Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

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Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

Instructeurs : MOUSSA DOUMBIA

2 356 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.4

(28 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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4.4

(28 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Jupyter
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Numerical Analysis
Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Algebra
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : NumPy

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - 4 séries de cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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 heures

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 : Data Science

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Git (Version Control System)

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Jupyter

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

COURS 210 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Python Programming

Catégorie : NumPy

Catégorie : Numerical Analysis

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Algebra

Catégorie : Data Manipulation

Building Regression Models with Linear Algebra

COURS 36 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : NumPy

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Small Data

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Supervised Learning

Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework

COURS 48 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Statistical Modeling

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Instructeurs

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Cours5 380 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.’

Chaitanya A.

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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.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.