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本课程是系列课程的第一课，专为想要学习如何将基本数据科学概念应用于实际问题的初学者而设计。您可能是正在考虑从事数据科学工作并希望了解更多信息的学生，也可能是希望在工作中应用一些数据科学原理的商业专业人士。或者，您可能只是一个好奇的终身学习者，对数据科学和数学提供的强大工具充满兴趣。无论您的动机如何，我们都将为您提供入门所需的支持和信息。
线性代数和 Python 简介
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 使用 Python 的数据科学线性代数 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在模块 1 中，您将学习如何解释线性代数的基本概念，以及如何使用 Python（最强大的编程语言之一）为不同数据建模。我们将涵盖以下学习目标。
涵盖的内容
15个视频6篇阅读材料3个作业2个讨论话题
让我们回顾一下！在模块 1 中，您进行了软件安装，学习了一些最佳实践，并了解了如何使用图形在 Python 中建立数据模型。在模块 2 中，您将获得使用线性代数解决数据科学问题所需的知识。您还将使用 Python 在大型数据集上执行矩阵代数。我们将涵盖以下学习目标。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料3个作业1个讨论话题
让我们回顾一下！在模块 2 中，你学习了如何使用线性代数来解决数据科学问题。你还学会了如何使用 Python 在大型数据集上执行矩阵代数。在模块 3 中，您将学习如何定义向量方程并使用向量方程建立数据模型。我们将涵盖以下学习目标。
涵盖的内容
7个视频3个作业1个讨论话题
欢迎来到本课程的最后一个模块！在过去的 3 个模块中，您已经了解并掌握了以下主题的知识：版本控制 - Git Bash、通过 Anaconda 的 Jupyter Notebook、NumPy 和 SymPy 以及其他软件工具、数据建模、矩阵代数和矢量方程。在课程的最后一个模块，您将把所学知识应用到具体的实际例子中。您将练习使用向量方程研究数据集，并提供同行评议。我们将涵盖以下学习目标。
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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状态：免费试用University of Colorado Boulder
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状态：预览IIT Roorkee
状态：免费试用Howard University
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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常见问题
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。