Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

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.

Spezialisierung „Linear Algebra for Data Science Using Python“

Spezialisierung „Linear Algebra for Data Science Using Python“

Dozenten: MOUSSA DOUMBIA

2.752 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 33 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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aus 33 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Jupyter
Kategorie: NumPy
Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

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.

Übungsprojekt

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

KURS 1 12 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Linear Algebra

Kategorie: NumPy

Kategorie: Data Science

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Applied Mathematics

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Git (Version Control System)

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Mathematical Modeling

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Software Installation

Fundamental Linear Algebra Concepts with Python

KURS 2 11 Stunden

Was Sie lernen werden

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!

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Linear Algebra

Kategorie: Python Programming

Kategorie: NumPy

Kategorie: Applied Mathematics

Kategorie: Algebra

Kategorie: Data Manipulation

Building Regression Models with Linear Algebra

KURS 3 6 Stunden

Was Sie lernen werden

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!

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Linear Algebra

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Machine Learning Methods

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Applied Mathematics

Capstone: Data Science Problem in Linear Algebra Framework

KURS 4 9 Stunden

Was Sie lernen werden

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!

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Dimensionality Reduction

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Linear Algebra

Kategorie: Data Science

Kategorie: Exploratory Data Analysis

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Dozenten

MOUSSA DOUMBIA

Howard University

4 Kurse 6.186 Lernende

von

Howard University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

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.