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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

Spécialisation Linear Algebra for Data Science Using Python

Instructeurs : MOUSSA DOUMBIA

2 694 déjà inscrits

Inclus avec

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

from 29 reviews of courses in this program

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

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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 : Data Wrangling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Data Science
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Dimensionality Reduction

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Jupyter
Catégorie : NumPy
Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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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 : Data Science

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Git (Version Control System)

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 : NumPy

Catégorie : Applied Mathematics

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Algebra

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 : Data Manipulation

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Applied Mathematics

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 : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Science

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Instructeurs

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Cours 6 109 apprenants

Offert par

Howard University

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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.