Nivel Básico
29 clases
4 horas de contenido
14 horas de práctica
Domina los fundamentos de álgebra lineal usando Python. Explora escalares, vectores, matrices y tensores. Aprende a aplicar estos conceptos en transformaciones, combinaciones lineales y matrices ortogonales para el análisis de datos y Machine Learning.
Clases del curso
Realiza operaciones básicas
Operaciones con matrices
Sistema de ecuaciones lineales
Normas
Matrices y vectores especiales
Otras funciones de álgebra lineal
Profes del curso
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Opiniones del curso
4.7 · 1125 opiniones
Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Me encantó este curso!!!
Juan Ochoa
@ochoajuanm·
El curso tiene toca casi todos los temas que se pueden ver en la universidad, por lo que es muy completo y encima tiene aplicación directa con Python!
Ignacio Joel Duran Choque
@nAcHo·
Uno de los mejores cursos que he tomado hasta ahora, sí estás en la escuela de data science, lo recomiendo antes de los cursos de estadística; el profesor explica realmente de forma muy clara los conceptos, es un curso complejo, pero la guía del profe es tan buena que rara vez tienes que repetir algún concepto, muy recomendado, obligatorio en la carrera de data science
Helmut Iván Dubón González
@hdubon·
Como todo lo bueno en la vida, esto también requiere esfuerzo, en mi caso fue necesario consultar algunas de las fuentes externas compartidas por la comunidad.
@wilsonquesada·
Buen curso para aprender lo basico de algebra lineal en python!!!
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente Curso para cogerle cariño a la matematicas
Diego Portillo
@diegoportillo93·
El curso es excelente porque la explicacion del profesor es absolutamente clara. Felicitaciones!
JULIO CESAR MARTINEZ MANJARRES
@juliocesarmartinezm·
Muy práctico y fácil de entender !!! los ejercicios facilitan el entendimiento de los conceptos de algebra lineal así como el practicar en phyton.
Javier Martínez González
@javiermargon·
Excelente curso, álgebra lineal es fundamental para ML, el profe explica muy bien.
Daiana Davidson
@davidsondaiana.s·
Es un tema complicado, pero muy útil para poder entender los modelos a usar. El profesor es un 10.
Nadya Van Strahlen Martínez
@nadyavan·
La forma de explicar del profesor hizo que álgebra lineal fuera más fácil de lo que realmente es. Me encantó este curso. Lo recomiendo.
Miguel Alberto Ramirez Soto
@mglrmrz·
Muy buen profesor, explica muy bien
Jorge Garzaniti
@jgarzani258·
Gracias, excelente contenido.
Carlos Garcia
@kallicheCode·
Un muy buen curso, temas claros, completos y puntuales
Juan David Lozada Calderon
@juandavidloza586·
Aprendi bastante, y con certeza genero las bases que necesito para introducirme en desarrollo de AI.
Cesar Augusto Mora Castilo
@cesarmora2703·
Excelente , un repaso a lo que fue estudie 35 años atrás, pero ya no fue una tortura.
Joel Anderson Cruz Cruz
@elcruzxd·
MUY BUEN PROFESOR
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, el mejor hasta ahora.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Muy Bueno
@diegoagd10·
Se explico el como de cada tema, pero muchas veces se ausento el para que?
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Que gran curso. !!! super recomendado.
Arley Santiago
@Santiax·
Excelente curso de los mejores que he tomado en platzi.
@jose-a-alvarez·
Me gustó mucho la integración entre la teoría y la práctica (programación).
Alex Giraldo
@alex.giraldo9808·
Profundizar un poco más en la explicación
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Lo mejor es que aprendi mucho con las bases para machine learning y un poco de redes neuronales. Interesante el uso de las matrices para el calculo. Si se aprende mucho. Se recomienda para no estar perdido en esos cursos.
Luis Hernando Barreto Carvajal
@hsoftware·
Lo mejor del curso es haber aprendido cómo utilizar numpy para escribir los elementos que se trabajan en el álgebra lineal y las funciones que se pueden utilizar para verificar las propiedades de estos y sus operaciones.
Lautaro Cupaiuoli
@cupa·
Excelente docente.
Nicolas Cardenas Camelo
@Krdenas·
Si
Lucio Mateo Ledesma
@luciomateoledesma·
El profe es muy bueno, aunque recomiendo ir acompañando los conceptos que te sean nuevos con lecturas o videos explicativos de otras fuentes. En general se me hizo ameno y el profe un crack con su tono robótico jeje
Joel Alejandro Tovar Ramos
@joel-alejandro-tovar-ramos·
Me sirvio para pulir y recordar conceptos, lo importante es dejar el ego atras y estar conciente que hay cosas que se pueden olvidar, me gusto mucho el curso, es increible poder verificar tan rapido las operaciones que cuando se hacen a mano pueden ser horas para un solo ejercicio
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 horas
20 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
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Fundamentos de Data Science y AI
55 horas
13 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
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Data Scientist
128 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Machine Learning Engineer
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Ruta de Matemáticas
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Aprende en casa temas de matemáticas como álgebra, ecuaciones, funciones, cálculo y probabilidad. Desarrolla tus propios análisis matemáticos y aplícalos.
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Data Scientist con Python
99 horas
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Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Comunidad
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