- Python Programming
- Data Model
- Eigenvalues And Eigenvectors
- Matrices
- Linear Algebra
Offert par
Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using PythonUniversité HowardCe que vous allez apprendre
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
À propos de ce Spécialisation
2 205 consultations récentes
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.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant
Familiarity with mathematical thinking and concepts, some knowledge of Calculus, and a basic understanding of Python (all of these are not required)
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 2 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
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Niveau débutant
Familiarity with mathematical thinking and concepts, some knowledge of Calculus, and a basic understanding of Python (all of these are not required)
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 2 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Comment fonctionne la Spécialisation
Suivez les cours
Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.
Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
Obtenir un Certificat
Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.
Cette Spécialisation compte 4 cours
Introduction to Linear Algebra and Python
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.
Fundamental Linear Algebra Concepts with Python
In this course, you'll be introduced to finding inverses and matrix algebra using Python. You will also practice using row reduction to solve linear equations as well as practice how to define linear transformations. Let's get started!
Building Regression Models with Linear Algebra
In this course, you'll learn how to distinguish between the different types of regression models. You will apply the Method of Least Squares to a dataset by hand and using Python. In addition, you will learn how to employ a linear regression model to identify scenarios. Let's get started!
Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework
In this course, you'll review the specifics of the Capstone project. In addition, you will create and run your regression model and share your results with your peers. Let's get started!
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.
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
Do I need to take the courses in a specific order?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
