À propos de ce Spécialisation

75,990 consultations récentes
For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning.
Résultats de carrière des étudiants
47 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
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
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 4 heures/semaine
Anglais
Résultats de carrière des étudiants
47 %
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Planning flexible
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Niveau débutant
Approximativement 4 mois pour terminer
Rythme recommandé de 4 heures/semaine
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 3 cours

Cours1

Cours 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
étoiles
9,574 évaluations
1,931 avis
Cours2

Cours 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
étoiles
4,642 évaluations
818 avis
Cours3

Cours 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
étoiles
2,549 évaluations
632 avis

Offert par

Placeholder

Imperial College London

Foire Aux Questions

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