در جاوا، لامبداها و استریم ها در همه جا وجود دارند - به نظر می رسد تقریباً در همه جا حاضر هستند. آنها دو نمونه از رایج ترین نمونه های برنامه نویسی تابعی هستند که نسبت به همتای شی گرا خود مختصرتر و قابل پیش بینی تر هستند. در این دوره آموزشی، مربی Bethan Palmer به شما مهارت‌هایی را می‌آموزد که برای استفاده حداکثری از لامبداها و استریم‌ها به‌عنوان یک توسعه‌دهنده جاوا نیاز دارید.

اصول لامبداها و استریم‌ها، چیستی آن‌ها، چرایی آنها را کاوش کنید. مفید است، و چگونه آنها را با تمرینات عملی در GitHub در کد خود به کار ببرید. نکاتی را برای مراجعه به روش‌های موجود و تعریف عملکردهای جدید در حین پرواز دریافت کنید. پس از اتمام این دوره، شما آماده خواهید بود تا در مورد نحوه تبدیل وظایف پردازش متوالی به محاسبات موازی اطلاعات بیشتری کسب کنید و از امروز شروع به استفاده از لامبداها و استریم ها در پشته های خود کنید.

چه در حال ساختن یک برنامه مبتنی بر وب یا دسکتاپ با Java SE یا Java EE باشید، بسیاری از برنامه های جاوا نیاز به ادغام داده ها از یک پایگاه داده رابطه ای دارند. این دوره نحوه خواندن و مدیریت داده ها از پایگاه داده های رابطه ای مانند MySQL و SQL Server را با استفاده از Java Database Connectivity (JDBC) API شرح می دهد.

rnrn او همچنین دستورالعمل های دقیقی در مورد خواندن، انتخاب و به روز رسانی داده ها ارائه می دهد. فراخوانی رویه های ذخیره شده؛ مدیریت داده ها از طریق کلاس های JavaBean یا با دستورات آماده. و کار با ابرداده

از بازگشت در برنامه نویسی زمانی استفاده می شود که یک راه حل نیاز به انجام عملیات یکسان بر روی یک ساختار تودرتو داشته باشد. به عنوان مثال، دایرکتوری های فایل اغلب حاوی دایرکتوری هایی هستند که حاوی دایرکتوری ها هستند. پیمایش به فایل در درونی ترین دایرکتوری نیاز به عملیات بازگشتی باز کردن یک پوشه، سپس باز کردن یک پوشه و سپس باز کردن یک پوشه دارد.\r\n\r\n احتمالاً برخی از رایج ترین مشکلات بازگشتی را می شناسید. یافتن فاکتوریل یک عدد و سری فیبوناچی هر دو نمونه هایی از فرآیندهای بازگشتی هستند. در این دوره، مربی کارکنان و متخصص جاوا، پگی فیشر، راه حل های برنامه نویسی مربوط به هر دوی این مشکلات را بررسی می کند. او مفهوم بازگشت را مرور می‌کند، رویکردهای حل مسائل با استفاده از بازگشت را مورد بحث قرار می‌دهد و چند نمونه بازگشتی را بررسی می‌کند.

به این دوره آموزشی که مزایا و محدودیت های استفاده از AWS برای ایجاد برنامه های جاوا بدون سرور را پوشش می دهد، خوش آمدید. در این دوره، مربی Terezija Semenski به شما نشان می دهد که چگونه محیط و IntelliJ IDE را راه اندازی کنید تا بتوانید کد خود را در AWS Lambda توسعه، استقرار و اشکال زدایی کنید. Terezija شما را با نوشتن اولین برنامه بدون سرور "hello world" و افشای آن از طریق REST API شروع می کند. به علاوه، او نحوه پیاده‌سازی ورودی‌ها و خروجی‌های سفارشی تابع لامبدا و بهترین شیوه‌های مربوط به ثبت، ردیابی و تنظیم عملکرد را توضیح می‌دهد. در پایان این دوره، نحوه ساخت اپلیکیشن های جاوا بدون سرور کارآمد را خواهید آموخت.

تست واحد در توسعه برنامه های کاربردی پایدار از اهمیت حیاتی برخوردار است. توسعه دهندگان جاوا نیاز به نوشتن تست های واحد دارند و JUnit چارچوب اصلی تست واحد برای جاوا است. در این دوره، مربی و توسعه دهنده Maaike van Putten به شما کمک می کند یاد بگیرید که کد جاوا خود را به طور موثر آزمایش کنید. Maaike توضیح می دهد که تست واحد چیست و مزایایی که ارائه می دهد. او JUnit را پوشش می دهد و به شما نشان می دهد که چگونه آن را تنظیم کنید و اولین آزمایش خود را اجرا کنید. Maaike از طریق فرآیند نوشتن یک تست پایه، از جمله ابزارهای مفیدی مانند JUnit Annotations، JUnit Write، JUnit DisplayName و موارد دیگر، مراحل را طی می کند. او به استفاده های پیشرفته تر از JUnit، مانند تزریق وابستگی، تست های پارامتری، و بازه های زمانی، اشاره می کند. Maaike با نگاهی سریع به مراحل بعدی که می‌توانید بردارید، به پایان می‌رساند، مانند نحوه آماده‌سازی کد برای آزمایش واحد، بهترین شیوه‌ها، و یک مرور مختصر از Mockito.

 تقاضا برای مهندسانی وجود دارد که می دانند چگونه تست API را خودکار کنند. در این دوره، مربی Angie Jones نحوه استفاده از REST Assured را برای ایجاد انواع درخواست‌های API در جاوا، با و بدون داده اضافی، و نحوه تأیید پاسخ دریافتی از API را پوشش می‌دهد. Angie توضیح می دهد که چرا تست API ضروری است و چرا خودکار کردن تست API یک رویکرد کارآمد و موثر برای سالم نگه داشتن API های شما است. او شما را با کتابخانه تست REST Assured آشنا می کند. Angie در مورد آناتومی یک درخواست API بحث می کند، سپس به شما نشان می دهد که چگونه درخواست های GET، POST، PUT و DELETE را ایجاد کنید. او توضیح می‌دهد که چگونه می‌توانید داده‌ها را به‌عنوان بخشی از درخواست ارسال کنید. Angie توضیح می‌دهد که چگونه می‌توانید پاسخ‌های API را اعتبارسنجی کنید و داده‌های دریافت‌شده از پاسخ را غیراصولی کنید.

Maven برنامه نویسی جاوا را آسان تر می کند! از آن به عنوان ابزار ساخت یاد می شود، اما خیلی بیشتر است. از Maven برای مدیریت کل چرخه عمر پروژه خود، تولید گزارش و ذخیره اسناد با مخزن POM آن استفاده کنید. و این فقط برای جاوا نیست. برنامه نویسان C/C، PHP و Scala نیز می توانند از Maven استفاده کنند. این دوره آموزشی Maven را برای اتوماسیون ساخت در جاوا معرفی می کند و سایر ویژگی ها و عملکردهایی را که باید به گردش کار توسعه خود اضافه کنید، مرور می کند. پگی فیشر، نویسنده کارکنان، نحوه نصب Maven را در مک یا ویندوز، کار با Project Object Model (POM) و استفاده از کتابخانه گسترده افزونه‌های آن برای کامپایل، آزمایش، استقرار، بسته‌بندی، گزارش‌دهی و موارد دیگر نشان می‌دهد. به علاوه، یاد بگیرید که چگونه با استفاده از Maven و دو IDE جاوا مختلف: NetBeans و IntelliJ، یک پروژه کامل از شروع تا پایان ایجاد کنید.

ساختارهای داده تقریباً در همه برنامه ها استفاده می شود، بنابراین توسعه دهندگان باید بدانند که آنها چیست و چگونه از رایج ترین آنها استفاده کنند. در این دوره، مدرس Bethan Palmer توضیح می‌دهد که ساختارهای داده در جاوا چیست و چه کارهایی می‌توانید با برخی از رایج‌ترین انواع انجام دهید. پس از ارائه برخی از تعاریف، Bethan آنچه را که باید هنگام انتخاب یک ساختار داده در نظر بگیرید، مانند سطوح مختلف سرعت و عملکرد ارائه می دهد. او به شما نشان می‌دهد که آرایه‌ها چیست و مزایا و معایب استفاده از آن‌ها را نشان می‌دهد، سپس نحوه ایجاد آرایه‌ها و انجام عملیات روی آن‌ها را راهنمایی می‌کند. سپس Bethan وارد مجموعه‌های جاوا می‌شود و با رابط مجموعه شروع می‌شود. بیشتر ساختارهای داده در جاوا رابط مجموعه را پیاده سازی می کنند، بنابراین درک اینکه چیست و چگونه کار می کند، مهم است. Bethan به پشته‌ها، صف‌ها و TreeSets می‌پردازد، سپس با یک چالش و مجموعه راه‌حل به بررسی نحوه ایجاد و اجرای عملیات در برخی از مجموعه‌های جاوا می‌پردازد.

ژنریک ها در جاوا محبوب هستند و به طور گسترده در انواع توسعه پروژه ها استفاده می شوند - پروژه های اصلی جاوا، پروژه های برنامه های کاربردی وب، خدمات وب و موارد دیگر. این یک قابلیت ضروری در زبان جاوا است و قدرت حذف خطاها را در زمان کامپایل به جای ایجاد مشکلات در زمان اجرا فراهم می کند. در این دوره، Ketkee Aryamane به طور عملی با ژنریک در جاوا پیش می رود. او با مفاهیم اساسی، اصطلاحات و قوانین و قراردادهای نامگذاری در ژنریک شروع می کند، سپس کلاس ها و روش های عمومی را پوشش می دهد. سپس Ketkee به بررسی عمومی‌تر می‌پردازد و موضوعاتی مانند سلسله‌مراتب کلاس‌های عمومی، آرگومان‌های عام و محدودیت‌های ژنریک را پوشش می‌دهد. اگر توسعه دهنده ای هستید که به دنبال صرفه جویی در زمان با حذف مشکلات زمان اجرا و ایجاد کدهای خواناتر هستید، در این دوره آموزشی به Ketkee بپیوندید.

یاد بگیرید که چگونه API جاوا را برای برنامه خود انتخاب کنید و کدنویسی با XML و جاوا را شروع کنید. در این دوره آموزشی، نویسنده David Gassner به شما نشان می‌دهد که چگونه رشته‌ها و فایل‌های XML را بخوانید و بسازید، تصمیم بگیرید که آیا از یک API استریمینگ یا درختی استفاده کنید و بفهمید کدام API با Android سازگار است. بعلاوه، نحوه استفاده از هر دو API استاندارد موجود در توزیع‌های Java SE و EE، مانند DOM، SAX، و JAXB را بیاموزید و در مورد کتابخانه‌های منبع باز محبوب مانند JDOM و چارچوب سریال‌سازی ساده XML بیاموزید.

مهارت های جاوا خود را با دوره توسعه وب پیشرفته جاوا ما ارتقا دهید و دنیای پویا معماری میکروسرویس را کشف کنید. در این دوره، پیچیدگی های ساخت میکروسرویس های قوی با استفاده از Spring Boot و Spring Cloud را بررسی خواهید کرد. طراحی برنامه ها را با رویکردی مدرن، افزایش مقیاس پذیری و انعطاف پذیری از طریق اصول مسئولیت منفرد، اتصال شل و تحویل مداوم بیاموزید. کشف کنید که چگونه میکروسرویس ها از برنامه های یکپارچه عملکرد بهتری دارند و به سرعت توسعه سریع تر، تعمیر و نگهداری آسان تر و تنوع فناوری دست می یابند. تجربه عملی در توسعه میکروسرویس ها با استفاده از Spring Boot داشته باشید. با Netflix Eureka از Spring Cloud، بینش عملی در مورد کشف سرویس، تعادل بار و تحمل خطا به دست آورید. از ایجاد مرزهای سرویس تا استقرار فایل‌های JAR قابل اجرا، راهنمایی گام به گام ما به شما اطمینان می‌دهد که موارد ضروری را درک کنید. با تکمیل این دوره، بر مفاهیم پیشرفته جاوا مسلط خواهید شد، مهارت های مورد نیاز در توسعه میکروسرویس را به دست خواهید آورد و خود را در چشم انداز فناوری رقابتی متمایز خواهید کرد. سفر خود را برای تبدیل شدن به یک توسعه دهنده ماهر جاوا آغاز کنید و آماده ساخت میکروسرویس های مقیاس پذیر، انعطاف پذیر و کارآمد باشید.

 

آیا در جاوا تجربه دارید، اما به دنبال ارتقای مهارت های خود به سطح بعدی هستید؟ به Maaike van Putten در این دوره بپیوندید و برنامه نویسی جاوا خود را از خوب به عالی ببرید. Maaike یک سری موضوعات پیشرفته جاوا را پوشش می دهد، از جمله استریم ها و عبارات لامبدا، مجموعه ها و کلیات، و حاشیه نویسی سفارشی. او همچنین به شما نشان می دهد که چگونه با همزمانی و کار با الگوی طراحی تک تن کنار بیایید. در این دوره آموزشی عملی به Maaike بپیوندید، آنچه را که در یک سری چالش‌ها آموخته‌اید آزمایش کنید و کار خود را با راه‌حل‌های Maaike مقایسه کنید.

این دوره شامل چالش های کد است که توسط CoderPad ارائه شده است. چالش‌های کد، تمرین‌های کدنویسی تعاملی با بازخورد بی‌درنگ هستند، بنابراین می‌توانید در کنار محتوای دوره تمرین کدنویسی را انجام دهید تا مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را ارتقا دهید.

سوار شو! اگر تصمیم به گذراندن این دوره دارید، افق خود را از آنچه در کیهان برای شما ممکن است گسترش خواهید داد. در دوره 1 (جایگاه ما در کیهان) از این تخصص چهار دوره، 39 هدف آموزشی در 4 هفته و 10 درس وجود دارد. هفته 1 - شما در مورد دوره و تخصص به طور کلی و همچنین روش استفاده شده برای راهنمایی شما در مطالب یاد خواهید گرفت. شما همچنین می توانید با خدمه USS Pathway to Space ملاقات کنید. به عنوان مربی و کاپیتان شما، یک محیط آموزشی منحصر به فرد و امیدوارانه سرگرم کننده پر از شگفتی ها و لحظات ارتباط با مطالب ایجاد خواهم کرد. همچنین بحث خواهیم کرد که چگونه شگفتی همه چیز را با اولین مهمانمان، دکتر والریو فرمه با فضا و شگفتی آغاز کرد. هفته دوم - این هفته دو موضوع و دو مهمان داریم. در تور کیهان، با دکتر اریکا الینگسون، ما شما را در تمام عظمت کیهان از اندازه و مقیاس گرفته تا جدول زمانی وجود آن راهنمایی خواهیم کرد. در اخترفیزیک، با دکتر کوین فرانس، مفهوم و ادغام دو رشته تحصیلی بزرگ را بررسی خواهیم کرد: نجوم و فیزیک. ابزارهای مورد استفاده توسط اخترفیزیکدانان کلید باز کردن قفل کیهان هستند. در پایان این هفته، درک بهتری از کیهان و جایگاه خود در آن خواهید داشت. هفته 3 - اکتشاف فضا می تواند به دو صورت اتفاق بیفتد. با مشاهده آنجا و رفتن به آنجا. این هفته هر دو روش را بررسی خواهیم کرد. اولین درس ما با دکتر پل هاین و دکتر کارولین کرو در مورد اکتشاف فضا - رفتن به آنجا است. ما به مراحل اکتشاف و چگونگی تغییر علم در هر نقطه نگاه خواهیم کرد. در مرحله بعد، با دکتر کریستی تیامپو ملاقات خواهیم کرد و در مورد اکتشاف-مشاهده فضا در آنجا صحبت می کنیم. ما عمیقاً به کار سنجش از دور در اطراف زمین و نحوه استفاده از آن تکنیک مشاهده در سراسر کیهان خواهیم پرداخت. هفته چهارم - این هفته، در مورد برخی از علوم بزرگی که در کیهان انجام می‌شود و همچنین گونه‌های ما در جستجوی حیات در سایر نقاط جهان بحث خواهیم کرد. این هفته سه درس داریم. دو قسمت اول در دو قسمت هستند. گسترش علم فراتر از زمین در قسمت اول، با دکتر نیک اشنایدر ملاقات می کنیم و در مورد اینکه چگونه طول موج های مختلف نور به ما اجازه می دهد تا سیارات دیگری مانند مریخ و همچنین زمین را درک کنیم، بحث می کنیم. در قسمت 2، با دکتر دیو برین ملاقات می کنیم و در مورد آنچه در مورد سیارات دیگر منظومه شمسی آموخته ایم صحبت می کنیم و آن اکتشافات را با سیاره اصلی خود مقایسه می کنیم. ما با جستجوی زندگی در جای دیگر پایان خواهیم داد، جایی که مهمان ما، دکتر بروس جاکوسکی، و من در مورد آنچه برای زندگی در کیهان لازم است و جایی که ممکن است آن را پیدا کنیم بحث می کنیم. در این درس‌ها، شما عضوی از خدمه USS Pathway to Space خواهید شد و با هم ناشناخته‌ها را مشخص خواهیم کرد. سفر شما برای کشف مسیر شما به فضا اکنون آغاز می شود.

کودکان در حال حاضر و در آینده به چه چیزی از آموزش نیاز دارند؟ چگونه از فناوری در آموزش و یادگیری به بهترین شکل استفاده می شود؟ چگونه می توان رویکردهای نوآورانه به آموزش را با رویکردهای سنتی و قدیمی تطبیق داد؟ یادگیری دانش آموز محور واقعاً به چه معناست؟ این دوره پنج ماژول فقط برای مربیان موسیقی کلاس درس یا گروه نیست. برای هر کسی که علاقه مند به آموزش مبتنی بر خلاقیت، مسائل آموزشی معاصر، و ادغام و استفاده از فناوری دیجیتال است، مناسب است. این برای به چالش کشیدن پارادایم های قدیمی، الهام بخشیدن به فلسفه های آموزشی نوآورانه و خلاقانه، و توسعه توانایی شما برای پاسخ انتقادی به آخرین تحقیقات طراحی شده است. ما از مدارسی با رویکردهای بسیار متفاوت برای یادگیری و تدریس بازدید خواهیم کرد و با معلمان و مدیران الهام بخش ملاقات خواهیم کرد. ما به داخل کلاس درس می پردازیم تا از نزدیک ببینیم که چگونه فناوری با آموزش موسیقی یکپارچه شده است - یا اینکه چگونه قطعاً اینطور نیست! ما با رهبران و کارشناسان بین المللی در مورد رویکردهای نوآورانه و سنتی آموزش موسیقی صحبت خواهیم کرد و من بینش هایی از تمرین خودم و همچنین برخی از دانش آموزانم ارائه خواهم کرد. من شما را تحریک می کنم که انتقادی و خلاقانه فکر کنید، ایده ها و نظریه های خود را در مورد نیازهای آموزشی دانش آموزان و تأثیر فناوری های دیجیتال در حال حاضر و آینده توسعه دهید. برای تماشای تریلر این لینک را کپی و در مرورگر خود جایگذاری کنید: http://tinyurl.com/music-education-21st-century

به تازگی برای سال 2024 به روز شده است! Mathematics for Machine Learning and Data Science یک برنامه آنلاین پایه است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط Luis Serrano تدریس می شود. در یادگیری ماشینی، شما مفاهیم ریاضی را از طریق برنامه نویسی به کار می برید. و بنابراین، در این تخصص، مفاهیم ریاضی را که با استفاده از برنامه نویسی پایتون یاد می گیرید، در تمرینات آزمایشگاهی عملی به کار خواهید برد. به عنوان یک زبان آموز در این برنامه، برای موفقیت به مهارت های برنامه نویسی پایتون اولیه تا متوسط ​​نیاز دارید. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود: • داده ها را به صورت بردارها و ماتریس ها نشان می دهد و ویژگی های آنها را با استفاده از مفاهیم تکینگی، رتبه و استقلال خطی و غیره شناسایی می کند. • اعمال مشترک عملیات جبر بردار و ماتریس مانند حاصل ضرب نقطه، معکوس، و دترمینال • انواع خاصی از عملیات ماتریس را به صورت تبدیل خطی بیان کنید • مفاهیم مقادیر ویژه و بردارهای ویژه را در مسائل یادگیری ماشین اعمال کنید بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در زمینه ریاضیات به کمک نیاز دارند، و حتی تمرین‌کنندگان با تجربه نیز می‌توانند از کمبود مهارت‌های ریاضی عقب‌مانده شوند. این تخصص از آموزش نوآورانه در ریاضیات استفاده می‌کند تا به شما کمک کند تا سریع و شهودی یاد بگیرید، با دوره‌هایی که از تجسم‌های ساده برای پیگیری استفاده می‌کنند تا به شما کمک کنند تا ببینید که چگونه ریاضیات پشت یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کند.  ما به شما توصیه می کنیم سطح ریاضی دبیرستان (توابع، جبر پایه) و آشنایی با برنامه نویسی (ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، دستورات شرطی، اشکال زدایی) داشته باشید. تکالیف و آزمایشگاه‌ها در پایتون نوشته شده‌اند، اما این دوره تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشینی را که استفاده می‌کنید معرفی می‌کند.

آیا به علم داده علاقه مندید اما پیش زمینه ریاضی برای آن ندارید؟ آیا ریاضی همیشه موضوع سختی بوده که از آن اجتناب می کنید؟ این دوره به شما اساسی ترین جبر خطی را که برای حرفه ای در علم داده نیاز دارید، بدون هزاران دلیل و مفاهیم غیر ضروری که ممکن است هرگز از آنها استفاده نکنید، آموزش می دهد. این را راهی سریع به علم داده با روش های قابل دسترس و مفاهیم دوستانه در نظر بگیرید که شما را به درک واقعی مهم ترین ایده ها در جبر خطی راهنمایی می کند. این دوره به منظور آماده سازی فراگیران برای تکمیل موفقیت آمیز مدل سازی آماری برای کاربرد علم داده، که بخشی از برنامه کارشناسی ارشد علوم داده CU Boulder (MS-DS) است، طراحی شده است. نشان‌واره از Dan-Cristian Pădureț در Unsplash.com

این دوره دومین دوره در رشته تخصصی جبر خطی است. در این دوره، ما به توسعه تکنیک ها و تئوری برای مطالعه ماتریس ها به عنوان تبدیل های خطی ویژه (توابع) روی بردارها ادامه می دهیم. به طور خاص، ما تکنیک هایی را برای دستکاری ماتریس ها به صورت جبری توسعه می دهیم. این به ما امکان می دهد تا سیستم های معادلات خطی را بهتر تجزیه و تحلیل و حل کنیم. علاوه بر این، تعاریف و قضایای ارائه شده در این دوره امکان استفاده را برای شناسایی ویژگی‌های یک ماتریس معکوس، شناسایی زیرفضاهای مربوطه در R^n، سپس با مطالعه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه ماتریس ها، بر روی هندسه تبدیل ماتریس تمرکز می کنیم. این اعداد برای مفاهیم خالص و کاربردی در ریاضیات، علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و سیستم‌های دینامیکی مفید هستند. در پایان دوره شاهد کاربرد زنجیره مارکوف و الگوریتم رتبه صفحه گوگل خواهیم بود.

این اولین دوره از یک تخصص سه دوره است که دانش آموزان را با مفاهیم جبر خطی، یکی از مهم ترین و اساسی ترین زمینه های ریاضیات، با کاربردهای بسیاری در زندگی آشنا می کند. این مطالب پایه هم تئوری و هم کاربردهایی را برای موضوعاتی در این زمینه فراهم می کند ریاضیات، مهندسی و علوم. محتوای دوره بر معادلات خطی، روش های ماتریسی، هندسه تحلیلی و تبدیل های خطی تمرکز دارد. علاوه بر تسلط بر تکنیک ها، دانش آموزان با ایده های انتزاعی تر جبر خطی نیز آشنا خواهند شد. سخنرانی‌ها، خواندن، آزمون‌ها و پروژه‌ها همگی به دانش‌آموزان کمک می‌کنند تا بر محتوای درسی تسلط پیدا کنند و خواندن، نوشتن و حتی تصحیح را بیاموزند. برهان های ریاضی در پایان دوره، دانش آموزان به زبان جبر خطی مسلط خواهند بود و تعاریف و قضایای جدید را همراه با مثال ها و مثال ها یاد می گیرند. دانش آموزان همچنین یاد خواهند گرفت که از تکنیک هایی برای طبقه بندی و حل سیستم های معادلات خطی استفاده کنند. این دوره دانشجویان را برای ادامه مطالعه تحولات خطی با دوره بعدی در تخصص آماده می کند. .

این سومین و آخرین دوره در تخصص جبر خطی است که بر نظریه و محاسباتی که از کار با بردارهای متعامد ناشی می شود تمرکز دارد. این شامل مطالعه تبدیل متعامد، پایه‌های متعامد و تبدیل‌های متعامد است. این دوره در تئوری ماتریس های متقارن به اوج خود می رسد و ویژگی های جبری را با معادل های هندسی مربوطه مرتبط می کند. این ماتریس ها بیشتر از هر کلاس دیگر از ماتریس ها در کاربردها ایجاد می شوند. تئوری، مهارت ها و تکنیک های آموخته شده در این دوره برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد دارد. در این زمینه‌های پرطرفدار، اغلب موتور محرک سیستم‌هایی که در حال تفسیر، آموزش و استفاده از داده‌های خارجی هستند، دقیقاً تحلیل ماتریسی برخاسته از محتوای این دوره است. تکمیل موفقیت آمیز این تخصص، دانش آموزان را برای گذراندن دوره های پیشرفته در علوم داده، هوش مصنوعی و ریاضیات آماده می کند.

آیا به علم داده علاقه مندید اما پیش زمینه ریاضی برای آن ندارید؟ آیا ریاضی همیشه موضوع سختی بوده که از آن اجتناب می کنید؟ این دوره به شما اصولی ترین مفاهیم حساب دیفرانسیل و انتگرال را که برای حرفه ای در علم داده نیاز دارید، بدون هزاران مدرک و تکنیک های غیر ضروری که ممکن است هرگز از آنها استفاده نکنید، آموزش می دهد. این را راهی سریع به علم داده با روش های قابل دسترس و مفاهیم دوستانه در نظر بگیرید که شما را به درک واقعی مهم ترین ایده ها در حساب دیفرانسیل راهنمایی می کند. ما برخی از اصول جبر را مرور می کنیم، در مورد مشتق صحبت می کنیم، مشتقات ساده را محاسبه می کنیم و اصول مشتقات را برای ترسیم نمودار و به حداکثر رساندن توابع اعمال می کنیم. این دوره به منظور آماده سازی فراگیران برای تکمیل موفقیت آمیز مدل سازی آماری برای کاربرد علم داده، که بخشی از برنامه کارشناسی ارشد علوم داده CU Boulder (MS-DS) است، طراحی شده است. لوگو با حسن نیت از ThisisEngineering RAEng در Unsplash.com