La science des données vous intéresse, mais vous n'avez pas le bagage mathématique nécessaire ? Les mathématiques ont-elles toujours été une matière difficile que vous avez tendance à éviter ? Ce cours vous enseignera l'algèbre linéaire la plus fondamentale dont vous aurez besoin pour une carrière dans la science des données sans une tonne de preuves et de concepts inutiles que vous n'utiliserez peut-être jamais. Considérez ce cours comme une voie rapide vers la science des données avec des méthodes accessibles et des concepts conviviaux qui vous guideront vers une véritable compréhension des idées les plus importantes de l'algèbre linéaire. Ce cours est conçu pour préparer les apprenants à réussir la modélisation statistique pour l'application de la science des données, qui fait partie du programme de Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder.
L'algèbre linéaire essentielle pour la science des données
L'algèbre linéaire essentielle pour la science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation "La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : James Bird
11 766 déjà inscrits
Inclus avec
189 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Résoudre des problèmes du monde réel en utilisant le concept fondamental des matrices et expliquer où ces problèmes peuvent survenir.
Reconnaître ce que représente une matrice dans un espace à n dimensions et comment les transformations agissent dans cet espace
Identifiez les propriétés clés de tout système d'équations, telles que l'indépendance, la base, le rang, etc., et ce qu'elles signifient pour l'ensemble du système.
Démontrez votre compréhension des projections en dimensions inférieures, tout en étant capable d'effectuer des projections en dimensions supérieures pour des problèmes concrets
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Mathématiques et modélisation mathématique
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : L'algèbre
- Catégorie : Analyse numérique
Détails à connaître
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13 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 5 modules dans ce cours
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Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Colorado Boulder vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Mathématiques et logique
Statut : Essai gratuitUniversity of Pittsburgh
Statut : PrévisualisationSimplilearn
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
75,13 %
- 4 stars
10,05 %
- 3 stars
6,87 %
- 2 stars
3,17 %
- 1 star
4,76 %
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Révisé le 9 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.
Révisé le 22 mai 2023
Great professor. Easy to follow and exercises are good enough.
Révisé le 11 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.
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