Fundamentos de álgebra lineal

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Información del curso

Duración del curso: 4 semanas estimadas

Tiempo de dedicación: 4–6 horas por semana

Sector: Ingeniería

Zona: España

Modalidad: Distancia

Formaciones: Distancia, España y Ingeniería

Introducción

En este curso conocerás el concepto de álgebra lineal y te aproximarás a los temas más importantes que todo ingeniero o científico de datos debería conocer.

Información

El álgebra lineal tiene un rol muy importante en las matemáticas y en la ciencia de datos. Muchos de los métodos aplicados en la ciencia de datos utilizan conceptos del álgebra lineal, por lo que entenderlos se vuelve esencial. Este es un curso de Introducción al álgebra lineal que te dará las bases y herramientas para ayudarte a entender mejor algunos problemas que encontrarás en la ciencia de datos. Es un curso pensado para estudiantes con conocimientos básicos en matemáticas que quieren continuar sus estudios en ciencia de datos. Asimismo, el curso puede ser tomado por personas que hayan estudiado álgebra lineal en el pasado y quieran repasar conceptos vistos. Los temas más importantes que aprenderás en este curso son: vectores, matrices, espacios vectoriales, sistemas de ecuaciones lineales y valores y vectores propios.

Conocimientos

Comprender el concepto de vector, su denominación y sus componentes. Reconocer el concepto de matriz e identificar su clasificación. Identificar qué es un espacio y un subespacio vectorial, conceptos fundamentales en el álgebra lineal. Comprender el concepto de transformación lineal, los tipos y procedimientos para calcularlas, y reconocer los valores y los vectores propios asociados a una matriz cuadrada.

Temario

Semana 1. Vectores ● Definición de vectores ● Operaciones con vectores ● Combinación lineal y propiedades Semana 2. Matrices ● Definición y clase de matrices ● Operaciones con matrices ● Determinantes de matrices ● Método de eliminación Semana 3. Espacios vectoriales ● Espacio y subespacio vectorial ● Combinación lineal y espacio generado ● Bases y dimensiones v propios ● Transformaciones lineales ● Valores y vectores propios

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