Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python
Curso
Virtual
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Descripción
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Tipología
Curso
-
Nivel
Nivel intermedio
-
Metodología
Virtual
-
Duración
Flexible
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Clases virtuales
Sí
Conoce y aplica todos los conceptos fundamentales de Álgebra Lineal, la rama de las matemáticas que estudia los vectores, matrices y tensores, que necesitas para desarrollar tu carrera profesional como científico de datos.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Calcular e interpretar el efecto del determinante en la transformación del espacio
Resolver sistemas de ecuaciones con Python
Ejecutar operaciones con matrices
Configurar el entorno de desarrollo con Anaconda y Python
Dominar conceptos de Álgebra como Vectores, Matrices, Tensores con Python
Opiniones
Materias
- Python
- Matrices
- Álgebra
- Álgebra lineal
- Vectores
- TrabajoPresentación
- Configuracion
- ConmutativaTransposición
- Ortogonales
- Learning
Programa académico
Conceptos básicos de Álgebra Lineal y configuración del entorno de trabajo
- Presentación del curso y la necesidad del Álgebra Lineal
- Anaconda + Python, Creación de un entorno y actualización de paquetes
- Uso de Jupyter Notebook
- Creando las bases, escalares, vectores y matrices. ¿Qué es un tensor? ¿Cómo se represe
- Dimensión de un escalar, vector, matriz o tensor
- Transposición, suma de matrices y escalares
- Suma de matrices y vectores (broadcasting)
- Producto interno entre una matriz y un vector
- Producto interno entre dos matrices
- Propiedades de las matrices: la multiplicación de matrices es asociativa y distributiva, no es conmutativa
- Transposición de un producto de matrices
- Cómo comprobar la solución de un sistema de ecuaciones lineal
- Tipos especiales de matrices: Identidad, Inversa, Singulares
- Aplicación de la inversa de una matriz para resolver un sistema de ecuaciones lineales
- Ejemplos de sistemas sin solución, con una solución y con infinitas soluciones
- Graficar vectores
- ¿Qué es una combinación líneal?
- ¿Qué es un espacio y un subespacio?
- Vectores linealmente independientes
- Validar que una matriz es cuadrada
- Qué es una norma y para qué se usa. Desigualdad Triangular
- Tipos de normas: norma 0, norma 1, norma 2, norma infinito y norma L2 al cuadrado
- El producto interno como función de una norma y su visualización
- La matriz diagonal y la matriz simétrica: sus propiedades
- Vectores ortogonales, matrices ortogonales y sus propiedades
- Matrices ortogonales y sus propiedades
- El determinante y la traza
- Cierre del curso. Continua con el Curso de Álgebra Lineal Aplicada a Machine Learning.
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