Dieser Kurs ist der erste einer Reihe, die sich an Anfänger richtet, die lernen möchten, wie man grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft auf reale Probleme anwendet. Vielleicht sind Sie ein Student, der eine Karriere in der Datenwissenschaft in Erwägung zieht und mehr darüber erfahren möchte, oder Sie sind ein Geschäftsmann, der einige Prinzipien der Datenwissenschaft auf seine Arbeit anwenden möchte. Oder Sie sind einfach ein neugieriger, lebenslang Lernender, der von den leistungsstarken Werkzeugen der Datenwissenschaft und Mathematik fasziniert ist. Unabhängig von Ihrer Motivation bieten wir Ihnen die Unterstützung und Informationen, die Sie für den Einstieg benötigen.
Einführung in die Lineare Algebra und Python
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Einführung in die Lineare Algebra und Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python
Dozenten: Dennis Davenport
4.280 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2
(12 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Wichtige Details
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Lineare Algebra für Datenwissenschaft mit Python
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In Modul 1 lernen Sie, die grundlegenden Konzepte der linearen Algebra zu erklären und Python, eine der leistungsfähigsten Programmiersprachen, zur Modellierung verschiedener Daten zu verwenden. Wir werden die folgenden Lernziele abdecken.
Das ist alles enthalten
15 Videos6 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Lassen Sie uns rekapitulieren! In Modul 1 haben Sie eine Softwareinstallation durchgeführt, einige bewährte Verfahren kennengelernt und erfahren, wie Graphen zur Datenmodellierung in Python verwendet werden. In Modul 2 erwerben Sie die Kenntnisse, die Sie benötigen, um lineare Algebra zur Lösung von Data Science-Problemen zu verwenden. Sie werden auch Matrixalgebra auf großen Datensätzen mit Python anwenden. Wir werden die folgenden Lernziele abdecken.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Lassen Sie uns rekapitulieren! In Modul 2 haben Sie gelernt, wie man lineare Algebra zur Lösung von Data Science-Problemen einsetzt. Mithilfe von Python haben Sie außerdem gelernt, wie Sie Matrixalgebra auf große Datensätze anwenden können. In Modul 3 werden Sie lernen, wie Sie Vektorgleichungen definieren und Vektorgleichungen zur Modellierung von Daten verwenden. Wir werden die folgenden Lernziele behandeln.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Willkommen zum letzten Modul dieses Kurses! In den letzten 3 Modulen haben Sie die folgenden Themen kennengelernt: Versionskontrolle - Git Bash, Jupyter Notebook über Anaconda, NumPy und SymPy und andere Softwaretools, Datenmodellierung, Matrixalgebra und Vektorgleichungen. Im letzten Modul des Kurses werden Sie das Gelernte auf konkrete, reale Beispiele anwenden. Sie üben die Verwendung von Vektorgleichungen, um Datensätze zu untersuchen und Peer Reviews zu erstellen. Wir werden die folgenden Lernziele abdecken.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
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Häufig gestellte Fragen
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