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您是否对数据科学感兴趣，但缺乏相应的数学背景？数学是否一直是您倾向于回避的难题？本课程将向您传授从事数据科学工作所需的最基本的线性代数，而不会出现大量不必要的证明和您可能永远用不上的概念。请将本课程视为通往数据科学的快速通道，它采用平易近人的方法和友好的概念，将引导您真正理解线性代数中最重要的思想。 本课程旨在帮助学员成功完成数据科学应用统计建模，该课程是中大博尔德数据科学理学硕士 (MS-DS) 课程的一部分。
数据科学的基本线性代数
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 通往数据科学的高速公路：基本数学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
在本单元中，我们将学习什么是矩阵以及矩阵代表什么。我们将探索如何通过矩阵以简洁的方式表达线性方程组。最后，我们将深入研究坐标系，并提供可视化方法，帮助你更全面地理解矩阵。
涵盖的内容
13个视频2个作业
在本模块中，我们将学习如何用矩阵代数求解线性方程组。
涵盖的内容
6个视频2个作业
在本模块中，我们将探索线性系统的概念和性质。其中包括独立性、基础、秩、行空间、列空间等。
涵盖的内容
15个视频3个作业
在本模块中，我们将讨论投影及其工作原理。我们将以二维投影为基础，逐步探索更高维度的概念。
涵盖的内容
8个视频3个作业
在本模块中，我们将学习如何计算矩阵的行列式。之后，将介绍特征值和特征向量。
涵盖的内容
9个视频3个作业
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
为学位做准备
学习 University of Colorado Boulder 的这个 课程，您可以预览相关学位课程计划中的主题、材料和授课教师，以便您确定该主题或大学是否适合您。
位教师
授课教师评分
4.7 (67个评价)
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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TM
5
已于 May 14, 2023审阅
Good course overall. Instructor explained the concepts really well.
LH
5
已于 May 9, 2022审阅
Well-explained and comprehensive. I thought it was going to be a rough course but Professor Bird is very thorough and concise in his lectures.
RJ
5
已于 May 22, 2023审阅
Great professor. Easy to follow and exercises are good enough.
常见问题
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