schools and colleges. Students pursue more than 140 programs of study leading to undergraduate, graduate and professional degrees. The University operates with a commitment to Excellence in Truth and Service and has produced one Schwarzman Scholar, three Marshall Scholars, four Rhodes Scholars, 12 Truman Scholars, 25 Pickering Fellows and more than 165 Fulbright recipients. Howard also produces more on-campus African American Ph.D. recipients than any other university in the United States. For more information on Howard University, visit www.howard.edu.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Introduction to finding inverses
In module 1, you’ll learn how to define linear equations, how to use Python to find the determinant of matrices and how to perform different commands using Python. We will cover the following learning objectives.
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 39 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
2 ч. на завершение
Introduction to Matrix Algebra with Python
Let’s recap! In module 1, you learned how to define linear equations, how to use Python to find the determinant of matrices and how to perform different commands using Python. In module 2, you’ll learn how to explain different matrix algebra functions, perform matrix algebra on large data sets using Python. We will cover the following learning objectives.
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 33 мин.))
2 ч. на завершение
Solving Systems of Linear Equations
Let’s recap! In module 2, you learned how to explain different matrix algebra functions and perform matrix algebra on large data sets using Python. In module 3, you will learn how to solve systems of linear equations using several methods. We will cover the following learning objectives.
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 35 мин.))
4 ч. на завершение
Eigenvalues and Eigenvectors
Welcome to the final module of this course! Over the past 3 modules, you have been introduced to and gained knowledge on the following topics: determinants, inverses, matrix algebra with Python, row reduction and, systems of linear equations. In the final module of the course, you’ll apply what you’ve learned to concrete, real-world examples. You’ll practice using linear transformation, Eigenvalues and Eigenvectors, and solving applications. We will cover the following learning objectives.
4 ч. на завершение
11 видео ((всего 87 мин.))
Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python: общие сведения
This Specialization is for learners interested in exploring or pursuing careers in data science or understanding some data science for their current roles. This course will build upon your previous mathematical foundations and equip you with key applied tools for using and analyzing large data sets.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
