Howard University
Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

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Howard University

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

Dennis Davenport
MOUSSA DOUMBIA

Dozenten: Dennis Davenport

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(15 Bewertungen)

Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In module 1, you’ll learn how to define linear equations, how to use Python to find the determinant of matrices and how to perform different commands using Python. We will cover the following learning objectives.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema

Let’s recap! In module 1, you learned how to define linear equations, how to use Python to find the determinant of matrices and how to perform different commands using Python. In module 2, you’ll learn how to explain different matrix algebra functions, perform matrix algebra on large data sets using Python. We will cover the following learning objectives.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Let’s recap! In module 2, you learned how to explain different matrix algebra functions and perform matrix algebra on large data sets using Python. In module 3, you will learn how to solve systems of linear equations using several methods. We will cover the following learning objectives.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Aufgaben1 Diskussionsthema

Welcome to the final module of this course! Over the past 3 modules, you have been introduced to and gained knowledge on the following topics: determinants, inverses, matrix algebra with Python, row reduction and, systems of linear equations. In the final module of the course, you’ll apply what you’ve learned to concrete, real-world examples. You’ll practice using linear transformation, Eigenvalues and Eigenvectors, and solving applications. We will cover the following learning objectives.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema

Dozenten

Dennis Davenport
Howard University
4 Kurse4.892 Lernende

von

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