Howard University

Introduction à l'algèbre linéaire et à Python

Howard University

Introduction à l'algèbre linéaire et à Python

Dennis Davenport
MOUSSA DOUMBIA
Keith Maull

Instructeurs : Dennis Davenport

5 622 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

16 avis

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Modélisation mathématique
  • Catégorie : Visualisation des données
  • Catégorie : Installation du logiciel
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Visualisation scientifique
  • Catégorie : L'algèbre
  • Catégorie : Tracé (graphique)
  • Catégorie : Outils de développement de logiciels

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : Logiciels mathématiques
  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : Git (système de contrôle de version)

Détails à connaître

Certificat partageable

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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

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

16 vidéos8 lectures3 devoirs2 sujets de discussion2 laboratoires non notés

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 vidéos4 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Bienvenue dans le dernier module de ce cours ! Au cours des trois derniers modules, vous avez découvert et acquis des connaissances sur les thèmes suivants : - le contrôle de version - Git Bash, Jupyter Notebook via Anaconda, NumPy et SymPy, ainsi que d’autres outils logiciels ; la modélisation des données ; l’algèbre matricielle ; et les équations vectorielles. Dans le dernier module de ce cours, vous mettrez en pratique ce que vous avez appris à travers des exemples concrets tirés du monde réel. Vous vous exercerez à utiliser des équations vectorielles pour analyser des ensembles de données. Nous aborderons les objectifs d'apprentissage suivants.

Inclus

4 vidéos1 devoir

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Évaluations de l’enseignant
(5 évaluations)
Dennis Davenport
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