线性代数课程
线性代数课程可以帮助您学习 Vector 空间、矩阵运算、特征值和线性变换。您可以掌握解方程组、执行降维以及将概念应用于数据分析和机器学习的技能。许多课程都会介绍 MATLAB、NumPy 等 Python 库和计算数学软件等工具，这些工具支持在各种应用（包括人工智能和 AI 驱动模型）中实现算法和 Data Visualization。
热门线性代数课程和认证
University of North Texas
您将获得的技能: 概率与统计, 应用数学, 算术, 统计, 测量系统, 几何学, 代数, 制图
状态：免费试用Duke University
您将获得的技能: 探索性数据分析, 统计分析, 回归分析, 统计, 相关性分析, 统计建模, 预测建模, 统计方法, 统计推理, R 语言程序设计（中文版）, 数学建模, 数据分析, R（软件）
状态：免费试用Imperial College London
您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 微积分, 衍生产品, Python 程序设计, 机器学习算法, 线性代数, 高等数学, 人工神经网络
状态：新状态：预览Simplilearn
您将获得的技能: Mathematical Modeling, Linear Algebra, Dimensionality Reduction, Applied Mathematics, Data Analysis, Applied Machine Learning, Analytics, Data Science
状态：预览Universidad Nacional Autónoma de México
您将获得的技能: Algebra, General Mathematics, Arithmetic, Applied Mathematics, Geometry
状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 图论, 应用数学, 计算思维, 理论计算机科学, Python 程序设计, 组合学, Algorithm, 运筹学, 数学建模
状态：预览The University of Sydney
您将获得的技能: 估算, 衍生产品, 微积分, 算术, 积分微积分, 制图, 数学建模, 高等数学, 几何学, 工程计算, 三角法, 代数
状态：预览Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 机械, 振动, 微分方程, 数学建模
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 应用数学, 统计, 数据科学, 统计建模, 预测建模, 线性代数, R 语言程序设计（中文版）, 数学建模, 高等数学
状态：预览Duke University
您将获得的技能: 描述性统计, 贝叶斯统计, 微积分, 算术, 数据科学, 概率, 代数, 制图, 数据分析
状态：免费试用Imperial College London
您将获得的技能: 概率与统计, 微积分, 机器学习, NumPy, Python 程序设计, 统计, 降维, 数据科学, 线性代数, Jupyter
状态：免费试用The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 应用数学, 模拟和模拟软件, 脚本, 估算, 微积分, 数值分析, 绘图（图形）, 科学可视化, 计算思维, 编程原则, 微分方程, 工程分析, 线性代数, 数学软件, Algorithm, 模拟, 积分微积分, 数学建模, 工程计算, Matlab
与 linear algebra 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 linear algebra 课程
- 数学预习：大学和工作准备: University of North Texas
- 线性回归与建模: Duke University
- 机器学习数学多元微积分: Imperial College London
- Linear Algebra for ML and Analytics Training: Simplilearn
- Álgebra básica: Universidad Nacional Autónoma de México
- 逼近算法与线性规划: University of Colorado Boulder
- 微积分入门: The University of Sydney
- 微分方程 第一部分 基本理论: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
- 数据科学高级线性模型 1：最小二乘法: Johns Hopkins University
- 数据科学数学技能: Duke University
