课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science
随着数据科学的迅速发展，越来越多的人希望进入这一领域。然而，对于很多人来说，数学总是一个无法逾越的障碍。如果你对数据科学感兴趣，但对数学没有足够的背景知识，不要担心！我向你推荐Coursera上的一门课程——《数据科学必备线性代数》。
这门课程设计的宗旨就是帮助那些讨厌或不擅长数学的学员。课程内容直接，易于理解，尽量避免复杂的证明和不必要的概念，让你能够轻松掌握数据科学所需的基本线性代数知识。在这里，你可以像走快车道一样，快速进入数据科学的领域。
课程大纲
- 线性系统与高斯消元：该模块将学习什么是矩阵及其表示什么。我们将探索如何通过矩阵来表达线性方程组，并深入了解坐标系，通过可视化帮助你更好地理解。
- 矩阵代数：学习如何使用矩阵代数解决线性方程组。
- 线性系统的性质：探索线性系统的概念和性质，包括独立性、基、秩、行空间、列空间等。
- 行列式与特征值：讨论投影的工作原理，从二维投影开始，逐步扩展到更高维度的概念。
- 投影与最小二乘法：学习如何计算矩阵的行列式，随后将涵盖特征值和特征向量。
这门课程非常适合那些希望提高数学技能以便进入数据科学领域的人。无论你之前的数学基础如何，这门课程都能以友好的方式引导你理解重要的线性代数概念，为未来的数据科学学习打下坚实的基础。
总的来说，如果你希望在数据科学中取得成功，但却因缺乏必要的数学知识而感到不知所措，强烈推荐这门《数据科学必备线性代数》课程。快来加入这个有趣的学习之旅吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science