Ce cours fait partie de la Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

Moussa Doumbia +1 enseignant de plus

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Offert par

Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using PythonUniversité Howard

À propos de ce cours

11 782 consultations récentes

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!

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Cours 1 sur 4 dans le

Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

Niveau débutant

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

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Enseignants

Moussa Doumbia

Department of Mathematics

1 839 étudiants

4 cours

Dennis Davenport

Graduate Director and Associate Professor

Department of Mathematics

1 839 étudiants

4 cours

Offert par

Université Howard

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.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

5 heures pour terminer

Introduction to Matrices and Linear Algebra

5 heures pour terminer

15 vidéos (Total 85 min), 6 lectures, 3 quiz

15 vidéos

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

Introduction to Linear Algebra and Python2 min

Introduction to Instructors3 min

Installing the Version Control System Git Bash5 min

Installing Git Bash for a Mac4 min

Installing Jupyter Notebook via Anaconda4 min

Opening a Jupyter Notebook8 min

How to Document Your Code7 min

Introduction to Matrices5 min

Introduction to Matrices in Python Using NumPy6 min

Introduction to Matrices in Python Using SymPy6 min

How Is Linear Algebra Used to Solve Problems?3 min

Using Graphs in Python to Model Data8 min

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

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

6 lectures

Course 1 Welcome30 min

Note About Git Bash for Mac1 min

Reminder - Start with Git Bash5 min

Best Practices for Learning Programming10 min

Python Resources30 min

Get to Know NumPy and SymPy10 min

3 exercices pour s'entraîner

Getting Started with Linear Algebra and Python30 min

Modeling Data in Python30 min

Fundamental Concepts in Linear Algebra & Common Data Science Applications of Linear Algebra30 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Using Linear Algebra Concepts in Python

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 46 min), 1 lecture, 3 quiz

7 vidéos

Introduction to Linear Algebra Functions in Python6 min

Using Matrices in Python5 min

Solving Linear Equations Using Python6 min

Matrix Addition5 min

Matrix Multiplication8 min

A Practical Example of Matrix Multiplication2 min

Using Matrix Algebra in Python10 min

1 lecture

Supplemental Reading on Using Python to Solve Linear Equations30 min

3 exercices pour s'entraîner

Using Linear Algebra30 min

Matrix Algebra by Hand and in Python30 min

Matrix Addition, Multiplication, and Scalar Multiplication by Hand and in Python30 min

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

Vector Equations and Systems of Linear Equations

2 heures pour terminer

7 vidéos (Total 47 min)

7 vidéos

Systems of Linear Equations4 min

Row Echelon Form and Augmented Matrices8 min

Elementary Row Operations and Row Equivalent Matrices4 min

Gaussian Elimination (row reduction)8 min

Vector Equations4 min

Solving Vector Equations7 min

Practical Applications of a Linear Function Model8 min

3 exercices pour s'entraîner

Vector Equations and Systems of Linear Equations30 min

Using Vector Equations30 min

Vector Equations, Systems of Linear Equations, and Modeling Data30 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

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 heures pour terminer

4 vidéos (Total 24 min), 1 lecture, 2 quiz

À propos du Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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