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代数在线课程

掌握解方程和理解数学关系的代数。学习线性代数、一元二次方程和多项式。

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浏览代数课程目录

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    代数初级到高级

    您将获得的技能: 应用数学, 算术, 代数, 数学建模, 分析技能, 几何学, 概率与统计, 制图, 普通数学, 高等数学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    765 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    201 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    您将获得的技能: Linear Algebra, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, Numerical Analysis, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    U

    University of North Texas

    数学预习:大学和工作准备

    您将获得的技能: 应用数学, 算术, 代数, 统计, 测量系统, 几何学, 概率与统计, 制图

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    318 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Álgebra básica

    您将获得的技能: Algebra, General Mathematics, Arithmetic, Mathematical Modeling, Geometry

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3667 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • T

    The University of Sydney

    Introduction to Linear Algebra

    您将获得的技能: Linear Algebra, Markov Model, Geometry, Arithmetic, Algebra, General Mathematics, Advanced Mathematics, Probability, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Statistical Methods, Engineering Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    35 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Basic Engineering Mathematics

    您将获得的技能: Integral Calculus, Engineering Calculations, Engineering Analysis, Mathematical Modeling, Trigonometry, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra, Geometry, Derivatives

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    157 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习算法, 数据科学, Algorithm, NumPy, Python 程序设计, 数据操作, 线性代数

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    数学思维导论

    您将获得的技能: 演绎推理, 微积分, 数学与数学建模, 数学理论与分析, 逻辑推理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2997 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, 统计推理, 数据转换, 数学建模, 统计假设检验, 线性代数, 降维, 概率, NumPy, 概率分布, 微积分, Machine Learning 方法, 描述性统计, 统计分析, 概率与统计, 数值分析, 机器学习, 抽样(统计), A/B 测试, 贝叶斯统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2936 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
    预览
    T

    The University of Sydney

    微积分入门

    您将获得的技能: 算术, 衍生产品, 数学建模, 积分微积分, 代数, 估算, 工程计算, 三角法, 几何学, 制图, 高等数学, 微积分

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3905 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    代数:初级到高级 - 等式与不等式

    您将获得的技能: 应用数学, 算术, 数学建模, 代数, 概率与统计, 制图

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    615 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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分析
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初级数据分析
1234…29

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 代数初级到高级: Johns Hopkins University
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • Linear Algebra for Machine Learning & AI: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 数学预习:大学和工作准备: University of North Texas
  • Álgebra básica: Universidad Nacional Autónoma de México
  • Introduction to Linear Algebra: The University of Sydney
  • Basic Engineering Mathematics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 数学思维导论: Stanford University
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Algebra 的常见问题

代数是数学的一个分支,涉及符号和操作这些符号的规则。 它涉及方程、变量和数量间关系的研究。 在代数中,字母和符号用来表示数字和未知值,使我们能够求解和简化数学表达式和方程。 它是高等数学课程的重要基础,广泛应用于物理学、工程学、经济学和计算机科学等各个领域。 ‎

要想在代数方面取得优异成绩,您需要掌握以下技能:

  1. 基本算术扎实的基本算术运算基础,如加法、减法、乘法和除法,对解代数方程至关重要。

  2. 了解数学性质:熟悉数学性质,如交换性质、关联性质和分配性质。 这些特性在代数表达式和方程的运算中发挥着重要作用。

  3. 解方程学习如何解线性方程、一元二次方程和方程组。 掌握因式分解、补全平方和使用二次方程式等技巧对解代数方程大有帮助。

  4. 作图:了解如何对线性函数、二次函数和其他类型的方程作图。 这项技能将使您能够直观地分析代数概念。

  5. 代数表达式和运算:熟练掌握代数表达式的化简、指数运算以及代数运算规则,如变量的加法、减法、乘法和除法。

  6. 不等式学习如何求解线性和二次不等式并绘制其图形。 这项技能对于理解不等式的概念及其应用至关重要。

  7. 函数:掌握有关函数及其性质的知识,包括域、范围、函数求值和解决与函数相关的问题。

  8. 有理表达式:学习如何对有理表达式进行化简和运算。 这项技能对于求解涉及分数的复杂代数表达式非常重要。

  9. 多项式:了解多项式函数、因式分解、多项式长除法和合成除法。 这些知识是解方程和简化表达式的基础。

  10. 解决问题的技能:通过练习各种代数问题和方程式,提高解决问题的能力。 解决问题的技能对于将代数概念应用于实际情况至关重要。 ‎

拥有强大的代数技能可以在不同领域获得各种职业机会。 下面列出了一些通常需要代数技能或受益于代数技能的工作:

  1. 精算师:分析数据并使用数学模型评估风险和概率,重点是保险和金融。
  2. 数据科学家:分析和解释大型数据集,以获得洞察力并做出数据驱动的决策。
  3. 金融分析师:使用数学模型分析财务数据,评估投资机会,预测未来趋势。
  4. 工程师各种工程领域,如土木、机械或电气领域,通常都需要使用代数原理来解决问题。
  5. 计算机程序员:利用算法和逻辑推理构建和开发软件,代数在编码和解决问题中发挥作用。
  6. 建筑师:应用数学原理(包括代数)设计和建造结构。
  7. 市场研究分析员:收集和分析数据,评估市场趋势、消费者行为和潜在商机。
  8. 经济学家:利用数学模型(包括代数方程)研究经济趋势、预测结果并为决策提供信息。
  9. 科学研究员:进行科学实验和数据分析,通常涉及代数计算。
  10. 统计学家:收集和解释数字数据,以洞察趋势,代数是统计分析的基本组成部分。

请记住,这并不是一份详尽无遗的清单,代数技能在许多其他职业中都很有优势。 探索特定行业或招聘信息总是一个好主意,这样可以更好地了解代数如何应用于各种角色。 ‎

分析和逻辑思维能力强的人最适合学习代数。 此外,喜欢解决问题并能很好地掌握基本数学概念的人将会发现代数是一门适合他们的学科。 ‎

以下是一些与代数有关的主题,供您学习:

  1. 线性代数:本主题涉及向量空间、线性变换和线性方程组的研究。

  2. 抽象代数:包括群、环和场等代数结构的研究。

  3. 初级代数:这是学习代数运算、方程、不等式、指数和多项式的基础课程。

  4. 数论:主要研究数的性质和关系,包括质数、可除性和模数运算。

  5. 代数几何:它结合了代数、几何和数论,研究由多项式方程定义的几何对象。

  6. 布尔代数:该主题研究逻辑值(真或假)的运算,在计算机科学和数字电子学中都有应用。

  7. 代数拓扑学:它利用代数技术和概念(如群、环和同调)探索拓扑空间。

  8. 线性规划:这一数学分支使用线性代数来优化有限资源的分配,常用于优化和决策问题。

以上只是几个例子,代数领域还有更多领域,您可以根据自己的兴趣和目标进行探索。 ‎

在线代数课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的代数知识。代数是数学的一个分支,它涉及符号和操作这些符号的规则。 它涉及方程、变量和数量间关系的研究。 在代数中,字母和符号用来表示数字和未知值,使我们能够求解和简化数学表达式和方程。 它是高等数学课程的重要基础,广泛应用于物理学、工程学、经济学和计算机科学等各个领域。 技能从顶尖大学和行业领导者提供的各种代数课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳代数课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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