Curso completo de álgebra lineal de cero a experto

About Curso completo de álgebra lineal de cero a experto

Conoce toda el álgebra lineal de la mano de Juan Gabriel Gomila y María Santos. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular verás los mismos contenidos que explicamos en primero de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:

Logística e

instalación de R y

RStudio,

Anaconda Navigator

para Python y

Octave

GNU

para ingeniería.

Cómo

usar

R, Python y Octave como si fuese una calculadora científica para complementar tu estudio día a día

Introducción a la

programación

funcional

, creando funciones con R, Python y Octave para resolver tus problemas del álgebra lineal y que te servirá para seguir tomando a posteriori cursos de estadística, análisis de datos, machine learning e inteligencia artificial

Fundamentos esenciales de matemáticas

incluyendo el estudio de cuerpos, un repaso de trigonometría, el método de inducción o los números complejos entre otros.

Matrices

, sistemas de

ecuaciones lineales

,

determinantes

o el método de

factorización

LU

que se utiliza en algoritmos que involucran el cálculo de matrices inversas o la resolución de sistemas de ecuaciones en redes neuronales o SVM

Vectores

y operaciones vectoriales incluyendo combinaciones lineales, producto escalar, proyecciones ortogonales, producto vectorial y producto mixto que aparecen constantemente en el mundo de la física, la ingeniería y la programación.

El mundo de los

espacios

vectoriales

donde se ubican los datos de un análisis incluyendo el cálculo de la dimensión, la búsqueda de una base, el cambio de base o el método de ortogonalización de Gram Smith.

Creación de espacios vectoriales como la

suma

directa

, el

producto

o el

espacio

cociente

.

Morfismos

y

aplicaciones

lineales

para clasificar y relacionar espacios vectoriales.

Diagonalización

de los endomorfismos con el método de los

valores

y los

vectores

propios

. Aplicación de la diagonalización a la transmisión de datos y al Machine Learning con

Cadenas de

Markov

o

ACP

Optimización

lineal

con el método del Simplex.

Repositorio Github con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial. Una vez termines el curso

_podrás seguir con los mejores cursos de análisis de datos, machine learning e inteligencia aritificial_

publicados por Juan Gabriel Gomila como los cursos de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio o el Curso de Data Science con Tidyverse y RStudio o el avanzado de TensorFlow. Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base que presentan los estudiantes de esos cursos avanzados y poderlo hacer en un curso a parte te permitirá nivelar tus conocimientos y tomar los otros cursos con garantías de éxito.