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    • Linear Algebra

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    "linear algebra"에 대한 255개의 결과

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      Imperial College London

      Mathematics for Machine Learning

      획득할 기술: Mathematics, Algebra, Linear Algebra, Machine Learning, Python Programming, Probability & Statistics, General Statistics, Calculus, Computer Programming, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Statistical Programming, Algorithms, Dimensionality Reduction, Regression, Theoretical Computer Science, Basic Descriptive Statistics, Data Analysis, Probability Distribution, Artificial Neural Networks, Computer Graphic Techniques, Computer Graphics, Computer Networking, Deep Learning, Differential Equations, Experiment, Machine Learning Algorithms, Network Model

      4.6

      (13.4k개의 검토)

      Beginner · Specialization · 3-6 Months

    • Placeholder
      DeepLearning.AI

      Mathematics for Machine Learning and Data Science

      획득할 기술: Linear Algebra, Mathematics, Algebra, Mathematical Theory & Analysis, Calculus, Machine Learning, Statistical Analysis

      4.4

      (16개의 검토)

      Beginner · Specialization · 1-3 Months

    • Placeholder
      The Hong Kong University of Science and Technology

      Mathematics for Engineers

      획득할 기술: Mathematics, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Algebra, Mathematical Theory & Analysis, Data Analysis, Data Analysis Software, Matlab, Applied Mathematics

      4.8

      (6.5k개의 검토)

      Beginner · Specialization · 3-6 Months

    • Placeholder
      Imperial College London

      Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

      획득할 기술: Algebra, Applied Mathematics, Linear Algebra, Machine Learning, Python Programming, Computer Programming, Machine Learning Algorithms, Mathematics, Statistical Programming

      4.7

      (11.4k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

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      Howard University

      Linear Algebra for Data Science Using Python

      획득할 기술: Linear Algebra, Mathematics, Computer Programming, Python Programming, Statistical Programming, Algebra

      3.5

      (8개의 검토)

      Beginner · Specialization · 3-6 Months

    • Placeholder
      DeepLearning.AI

      Linear Algebra for Machine Learning and Data Science

      획득할 기술: Linear Algebra, Mathematics, Algebra, Mathematical Theory & Analysis, Machine Learning

      4.3

      (11개의 검토)

      Beginner · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      Placeholder
      University of Colorado Boulder

      Expressway to Data Science: Essential Math

      획득할 기술: Mathematics, Algebra, Calculus, Linear Algebra, Mathematical Theory & Analysis, Differential Equations, Theoretical Computer Science, Probability & Statistics, Algorithms, Entrepreneurship, Graph Theory, Leadership and Management, Probability Distribution, Problem Solving, Research and Design, Computer Graphic Techniques, Computer Graphics, General Statistics, Accounting, Big Data, Computer Programming, Corporate Accouting, Data Analysis, Data Management, Data Mining, Data Model, Data Structures, Design and Product, Finance, Investment Management, Product Design, Programming Principles, Software Architecture, Software Engineering

      4.5

      (197개의 검토)

      Intermediate · Specialization · 3-6 Months

    • Placeholder
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      Johns Hopkins University

      Algebra: Elementary to Advanced

      획득할 기술: Algebra, Mathematics, Linear Algebra

      4.8

      (368개의 검토)

      Beginner · Specialization · 3-6 Months

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      Placeholder
      University of Colorado Boulder

      Essential Linear Algebra for Data Science

      획득할 기술: Algebra, Linear Algebra, Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Computer Graphic Techniques, Computer Graphics, Entrepreneurship, General Statistics, Leadership and Management, Probability & Statistics, Problem Solving, Research and Design

      4.6

      (73개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-3 Months

    • Placeholder

      무료

      Placeholder
      Duke University

      Data Science Math Skills

      획득할 기술: Mathematics, Probability & Statistics, General Statistics, Algebra, Bayesian Statistics, Computational Logic, Data Visualization, Graph Theory, Mathematical Theory & Analysis, Plot (Graphics), Probability Distribution, Theoretical Computer Science

      4.5

      (10.9k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

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      Placeholder
      Placeholder
      DeepLearning.AI, Stanford University

      Machine Learning

      획득할 기술: Machine Learning, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms, General Statistics, Theoretical Computer Science, Algorithms, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Regression, Econometrics, Computer Programming, Deep Learning, Python Programming, Statistical Programming, Mathematics, Tensorflow, Data Management, Data Structures, Statistical Machine Learning, Reinforcement Learning, Probability Distribution, Mathematical Theory & Analysis, Data Analysis, Data Mining, Linear Algebra, Computer Vision, Calculus, Feature Engineering, Bayesian Statistics, Operations Research, Research and Design, Strategy and Operations, Computational Logic, Accounting, Communication

      4.9

      (7.9k개의 검토)

      Beginner · Specialization · 1-3 Months

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      Placeholder
      The Hong Kong University of Science and Technology

      Matrix Algebra for Engineers

      획득할 기술: Algebra, Linear Algebra, Mathematics

      4.9

      (3.9k개의 검토)

      Beginner · Course · 1-4 Weeks

    linear algebra과(와) 관련된 검색

    linear algebra basics
    linear algebra for data science using python
    linear algebra for machine learning and data science
    essential linear algebra for data science
    fundamental linear algebra concepts with python
    introduction to linear algebra and python
    mathematics for machine learning: linear algebra
    building regression models with linear algebra
    1234…22

    요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 linear algebra 강좌 10개가 있습니다.

    • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
    • Mathematics for Machine Learning and Data Science: DeepLearning.AI
    • Mathematics for Engineers: The Hong Kong University of Science and Technology
    • Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra: Imperial College London
    • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
    • Linear Algebra for Machine Learning and Data Science: DeepLearning.AI
    • Expressway to Data Science: Essential Math: University of Colorado Boulder
    • Algebra: Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
    • Essential Linear Algebra for Data Science: University of Colorado Boulder
    • Data Science Math Skills: Duke University

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    베이지안 (10)
    선형 회귀 (9)
    Numpy (9)

    선형 대수에 대한 자주 묻는 질문

    • Linear algebra is a central branch of mathematics that is focused on the interaction between vector spaces, linear equations, matrices, and linear transformations. Linear algebra is similar to basic algebra, but instead of finding correlations between single numbers, it seeks to find linear connections between scalars (temperature, mass, volume, speed) and vectors, which are lists of numbers. Linear algebra is important for the worlds of data analytics and any kind of work in the computer software field, as it builds on mathematical logic and building block relationships.‎

    • It's important to learn linear algebra to get deeper clarity and better intuition for how mathematical algorithms really work. This knowledge can help you think more logically about projects and apply the linear algebra principles to machine learning projects you may be moving toward. Overall, having linear algebra knowledge can help you learn the fundamentals of data analysis, machine learning, and mathematical theory.‎

    • Typical careers that use knowledge of linear algebra involve jobs in physics and science, data analysis, technology operations and management, machine learning, and algebra instruction. All of these careers are in high demand, as the world gets more connected through data systems.‎

    • When you take online courses about linear algebra, you can learn how mathematical relationships matter in classifying objects, spaces, and situations. The knowledge you can gain by studying linear algebra can give you insights into different fields like economics, physics, and politics. For example, the concepts of linear algebra can be found in determining local auto traffic depending on people's moving patterns and analyzing how this movement matters to local business factors.‎

    이 FAQ 콘텐츠는 정보 전달 목적만으로 사용할 수 있습니다. 학습자는 과정 및 기타 학점 정보가 개인적, 직업적 및 재정적 목표에 부합하는지 확인하기 위해 추가 조사를 수행하는 것이 좋습니다.
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