Howard University
Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

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Howard University

Spezialisierung Linear Algebra for Data Science Using Python

MOUSSA DOUMBIA
Dennis Davenport

Dozenten: MOUSSA DOUMBIA

2.356 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(28 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.4

(28 Bewertungen)

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: Jupyter
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Applied Mathematics
  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Numerical Analysis
  • Kategorie: Mathematical Software
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Algebra
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: NumPy

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Unterrichtet in Englisch

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Howard University.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: NumPy
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Science
Kategorie: Mathematical Software
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Jupyter

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Python Programming
Kategorie: NumPy
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Algebra
Kategorie: Data Manipulation

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: NumPy
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Small Data
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Supervised Learning

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Science
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Modeling

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

MOUSSA DOUMBIA
Howard University
4 Kurse5.380 Lernende

von

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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.“
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Häufig gestellte Fragen