Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Linear Algebra for Data Science Using Python

Moussa Doumbia +1 mais instrutores

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oferecido por

Programa de cursos integrados Linear Algebra for Data Science Using PythonHoward University

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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!

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 1 de 4 no

Programa de cursos integrados Linear Algebra for Data Science Using Python

Nível iniciante

Aprox. 12 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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Instrutores

Moussa Doumbia

Department of Mathematics

1.792 aprendizes

4 Cursos

Dennis Davenport

Graduate Director and Associate Professor

Department of Mathematics

1.792 aprendizes

4 Cursos

oferecido por

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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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

5 horas para concluir

Introduction to Matrices and Linear Algebra

5 horas para concluir

15 vídeos (Total 85 mín.), 6 leituras, 3 testes

15 videos

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

Introduction to Linear Algebra and Python2min

Introduction to Instructors3min

Installing the Version Control System Git Bash5min

Installing Git Bash for a Mac4min

Installing Jupyter Notebook via Anaconda4min

Opening a Jupyter Notebook8min

How to Document Your Code7min

Introduction to Matrices5min

Introduction to Matrices in Python Using NumPy6min

Introduction to Matrices in Python Using SymPy6min

How Is Linear Algebra Used to Solve Problems?3min

Using Graphs in Python to Model Data8min

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

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

6 leituras

Course 1 Welcome30min

Note About Git Bash for Mac1min

Reminder - Start with Git Bash5min

Best Practices for Learning Programming10min

Python Resources30min

Get to Know NumPy and SymPy10min

3 exercícios práticos

Getting Started with Linear Algebra and Python30min

Modeling Data in Python30min

Fundamental Concepts in Linear Algebra & Common Data Science Applications of Linear Algebra30min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Using Linear Algebra Concepts in Python

3 horas para concluir

7 vídeos (Total 46 mín.), 1 leitura, 3 testes

7 videos

Introduction to Linear Algebra Functions in Python6min

Using Matrices in Python5min

Solving Linear Equations Using Python6min

Matrix Addition5min

Matrix Multiplication8min

A Practical Example of Matrix Multiplication2min

Using Matrix Algebra in Python10min

1 leituras

Supplemental Reading on Using Python to Solve Linear Equations30min

3 exercícios práticos

Using Linear Algebra30min

Matrix Algebra by Hand and in Python30min

Matrix Addition, Multiplication, and Scalar Multiplication by Hand and in Python30min

Semana

Semana 3

2 horas para concluir

Vector Equations and Systems of Linear Equations

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 47 mín.)

7 videos

Systems of Linear Equations4min

Row Echelon Form and Augmented Matrices8min

Elementary Row Operations and Row Equivalent Matrices4min

Gaussian Elimination (row reduction)8min

Vector Equations4min

Solving Vector Equations7min

Practical Applications of a Linear Function Model8min

3 exercícios práticos

Vector Equations and Systems of Linear Equations30min

Using Vector Equations30min

Vector Equations, Systems of Linear Equations, and Modeling Data30min

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

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 horas para concluir

4 vídeos (Total 24 mín.), 1 leitura, 2 testes

Sobre Programa de cursos integrados Linear Algebra for Data Science Using Python

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Conquistas e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá participar como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Introduction to Linear Algebra and Python

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