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Can I take the course for free?

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Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation "Linear Algebra for Data Science Using Python"

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Spécialisation "Linear Algebra for Data Science Using Python"

Instructeurs : MOUSSA DOUMBIA

2 875 déjà inscrits

Inclus avec

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 33 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 4 cours

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

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

Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Algebra
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Data Science
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Data Wrangling

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Jupyter
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : NumPy

Détails à connaître

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 4 cours

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.

Introduction to Linear Algebra and Python

COURS 1, 12 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : NumPy

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Git (Version Control System)

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Computer Programming Tools

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Mathematics and Mathematical Modeling

Catégorie : Algebra

Catégorie : Data Science

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Scientific Visualization

Catégorie : General Mathematics

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

COURS 2, 11 heures

Ce que vous apprendrez

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!

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Algebra

Catégorie : Applied Mathematics

Building Regression Models with Linear Algebra

COURS 3, 6 heures

Ce que vous apprendrez

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!

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Logistic Regression

Catégorie : Statistical Programming

Catégorie : Small Data

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Statistical Modeling

Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework

COURS 4, 9 heures

Ce que vous apprendrez

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!

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Model Training

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Data Science

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Dimensionality Reduction

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Instructeurs

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Cours6 358 apprenants

Offert par

Howard University

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

The Linear Algebra for Data Science Using Python Specialization consists of four four-week courses. The time to completion will vary based on your schedule.

Yes, it is recommended to take each course in the order presented in the Linear Algebra for Data Science Using Python Specialization.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Plus de questions

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Aide financière disponible,

Spécialisation "Linear Algebra for Data Science Using Python"

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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Outils que vous découvrirez

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Introduction to Linear Algebra and Python

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Building Regression Models with Linear Algebra

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework

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