Ce cours fait partie de la Spécialisation Expressway to Data Science: Essential Math

4.6
étoiles
73 évaluations

James Bird

3 519 déjà inscrits

Offert par

Dans le cadre du diplôme Master of Science in Data Science
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Spécialisation Expressway to Data Science: Essential MathUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

26 588 consultations récentes

Are you interested in Data Science but lack the math background for it? Has math always been a tough subject that you tend to avoid? This course will teach you the most fundamental Linear Algebra that you will need for a career in Data Science without a ton of unnecessary proofs and concepts that you may never use. Consider this an expressway to Data Science with approachable methods and friendly concepts that will guide you to truly understanding the most important ideas in Linear Algebra.
This course is designed to prepare learners to successfully complete Statistical Modeling for Data Science Application, which is part of CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program. 

Logo courtesy of Dan-Cristian Pădureț on Unsplash.com

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Cours 2 sur 3 dans le

Spécialisation Expressway to Data Science: Essential Math

Niveau intermédiaire

Beginning algebra and basic function graphing.

Approx. 8 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

Solve real-world problems using the foundational concept of matrices and explain where those problems might arise.
Recognize what a matrix represents in n-dimensional space and how transformations act in that space
Identify key properties of any system of equations, such as independence, basis, rank, and more, and what they mean for the overall system.
Demonstrate your understanding of projections in lower dimensions, while being able to carry out higher dimension projections for real-world problems

Compétences que vous acquerrez

Derrivatives
Integrals
Algebra
Matrix Algebra
Numerical Analysis

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,86/5 (30 évaluations)

James Bird

Instructor

Data Science & Applied Mathematics

4 705 étudiants

3 cours

Offert par

Université du Colorado à Boulder

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Data Science de Université du Colorado à Boulder. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

1 heure pour terminer

Linear Systems and Gaussian Elimination

1 heure pour terminer

13 vidéos (Total 74 min)

13 vidéos

Introduction to the Course1 min

Linear System and Definition3 min

Three Solution Options and Coordinate System Visualization3 min

Linear System -> Matrix (Coefficient and Augmented)4 min

Rules of G.E. and Solving a Linear System3 min

G.E. Intuition and Simple Example5 min

G.E Example - Single Solution Part 112 min

G.E Example - Single Solution Part 27 min

G.E Example - Single Solution Part 3 + Meaning3 min

G.E. Example - Infinite Solutions3 min

G.E. Example - No Solutions7 min

G.E. Advanced Example - Part 17 min

G.E. Advanced Example - Part 210 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice - Linear System -> Matrix Format5 min

LS -> Matrix + G.E. Full Question Quiz10 min

Semaine

Semaine 2

1 heure pour terminer

Matrix Algebra

1 heure pour terminer

6 vidéos (Total 35 min)

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

Properties of a Linear System

2 heures pour terminer

15 vidéos (Total 87 min)

15 vidéos

Introduction to Vectors + Coordinates7 min

Introduction to Linear Combinations2 min

Linear Combinations2 min

Linear Combinations Example10 min

Span5 min

Span Example9 min

Ax = b8 min

Linear Independence4 min

Linear Independence Example Part 18 min

Linear Independence Example Part 24 min

Columns of a Matrix Being Linearly Independent4 min

Linear Transformations3 min

Linear Transformations Example4 min

Matrix Inverse4 min

Matrix Inverse Example8 min

3 exercices pour s'entraîner

Why do we use matrices and vectors and not just one?5 min

Quiz on Linear Independence10 min

Quiz on Transformations and Inverse20 min

Semaine

Semaine 4

1 heure pour terminer

Determinant and Eigens

1 heure pour terminer

8 vidéos (Total 51 min)

8 vidéos

Determinant Intro and 2x2 Example2 min

Inverse of 2x2 Matrix - Quick Method4 min

Determinant of 3x3 Matrix - Overview7 min

Determinant of 3x3 Matrix - Example with 1st Row6 min

Determinant of 3x3 Matrix - Example with 2nd Row7 min

Eigenvalue and Eigenvector - Overview5 min

Finding Eigenvector if Given Eigenvalue8 min

Characteristic Polynomic - Finding Eigenvalues7 min

3 exercices pour s'entraîner

Find the Determinant of a 2x2 Matrix5 min

Find Eigenvalue then Eigenvector of a Matrix (2x2)10 min

Find Eigenvalue then Eigenvector of a Matrix (3x3)15 min

Avis

4.6

28 avis

5 stars
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4 stars
8,21 %
3 stars
6,84 %
2 stars
1,36 %
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Meilleurs avis pour ESSENTIAL LINEAR ALGEBRA FOR DATA SCIENCE

par TA11 août 2022

It is a very informative course, and the coach made it simple and enjoyable.

Thank you, Dr. James, for your innovative explanation of the material.

Take this course and do not hesitate.

par EK6 déc. 2022

Great review of the essential linear algebra! Thank you!

par LH9 mai 2022

Well-explained and comprehensive. I thought it was going to be a rough course but Professor Bird is very thorough and concise in his lectures.

par SR29 avr. 2022

A very succint course. It's great for a beginner and can be easily understood. :) The quizzes are easy too.

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À propos du Spécialisation Expressway to Data Science: Essential Math

Data Science is growing rapidly, creating opportunities for careers across a variety of fields. This specialization is designed for learners embarking on careers in Data Science. Learners are provided with a concise overview of the foundational mathematics that are critical in Data Science. Topics include algebra, calculus, linear algebra, and some pertinent numerical analysis. Expressway to Data Science is also an excellent primer for students preparing to complete CU Boulder’s Master of Science in Data Science program.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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