Can I just enroll in a single course?

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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

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"

Spécialisation "Linear Algebra for Data Science Using Python"

Instructeurs : MOUSSA DOUMBIA

2 808 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

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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

Planning flexible

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
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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 : Data Science

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Scientific Visualization

Catégorie : Git (Version Control System)

Catégorie : Software Development Tools

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Algebra

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Data Manipulation

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 : Small Data

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Statistical Programming

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 : Model Training

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Science

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Predictive Modeling

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Instructeurs

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Cours6 267 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.’

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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.