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
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 数学建模, 预测建模, 抽样（统计）, 回归分析, 贝叶斯统计, 统计分析, 统计, 统计方法, 概率, 数据分析, 数据科学, 统计假设检验, 线性代数, 应用数学, 统计推理, 统计建模, R 语言程序设计（中文版）, 生物统计学
状态：免费试用Howard University
您将获得的技能: 软件安装, Git（版本控制系统）, 数学建模, 数据可视化软件, Python 程序设计, NumPy, 应用数学, 数据科学, 线性代数, 数据分析, Jupyter, 代数, 数学软件
状态：免费试用Birla Institute of Technology & Science, Pilani
您将获得的技能: Engineering Calculations, Trigonometry, Engineering Analysis, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: 回归分析, 数学建模, 应用数学, 预测建模, 统计分析, 统计, 统计建模, 数据科学, 线性代数, R 语言程序设计（中文版）, 高等数学
状态：预览Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
您将获得的技能: 机械, 数学建模, 应用数学, 微分方程, 微积分, 振动
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：免费试用Imperial College London
您将获得的技能: 概率与统计, 统计, 机器学习, 降维, NumPy, 数据科学, Python 程序设计, 线性代数, Jupyter, 微积分
状态：预览Duke University
您将获得的技能: 描述性统计, 制图, 算术, 贝叶斯统计, 微积分, 数据科学, 概率, 数据分析, 代数
状态：预览University of Minnesota
您将获得的技能: 降维, 数值分析, NumPy, Python 程序设计, 应用机器学习, 应用数学, Algorithm, 线性代数, Machine Learning 方法, 数据分析
状态：免费试用The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 工程计算, 脚本, 绘图（图形）, 数学建模, 模拟和模拟软件, 数值分析, 积分微积分, Matlab, 科学可视化, 估算, 计算思维, 编程原则, 应用数学, 微分方程, Algorithm, 工程分析, 微积分, 线性代数, 数学软件, 模拟
状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 组合学, 理论计算机科学, 数学建模, 图论, Python 程序设计, 计算思维, 运筹学, Algorithm, 应用数学
状态：预览Universidad Nacional Autónoma de México
您将获得的技能: Algebra, General Mathematics, Arithmetic, Applied Mathematics, Geometry
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总之，以下是 10 最受欢迎的 linear algebra 课程
- 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
- 线性代数和 Python 简介: Howard University
- Basic Engineering Mathematics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
- 数据科学高级线性模型 1：最小二乘法: Johns Hopkins University
- 微分方程 第一部分 基本理论: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
- Linear Algebra for ML and Analytics Training: Simplilearn
- 机器学习数学PCA: Imperial College London
- 数据科学数学技能: Duke University
- 矩阵方法: University of Minnesota
- 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
