Curso completo de álgebra lineal de cero a experto

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    35h

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Envío de materiales de aprendizaje

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

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

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Online

Inicio

Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

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

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

Conocimientos básicos de matemáticas, en particular es recomendable pero no necesario haber cursado un bachillerato científico o técnico.

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Logros de este Centro

2016

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 5 años en Emagister.

Materias

  • Estadística
  • Álgebra
  • Polinomios
  • Trigonometría
  • Números complejos
  • Matrices
  • Ecuaciones

Temario

Contenido del curso
¿Qué es el Álgebra Lineal?
Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor online
Conoce a María Santos, tu instructora online
Acerca de las valoraciones prematuras de Udemy
Aprende con amigos en la comunidad de Discord del curso
Cómo acceder al material del curso de álgebra
Cómo instalar R y R Studio
Cómo navegar por RStudio
Scripts y Rmd
Cómo instalar Python y Jupyter con Anaconda
Alternativas gratuitas a Matlab
Octave GNU, la alternativa gratuita a Matlab
Cómo instalar Geogebra (Clásico 6)
La librería reticulate
¿Qué hago si necesito mejorar mi nivel de programación para seguir el curso?
Contenidos de la sección
Cuerpos
Números Complejos
Trabajando con Zn
Representar números complejos con Geogebra
Números Complejos con R
Números Complejos con Python
Números Complejos con Octave
Ejercicios de Números Complejos
Polinomios
División de Polinomios
Corrección del Ejercicio 1
Raíces de polinomios
Ejercicios de Polinomios
Polinomios con R
Polinomios con Python
Polinomios con Octave
El principio de Inducción
Ejercicios de Inducción
Repasando los preliminares
Hojas de ejercicios de preliminares
Examen de preliminares
Contenidos de la sección
Matrices
Tipos de Matrices
Operaciones con Matrices
Propiedades de la suma de matrices
Ejercicio 2: Solución
Propiedades del producto de matrices
Propiedades asociativas y distributivas de matrices
Ejercicio 3: Solución
Ejercicio 4: Solución
Ejercicio 6: Solución
Ejercicio 7: Solución
Excepciones
El producto de matrices triangulares es triangular
Matriz transpuesta y propiedades
Ejercicio 15: Solución
Repaso de Trigonometría
Más tipos de Matrices Cuadradas
Ejercicio 23: Solución
Breve recapitulación
Operaciones elementales y Matrices Escalonadas
Ejercicio 25: Solución
Ejercicio 26: Solución
Ejercicio 27: Solución
Rango de una matriz
Ejercicio 28: Solución
Cálculo de una matriz inversa
Aplicaciones de las matrices
Ejercicio 29: Solución
Repasando las Matrices
Hoja de ejercicios de Matrices
Matrices
Matrices con R
Manipulación de matrices con R
Operaciones con matrices con R
Rango e inversa con R
Matrices con Python
Manipulación de matrices con Python
Operaciones con matrices con Python
Rango e inversa con Python
Matrices con Octave
Manipulación de matrices con Octave
Operaciones con matrices con Octave
Rango e inversa con Octave
Trabajando con matrices en R, Python y Octave
Matrices con R, Python y Octave
Ecuaciones matriciales
Sistemas de ecuaciones lineales
Ejercicio 1: Solución
El Método de Gauss para resolver sistemas lineales
Ejemplo: Sistema compatible determinado
Ejemplo: Sistema compatible indeterminado
Ejercicio 3: Solución
Ejemplo: Sistema incompatible
Repasando Ecuaciones y Sistemas Lineales
Hoja de ejercicios de Ecuaciones y Sistemas Lineales
Ecuaciones y Sistemas Lineales
¿Qué aprenderemos a hacer con R en esta sección?
Sistemas compatibles determinados con R con solve
Sistemas compatibles determinados con R con matlib
Representación de sistemas con R
Ejercicio 1: Solución
Método de Gauss con R
Sistemas compatibles indeterminados con R
Sistemas incompatibles con R
Ecuaciones matriciales con R
¿Qué aprenderemos a hacer con Python en esta sección?
Sistemas compatibles determinados con Python
Representación de sistemas con Python
Sistemas compatibles indeterminados con Python
Sistemas incompatibles con Python
Ejercicio 3: Solución
¿Qué aprenderemos a hacer con Octave en esta sección?
Sistemas compatibles determinados con Octave
Representación de sistemas con Octave
Ejercicio 6: Solución
Método de Gauss con Octave
Sistemas compatibles indeterminados con Octave
Sistemas incompatibles con Octave
Ecuaciones matriciales con Octave
Trabajando con Ecuaciones y Sistemas Lineales con R, Python y Octave
Sistemas con R, Python y Octave
Producto por bloques
Propiedad del producto por bloques
Matrices elementales
Factorizaciones LU
Ejemplo de factorización LU sin permutación
Ejemplo de factorización LU con permutación
Aplicaciones de las factorizaciones LU
Repasando Producto por bloques y Factorizaciones triangulares
Hoja de Ejercicios de Producto por Bloques y Factorizaciones triangulares
Productos por bloques y factorizaciones triangulares
Factorización LU sin permutación con R
Factorización LU con permutación con R
Resolución sistemas aplicando factorización LU con R
Factorización LU con Python
Cómo reducir la información del método LU en Python
Resolución de sistemas lineales usando la descomposición LU
Factorización LU con Octave
Trabajando Factorización LU con R, Python y Octave
Factorizaciones LU con R, Python y Octave
Determinante de una matriz cuadrada
Ejercicio 1: Solución (a)
Propiedades de los determinantes
Adjuntos y menores complementarios
Cálculo de determinantes
Ejercicio 1: Solución (b)
Ejemplo: El determinante de Vandermonde
Calculando la matriz inversa con determinantes
Calculando el rango con determinantes
Ejercicio 4: Solución
La Regla de Cramer para resolver sistemas
Ejercicio 5: Solución
La Regla de Cramer y sistemas compatibles indeterminados
Sistemas que dependen de uno o más parámetros
Ejercicio 6: Solución
Cálculo de determinantes en R, Python y Octave
Repasando Determinantes
Hoja de Ejercicios de Determinantes
Ejemplo de ejercicio resuelto - Preguntas 3
Determinantes

Información adicional

¿QUé INCLUYE EL PRECIO DEL CURSO? COMUNICACIóN DIRECTA CON EL PROFESOR, EXTENSIONES Y ACTUALIZACIONES INCLUIDAS, REEMBOLSO DENTRO DE LOS 30 DíAS, POSIBILIDAD DE ACCEDER AL CONTENIDO DEL CURSO INCLUSO DESPUéS DE ACABARLO

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