Álgebra Lineal para Análisis de Datos y Algoritmos
Contenido del curso
Hinder Adrian Alvarez Perlaza
Farid Murzone
Edgar Andrés Montenegro Martínez
Jorge Osuna
Julián Cárdenas
Jhins Ledys Cárdenas Pardo
Juan R. Vergara M.
Esteban Blanco Ortuno
Ignacio Crespo
Diaz Mauricio
Skarieth Ojeda
Juan R. Vergara M.
Elias Fabre
Alexander Zenon Ruiz Vargas
Sara Yaneth Contreras Elías
Ignacio Crespo
Abdiel Guerrero
Franco Manca
Juan David Colorado Alvarez
Manuel Alfonso Illidge Ramírez
Carlos Mazzaroli
Franchesca Carrasco
Cristian Orlando Rincon Bonilla
Matias Nicolas Hernandez
Alexander Moreno Córdoba
Julio Cesar Paz Zepeda
Camilo Julián Tejax Teleyón
Alejandro Giraldo Londoño
Kembert Isaac Nieves Briceño
Qué voz tan llamativa, hace que prestes atención al instante
Tiene voz de locutor
opino lo mismo
Un poco robotizado este speech.
Un poco, pero se entiende porque busca tener una buena dicción y eso me parece perfecto, sí se adelanta la velocidad del video no se pierden detalles así que bien ahí
El Álgebra Lineal es la rama de las matemáticas que se encarga de estudiar las operaciones entre matrices y vectores. Excelente definición.
De acuerdo 👍
El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que estudia conceptos tales como vectores, matrices, espacio dual, sistemas de ecuaciones lineales y en su enfoque de manera más formal, espacios vectoriales y sus transformaciones lineales. _..._ .' '. / \ / \ ( | | ) (`"` " `"`) \ / \ ___ / SEL '.___.'
Excelente aporte!
Gracias
En mi forma de estudio soy muy de tomar notas. Para quienes extrañan los PDF y toman apuntes, les comparto TODAS LAS ANOTACIONES DEL CURSO 🤓👉 [](https://drive.google.com/file/d/1K5R_XQEnlm-bWqmJP51ri9MntRLbH8cD/view?usp=sharing
Espero les sea de utilidad 😁
Gracias 😎🥇
Ya no funciona el enlace, pudieras volverlo a enviar?
++Importancia del Álgebra Lineal++ El álgebra lineal aporta la capacidad para resolver una infinidad de problemáticas, otorgando al profesionista herramientas lógicas y matemáticas necesarias, para desarrollar alternativas de solución a muchos de los retos diarios de su actividad profesional, como es el caso del desarrollo de circuitos, problemas vinculados con el transporte y las vialidades, así como la criptografía y encriptación, estos últimos considerados como elementos vitales en la seguridad informática.
Muchas graciassss!
Hola! Les comparto mis apuntes del curso que están en un notebook de JuPyter. Utilizo bastante notación en LaTeX y además agregué una que otra imagen de procedimientos a mano y gifs para hacer entendibles conceptos más complicados. 💜
Notas: Fundamentos_Algebra_Lineal_con_Python.ipynb
Espero les sea de utilidad 🐰
Comparto el contenido del curso en formato de apuntes en GitHub.
Apuntes del curso de Fundamentos de Álgebra Lineal
Muy vacanos los proyectos en los que ha trabajado profe. ¿alguno esta publicado o disponible para usarse?. Saludos a todos.
super interesante. a darle
Hola, hice este resumen del curso, me tarde como 1 mes y sufrí bastante, pero me quedo bonito. Chequeen y gozen Fundamentos del algebra lineal
excelente, me parece muy interesante este curso!
Está tremenda la voz del profe, jajaaja
Siento que voy a desbloquear un superpoder me lo dice asi.
Una de las herramientas matemáticas más utilizadas en machine learning y data mining es el Álgebra lineal; por tanto, si queremos incursionar en el fascinante mundo del aprendizaje automático y el análisis de datos es importante reforzar los conceptos que forman parte de sus cimientos.
El Álgebra lineal es una rama de las matemáticas que es sumamente utilizada en el estudio de una gran variedad de ciencias, como ser, ingeniería, finanzas, investigación operativa, entre otras. Es una extensión del álgebra que aprendemos en la escuela secundaria, hacia un mayor número de dimensiones; en lugar de trabajar con incógnitas a nivel de escalares comenzamos a trabajar con matrices y vectores.
El estudio del Álgebra lineal implica trabajar con varios objetos matemáticos, como ser:
Los Escalares: Un escalar es un solo número, en contraste con la mayoría de los otros objetos estudiados en Álgebra lineal, que son generalmente una colección de múltiples números. Los Vectores:Un vector es una serie de números. Los números tienen una orden preestablecido, y podemos identificar cada número individual por su índice en ese orden. Podemos pensar en los vectores como la identificación de puntos en el espacio, con cada elemento que da la coordenada a lo largo de un eje diferente. Existen dos tipos de vectores, los vectores de fila y los vectores de columna. Podemos representarlos de la siguiente manera, dónde f es un vector de fila y c es un vector de columna: f=[01−1];c=⎡⎣⎢01−1⎤⎦⎥
Las Matrices: Una matriz es un arreglo bidimensional de números (llamados entradas de la matriz) ordenados en filas (o renglones) y columnas, donde una fila es cada una de las líneas horizontales de la matriz y una columna es cada una de las líneas verticales. En una matriz cada elemento puede ser identificado utilizando dos índices, uno para la fila y otro para la columna en que se encuentra. Las podemos representar de la siguiente manera, A es una matriz de 3x2. A=⎡⎣⎢0−1−2123⎤⎦⎥
Los Tensores:En algunos casos necesitaremos una matriz con más de dos ejes. En general, una serie de números dispuestos en una cuadrícula regular con un número variable de ejes es conocido como un tensor.
Sobre estos objetos podemos realizar las operaciones matemáticas básicas, como ser adición, multiplicación, sustracción y división, es decir que vamos a poder sumar vectores con matrices, multiplicar escalares a vectores y demás. Librerías de Python para álgebra lineal
Los principales módulos que Python nos ofrece para realizar operaciones de Álgebra lineal son los siguientes:
Numpy: El popular paquete matemático de Python, nos va a permitir crear vectores, matrices y tensores con suma facilidad. numpy.linalg: Este es un submodulo dentro de Numpy con un gran número de funciones para resolver ecuaciones de Álgebra lineal. scipy.linalg: Este submodulo del paquete científico Scipy es muy similar al anterior, pero con algunas más funciones y optimaciones. Sympy: Esta librería nos permite trabajar con matemática simbólica, convierte a Python en un sistema algebraico computacional. Nos va a permitir trabajar con ecuaciones y fórmulas simbólicamente, en lugar de numéricamente. CVXOPT: Este módulo nos permite resolver problemas de optimizaciones de programación lineal. PuLP: Esta librería nos permite crear modelos de programación lineal en forma muy sencilla con Python.
Listo y al 100 para este curso
que interesante
Que nota!!
Wowwwwwwww!!!!
