Войдите в мир нашей специальной и высококачественной продукции, которая предлагает профессиональные решения для любых потребностей. Откройте для себя разнообразие вариантов и услуг, которые мы предлагаем, и насладитесь незабываемыми покупками.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Эта стажировка предназначена для учащихся, которые хотят изучить или продвинуться по карьерной лестнице в области науки о данных или понять некоторые аспекты науки о данных для своих текущих должностей. Курс будет основан на предыдущих математических основах и предоставит важные прикладные инструменты для анализа и использования больших данных.
Во время стажировки учащиеся могут практиковаться самостоятельно и в группах, используя Python и принципы линейной алгебры. Учащиеся также будут участвовать в заданиях по программированию, заданиях, оцениваемых коллегами, викторинах и темах для обсуждения, таких как модели данных и матрицы.
То, что вы изучите в этом курсе, является первым в серии, предназначенной для новичков, которые заинтересованы в том, чтобы научиться применять базовые концепции науки о данных для решения реальных проблем. Вы можете быть студентами, которые рассматривают возможность карьеры в области науки о данных и хотят узнать больше, или профессионалами/предприятиями, которые хотят применять принципы науки о данных в своей работе. Или, может быть, вам просто любопытно, и вы всю жизнь учитесь, привлеченные мощными инструментами, предлагаемыми наукой о данных и математикой. Какой бы ни была ваша мотивация, мы здесь, чтобы предоставить вам поддержку и информацию, необходимую для начала работы.
В этом курсе мы рассмотрим основные принципы линейной алгебры, в том числе:
Независимо от того, изучали ли вы некоторые из этих концепций в прошлом и хотите их усовершенствовать, или вы совершенно не знакомы с этими концепциями, здесь вы найдете учебные материалы, которые помогут вам. Давайте начнем!
В этом курсе вы узнаете, как найти обратную и матричную алгебру с помощью Python. Вы также попрактикуетесь в использовании сокращения линий для решения линейных уравнений и научитесь определять линейные преобразования. Давайте начнем!
В этом курсе вы научитесь различать различные типы регрессионных моделей. Вы можете применить метод маленького ящика к набору данных вручную и с помощью Python. Кроме того, вы узнаете, как использовать модель линейной регрессии для определения сценариев. Давайте начнем!
Из того, что вы узнаете в этом курсе, вы рассмотрите особенности финального проекта. Кроме того, вы создадите и запустите собственную регрессионную модель и поделитесь результатами со своими коллегами. Давайте начнем!
