Ce cours est le premier d'une série conçue pour les débutants qui souhaitent apprendre à appliquer les concepts de base de la science des données à des problèmes concrets. Vous êtes peut-être un étudiant qui envisage de poursuivre une carrière dans la science des données et qui souhaite en savoir plus, ou vous êtes peut-être un professionnel qui souhaite appliquer certains principes de la science des données à son travail. Ou encore, vous êtes simplement un curieux, un apprenant permanent intrigué par les outils puissants que la science des données et les mathématiques mettent à votre disposition. Quelle que soit votre motivation, nous vous fournirons le soutien et les informations dont vous avez besoin pour commencer.
Introduction à l'algèbre linéaire et à Python
Introduction à l'algèbre linéaire et à Python
Ce cours fait partie de Spécialisation L'algèbre linéaire pour la science des données en utilisant Python
Instructeurs : Dennis Davenport
4 401 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3
(15 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation L'algèbre linéaire pour la science des données en utilisant Python
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- 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
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 4 modules dans ce cours
Dans le module 1, vous apprendrez à expliquer les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire et à utiliser Python, l'un des langages de programmation les plus puissants, pour modéliser différentes données. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.
Inclus
15 vidéos6 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
Récapitulons ! Dans le module 1, vous avez procédé à l'installation du logiciel, appris quelques bonnes pratiques et découvert comment les graphiques sont utilisés pour modéliser les données en Python. Dans le module 2, vous acquerrez les connaissances nécessaires pour utiliser l'algèbre linéaire afin de résoudre des problèmes de science des données. Vous effectuerez également de l'algèbre matricielle sur de grands ensembles de données à l'aide de Python. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.
Inclus
7 vidéos1 lecture3 devoirs1 sujet de discussion
Récapitulons ! Dans le module 2, vous avez appris à utiliser l'algèbre linéaire pour résoudre des problèmes de science des données. En utilisant Python, vous avez également appris à effectuer de l'algèbre matricielle sur de grands ensembles de données. Dans le module 3, vous apprendrez à définir les équations vectorielles et à les utiliser pour modéliser des données. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.
Inclus
7 vidéos3 devoirs1 sujet de discussion
Bienvenue dans le dernier module de ce cours ! Au cours des 3 derniers modules, vous avez été initié et avez acquis des connaissances sur les sujets suivants:- Contrôle de version - Git Bash, Jupyter Notebook via Anaconda, NumPy et SymPy, et d'autres outils logiciels, Modélisation des données, Algèbre matricielle et, Equations vectorielles. Dans le dernier module du cours, vous appliquerez ce que vous avez appris à des exemples concrets du monde réel. Vous vous entraînerez à utiliser les équations vectorielles pour étudier des ensembles de données et fournir des évaluations par les pairs. Nous couvrirons les objectifs d'apprentissage suivants.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels
Fractal Analytics
Johns Hopkins University
University of Leeds
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.’
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.