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Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

4 days left: Discover new skills with 30% off courses from industry experts. Save now.

Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

Instructeurs : MOUSSA DOUMBIA

2 484 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.4

(28 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.4

(28 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Use Python to solve vector equations
Apply linear algebra concepts such as the inverse of a matrix, row reduction, and eigenvalues and eigenvectors
Use regression models
Apply linear algebra to analyze data, create, and make predictions based off of a regression model

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais

29 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Howard University

Spécialisation - série de 4 cours

Throughout this specialization, learners can practice individually and with peers using Python and linear algebra concepts. Learners will also engage in programming assignments, peer-graded assignments, quizzes, and discussion topics such as data modeling and matrices. For the Capstone project, learners will employ linear regression models to solve real-world problems, apply skills to analyze data, and develop linear regression models to make predictions.

Introduction to Linear Algebra and Python

COURS 112 heures4.3 (15 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : NumPy

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Algebra

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Git (Version Control System)

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Computer Programming Tools

Catégorie : Data Science

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

COURS 210 heures4.5 (17 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : NumPy

Catégorie : Algebra

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Numerical Analysis

Catégorie : Data Manipulation

Building Regression Models with Linear Algebra

COURS 36 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : NumPy

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Small Data

Catégorie : Statistical Modeling

Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework

COURS 48 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Data Science

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Regression Analysis

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Cours5 645 apprenants

Dennis Davenport

Howard University

4 Cours5 645 apprenants

Offert par

Howard University

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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Foire Aux Questions

The Linear Algebra for Data Science Using Python Specialization consists of four four-week courses. The time to completion will vary based on your schedule.

Yes, it is recommended to take each course in the order presented in the Linear Algebra for Data Science Using Python Specialization.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.