课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science
对于很多想要进入数据科学领域的人来说，数学往往是一个难以逾越的障碍。尤其是线性代数，由于理论较为复杂，使得许多学生望而却步。不过，Coursera上的《数据科学必备的线性代数》课程专为此类学生设计，帮助我们轻松掌握线性代数的基本概念和工具。
课程概述
此课程旨在教授数据科学所需要的基本线性代数知识，采用通俗易懂的教学方法，避免过多复杂的证明和不必要的概念，确保学生能够快速掌握必需的数学基础。
课程大纲
1. 线性系统与高斯消元法
了解矩阵的定义以及如何通过矩阵表达线性方程组，并进行坐标系的可视化，帮助理解矩阵的实际应用。
2. 矩阵代数
学习如何使用矩阵代数解线性方程组。
3. 线性系统的性质
探讨线性系统的基本概念与性质，包括独立性、基、秩、行空间和列空间等。
4. 行列式与特征值
讨论投影的概念，逐步构建从二维到更高维度的理解。
5. 投影与最小二乘法
学习如何计算矩阵的行列式，之后探讨特征值与特征向量。
整个课程的设计以应用为导向，既容易理解又相对轻松，适合那些希望简化线性代数学习过程的人。不管你是大一新生，还是在职的专业人士，这门课程都能帮助你更快地适应数据科学所需的数学技能。
推荐理由
总的来说，我非常推荐《数据科学必备的线性代数》这一课程。它不仅内容丰富且互动性强，通过实际案例和直观的教学方式，使学习者能够愉快地获得知识。如果你希望进入数据科学领域但对数学感到畏惧，这堂课无疑是你的最佳选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science