Online cursus – Gecertificeerde professionele stage in lineaire algebra voor datawetenschap met Python door Howard University

Treed binnen in de wereld van onze bijzondere en hoogwaardige producten, die professionele oplossingen bieden voor elke behoefte. Ontdek de verscheidenheid aan mogelijkheden en diensten die wij aanbieden en beleef een onvergetelijke winkelervaring.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Eigenwaarden en eigenvectoren
  • Python-programmering
  • matrices
  • Lineaire algebra

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • data wetenschapper
  • Data-analist
  • Gegevensingenieur
  • Ontwikkelt regressiemodellen
  • Analist informatiesystemen
  • Specialist op het gebied van data-analyse
  • Softwareontwikkelaar op het gebied van data science
  • Onderzoeker op het gebied van data science

Stage – een vierdelige cursusreeks

Deze stage is bedoeld voor studenten die een carrière in de datawetenschap willen verkennen of vooruit willen helpen, of een deel van de datawetenschap willen begrijpen voor hun huidige rol. De cursus bouwt voort op eerdere wiskundige grondslagen en biedt belangrijke toegepaste hulpmiddelen voor het analyseren en gebruiken van grote gegevens.

Toegepast studieproject

Tijdens de stage kunnen leerlingen zelfstandig en in groepen oefenen met behulp van Python en de principes van lineaire algebra. Leerlingen zullen ook deelnemen aan programmeeropdrachten, peer-grade opdrachten, quizzen en discussieonderwerpen zoals datamodellen en matrices.

in het eindproject
  • De leerlingen zullen lineaire regressiemodellen gebruiken om problemen uit de echte wereld op te lossen.
  • Pas data-analysemogelijkheden toe.
  • Om voorspellingen te kunnen doen, zullen lineaire regressiemodellen worden ontwikkeld.

Details of the courses that make up the specialization

Inleiding tot lineaire algebra en Python

  • Cursus 1
  • 12 uur
  • 4.2 (12 beoordelingen)

Cursusdetails

Wat je in deze cursus leert, is de eerste in een serie die is ontworpen voor beginners die geïnteresseerd zijn in het leren toepassen van fundamentele datawetenschapsconcepten op echte problemen. Je kunt studenten zijn die een carrière in data science overwegen en meer willen leren, of professionals/bedrijven die data science-principes in hun werk willen toepassen. Of misschien ben je gewoon nieuwsgierig, een levenslange leerling, aangetrokken tot de krachtige tools die datawetenschap en wiskunde bieden. Wat uw motivatie ook is, wij zijn er om u de ondersteuning en informatie te bieden die u nodig heeft om aan de slag te gaan.

In deze cursus behandelen we de basisprincipes van lineaire algebra, waaronder:

  • Systemen van lineaire vergelijkingen
  • Bewerkingen op matrices
  • Vectorvergelijkingen

Of u nu een aantal van deze concepten in het verleden heeft bestudeerd en op zoek bent naar verfijning of dat u helemaal nieuw bent met deze concepten, hier vindt u studiemateriaal dat u kan helpen. Laten we beginnen!

Basisconcepten in lineaire algebra met Python

  • Cursus 2
  • 10 uur
  • 4.4 (15 beoordelingen)

Cursusdetails

Wat je in deze cursus leert, leer je over het vinden van de inverse en matrixalgebra met behulp van Python. Je oefent ook met rijreductie om lineaire vergelijkingen op te lossen en leert hoe je lineaire transformaties definieert. Laten we beginnen!

Regressiemodellen bouwen met lineaire algebra

  • Cursus 3
  • 6 uur

Cursusdetails

Wat je in deze cursus leert, leer je onderscheid maken tussen de verschillende soorten regressiemodellen. Je kunt de small box-methode handmatig en met behulp van Python op een set gegevens toepassen. Daarnaast leer je hoe je een lineair regressiemodel kunt gebruiken om scenario’s te identificeren. Laten we beginnen!

Afstudeerproject: een data science-probleem in een lineair algebra-raamwerk

  • Cursus 4
  • 8 uur

Cursusdetails

Wat je in deze cursus leert, bespreek je met de bijzonderheden van het eindproject. Daarnaast creëer en voer je je eigen regressiemodel uit en deel je de resultaten met je collega’s. Laten we beginnen!