Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Moussa Doumbia +1 weiterer Dozent

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Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using PythonHoward University

Über diesen Kurs

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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. 
In this course, we'll cover the fundamentals of linear algebra, including systems of linear equations, matrix operations, and vector equations. Whether you’ve learned some of these concepts before and are looking for a refresher or you’re brand new to the ideas we’ll cover, you’ll find the materials to support you.  Let's get started!

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Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Stufe „Anfänger“

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Englisch

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Dozenten

Moussa Doumbia

Department of Mathematics

1.827 Lernende

4 Kurse

Dennis Davenport

Graduate Director and Associate Professor

Department of Mathematics

1.827 Lernende

4 Kurse

von

Howard University

Founded in 1867, Howard University is a private, research university that is comprised of 14 schools and colleges. Students pursue more than 140 programs of study leading to undergraduate, graduate and professional degrees. The University operates with a commitment to Excellence in Truth and Service and has produced one Schwarzman Scholar, three Marshall Scholars, four Rhodes Scholars, 12 Truman Scholars, 25 Pickering Fellows and more than 165 Fulbright recipients. Howard also produces more on-campus African American Ph.D. recipients than any other university in the United States. For more information on Howard University, visit www.howard.edu.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Introduction to Matrices and Linear Algebra

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 85 min), 6 Lektüren, 3 Quiz

15 Videos

Introduction to Linear Algebra for Data Science Using Python (Specialization)3m

Introduction to Linear Algebra and Python2m

Introduction to Instructors3m

Installing the Version Control System Git Bash5m

Installing Git Bash for a Mac4m

Installing Jupyter Notebook via Anaconda4m

Opening a Jupyter Notebook8m

How to Document Your Code7m

Introduction to Matrices5m

Introduction to Matrices in Python Using NumPy6m

Introduction to Matrices in Python Using SymPy6m

How Is Linear Algebra Used to Solve Problems?3m

Using Graphs in Python to Model Data8m

Doing More with Graphs in Python to Model Data: Part 18m

Doing More with Graphs in Python to Model Data: Part 2 (Data Visualizations)5m

6 Lektüren

Course 1 Welcome30m

Note About Git Bash for Mac1m

Reminder - Start with Git Bash5m

Best Practices for Learning Programming10m

Python Resources30m

Get to Know NumPy and SymPy10m

3 praktische Übungen

Getting Started with Linear Algebra and Python30m

Modeling Data in Python30m

Fundamental Concepts in Linear Algebra & Common Data Science Applications of Linear Algebra30m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Using Linear Algebra Concepts in Python

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 46 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

7 Videos

Introduction to Linear Algebra Functions in Python6m

Using Matrices in Python5m

Solving Linear Equations Using Python6m

Matrix Addition5m

Matrix Multiplication8m

A Practical Example of Matrix Multiplication2m

Using Matrix Algebra in Python10m

1 Lektüre

Supplemental Reading on Using Python to Solve Linear Equations30m

3 praktische Übungen

Using Linear Algebra30m

Matrix Algebra by Hand and in Python30m

Matrix Addition, Multiplication, and Scalar Multiplication by Hand and in Python30m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Vector Equations and Systems of Linear Equations

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 47 min)

7 Videos

Systems of Linear Equations4m

Row Echelon Form and Augmented Matrices8m

Elementary Row Operations and Row Equivalent Matrices4m

Gaussian Elimination (row reduction)8m

Vector Equations4m

Solving Vector Equations7m

Practical Applications of a Linear Function Model8m

3 praktische Übungen

Vector Equations and Systems of Linear Equations30m

Using Vector Equations30m

Vector Equations, Systems of Linear Equations, and Modeling Data30m

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Real-World Applications of Vector Equations

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:- Version control - Git Bash, Jupyter Notebook via Anaconda, NumPy and SymPy, and other software tools, Modeling data, Matrix algebra and, Vector equations. In the final module of the course, you'll apply what you've learned to concrete, real-world examples. You'll practice using vector equations to study data sets and provide peer reviews. We will cover the following learning objectives.

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Über den Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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