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
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Dominar los conceptos relativos a matrices, sistemas de ecuaciones y determinantes con ejemplos prácticos del álgebra lineal Conocer y saber aplicar los conceptos sobre espacios vectoriales, bases y aplicaciones lineales Diagonalizar endomorfismos calculando valores y vectores propios Saber aplicar todo lo anterior y calcularlo con código utilizando tanto R como Python como Matlab/Octave
A quién va dirigido
Estudiantes de ingenierías, matemáticas, informática o telecomunicaciones que quieran un complemento a sus clases de universidad o ciclo formativo. Estudiantes que deseen formarse en cursos de Machine Learning, Inteligencia Artificial o Análisis de Datos y necesiten una base sólida de fundamentos matemáticos. Principiantes de Python, R o Matlab/Octave que quieran ver de forma práctica los conceptos teóricos del álgebra lineal
Requisitos
Conocimientos básicos de matemáticas, en particular es recomendable pero no necesario haber cursado un bachillerato científico o técnico.
Temario completo de este curso