课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science
在当今快速发展的数据驱动世界中，数据科学的需求越来越大。然而，许多对此领域感兴趣的人却因缺乏数学基础而感到束手无策。Coursera上的《Essential Linear Algebra for Data Science》课程恰好填补了这个空白，它以友好与易懂的方式教授线性代数的核心概念，使得每位学生都能够顺利踏入数据科学的世界。
课程分为多个模块，逐步引导学习者掌握线性代数的基本知识。以下是课程的主要内容：
1. **线性系统与高斯消元法**：这一模块介绍了矩阵的基础概念，并讲解如何通过矩阵来表达线性方程组，帮助学习者建立对坐标系统以及矩阵的直观理解。
2. **矩阵代数**：通过矩阵代数，学习者将掌握如何解线性方程组，进一步巩固对线性系统的认识。
3. **线性系统的属性**：该模块将探讨线性系统的独立性、基础、秩、行空间和列空间等重要概念，帮助学生深入理解其性质。
4. **行列式与特征值**：进阶到更高维度，学习行列式的计算，通过投影来理解特征值和特征向量的概念。
5. **投影与最小二乘法**：学习如何计算矩阵的行列式，并进一步讨论特征值和特征向量的应用。
总的来说，这门课程将数学复杂的概念以简单易懂的方式呈现，帮助学生快速掌握必要的工具和知识，使他们在数据科学职业生涯中取得成功。无论你是对数据科学感兴趣的初学者，还是需要补充数学知识的职场人士，这门课程都会是你的理想选择。通过这个课程，你将能在充满挑战与机遇的数据科学领域找到自己的位置。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science