Этот курс входит в специализацию ''Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python'

Moussa Doumbia и еще 1 преподаватель

1 714 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Linear Algebra for Data Science Using PythonГовардский университет

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11 437

This course is the first of a series that is designed for beginners who want to learn how to apply basic data science concepts to real-world problems. You might be a student who is considering pursuing a career in data science and wanting to learn more, or you might be a business professional who wants to apply some data science principles to your work. Or, you might simply be a curious, lifelong learner intrigued by the powerful tools that data science and math provides. Regardless of your motivation, we’ll provide you with the support and information you need to get started. 
In this course, we'll cover the fundamentals of linear algebra, including systems of linear equations, matrix operations, and vector equations. Whether you’ve learned some of these concepts before and are looking for a refresher or you’re brand new to the ideas we’ll cover, you’ll find the materials to support you.  Let's get started!

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 1 из 4 в программе

Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python

Начальный уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

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 1 из 4 в программе

Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python

Начальный уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Moussa Doumbia

Department of Mathematics

1 846 учащихся

4 курса

Dennis Davenport

Graduate Director and Associate Professor

Department of Mathematics

1 846 учащихся

4 курса

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.

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

5 ч. на завершение

Introduction to Matrices and Linear Algebra

5 ч. на завершение

15 видео ((всего 85 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

15 видео

Introduction to Linear Algebra for Data Science Using Python (Specialization)3мин

Introduction to Linear Algebra and Python2мин

Introduction to Instructors3мин

Installing the Version Control System Git Bash5мин

Installing Git Bash for a Mac4мин

Installing Jupyter Notebook via Anaconda4мин

Opening a Jupyter Notebook8мин

How to Document Your Code7мин

Introduction to Matrices5мин

Introduction to Matrices in Python Using NumPy6мин

Introduction to Matrices in Python Using SymPy6мин

How Is Linear Algebra Used to Solve Problems?3мин

Using Graphs in Python to Model Data8мин

Doing More with Graphs in Python to Model Data: Part 18мин

Doing More with Graphs in Python to Model Data: Part 2 (Data Visualizations)5мин

6 материалов для самостоятельного изучения

Course 1 Welcome30мин

Note About Git Bash for Mac1мин

Reminder - Start with Git Bash5мин

Best Practices for Learning Programming10мин

Python Resources30мин

Get to Know NumPy and SymPy10мин

3 практических упражнения

Getting Started with Linear Algebra and Python30мин

Modeling Data in Python30мин

Fundamental Concepts in Linear Algebra & Common Data Science Applications of Linear Algebra30мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Using Linear Algebra Concepts in Python

3 ч. на завершение

7 видео ((всего 46 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов

7 видео

Introduction to Linear Algebra Functions in Python6мин

Using Matrices in Python5мин

Solving Linear Equations Using Python6мин

Matrix Addition5мин

Matrix Multiplication8мин

A Practical Example of Matrix Multiplication2мин

Using Matrix Algebra in Python10мин

1 материал для самостоятельного изучения

Supplemental Reading on Using Python to Solve Linear Equations30мин

3 практических упражнения

Using Linear Algebra30мин

Matrix Algebra by Hand and in Python30мин

Matrix Addition, Multiplication, and Scalar Multiplication by Hand and in Python30мин

Неделя

Неделя 3

2 ч. на завершение

Vector Equations and Systems of Linear Equations

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 47 мин.))

7 видео

Systems of Linear Equations4мин

Row Echelon Form and Augmented Matrices8мин

Elementary Row Operations and Row Equivalent Matrices4мин

Gaussian Elimination (row reduction)8мин

Vector Equations4мин

Solving Vector Equations7мин

Practical Applications of a Linear Function Model8мин

3 практических упражнения

Vector Equations and Systems of Linear Equations30мин

Using Vector Equations30мин

Vector Equations, Systems of Linear Equations, and Modeling Data30мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Real-World Applications of Vector Equations

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:- Version control - Git Bash, Jupyter Notebook via Anaconda, NumPy and SymPy, and other software tools, Modeling data, Matrix algebra and, Vector equations. In the final module of the course, you'll apply what you've learned to concrete, real-world examples. You'll practice using vector equations to study data sets and provide peer reviews. We will cover the following learning objectives.

2 ч. на завершение

4 видео ((всего 24 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

4 видео

Introduction to a Sample Data Set4мин

Working through a Sample Data Set Using Vector Equations: Part 14мин

Working through a Sample Data Set Using Vector Equations: Part 28мин

Real-World Applications - Ice Cream Sales4мин

1 материал для самостоятельного изучения

Applying Peer Feedback30мин

1 практическое упражнение

Real-World Data Sets and Vector Equations30мин

Специализация Linear Algebra for Data Science Using Python: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Introduction to Linear Algebra and Python

Об этом курсе