Estos cursos abordan los conocimientos básicos del álgebra lineal, una rama de las matemáticas necesaria para cualquier ingeniería o disciplina técnica, pero también en campos como la sociología o la psicología.
El álgebra lineal se ocupa del estudio de los espacios vectoriales y las transformaciones lineales entre ellos. Y, por ello, esta rama de las matemáticas se estudia en una amplia variedad de disciplinas: es esencial para el desarrollo de algoritmos y técnicas de programación; se utiliza para resolver problemas de ingeniería; es útil para analizar datos y optimizar inversiones a través del cálculo de probabilidades en el mundo de la economía y las finanzas; y en sociología o psicología permite modelizar fenómenos sociales complejos. Estos cursos abordan los sistemas de ecuaciones lineales y las operaciones con vectores y matrices desde cero para desarrollar habilidades analíticas y de razonamiento valiosas en el ámbito profesional.
Índice de contenido:
Está dirigido a estudiantes universitarios de Ingeniería y Ciencias Económicas y Administrativas y cubre los siguientes temas básicos: propiedades, operaciones y ampliaciones de matrices, matriz inversa, método de Gauss y sus aplicaciones, cálculo de determinantes y regla de Cramer, y espacios vectoriales. Además, incluye ejemplos y problemas resueltos de todos ellos y otras ayudas teóricas y de aplicaciones en formato PDF y PowerPoint.
Su objetivo es que aquellos que lo cursen sean capaces de comprender los elementos del álgebra lineal necesarios para profundizar en las técnicas avanzadas en ciencias de datos y utilizarlas en su día a día laboral. Para ello, programarán durante su proceso de aprendizaje varios algoritmos de álgebra lineal en Python o en R de la mano del matemático, ingeniero y experto en Data Science Erick Eduardo Aguilar.
Aborda todos los elementos básicos del álgebra matricial en 30 videocursos que incluyen definiciones, resultados, teoremas y ejemplos. Además, pone a disposición de los estudiantes cientos de ejercicios, algunos resueltos y otros planteados para ser comentados en el foro de la asignatura (el profesor los revisará y ayudará a encontrar las soluciones a través de consejos y pistas).
Para dominar matrices, sistemas de ecuaciones, determinantes, espacios vectoriales, bases, diagonalización u optimización lineal y aplicar el álgebra lineal a las Estadística, al Data Science, al Machine Learning y a la Inteligencia Artificial. Explica también la logística, instalación y uso de los programas R, RStudio, Python y Octave para complementar el estudio del día a día y sacarles el máximo provecho.
Está excelente