

Bernardo Javier Miranda Tarelo
Este curso me hizo ver conceptos de el algebra lineal que nunca vi en la universidad. Excelente profesor.
Comprende y aplica álgebra lineal a Machine Learning. Descubre autovalores, autovectores, y descomposición de matrices con SVD y PCA. Optimiza tus modelos reduciendo dimensiones y mejorando eficiencia computacional.


Este curso me hizo ver conceptos de el algebra lineal que nunca vi en la universidad. Excelente profesor.


Un curso excelente para conocer a mayor profundidad como se aplica la álgebra lineal en el Machine Learning.

Excelente curso! Super recomendado!


te explica de forma simple y con ejemplos como funciona algoritmos y procesos en el data science, además de mostrar una aplicación

Buen curso , pero no se siento que falto explicar con mas claridad cada linea de codigo que se escribia, me perdia de repente


Un gran curso con un gran profesor. Muy bien explicado los conceptos previos al Machine Learning.


el profesor explica con ejemplos muy claros, es necesario estar pendiente de cada mencion que hace


Buen curso para entender la aplicación de algebra a ML. ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd


Excelente curso y excelente profesor.


Excelente curso.


Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones. Dedico este diploma a la memoria de mi madre, muerta a causa del virus COVID-19, el 19 de enero de 2021, a los 79 años de edad.


El contenido y explicación!-----------------------------------------------


Gran curso, gran profe!


Excelente profesor


Excelente curso. Es un descubrimiento y exploracion a temas que usualmente no se ven en cursos de algebra lineal en la universidad, recomendado par cualquier estudiante o aspirante en areas de ciencias de la computacion o de datos.

Mira, este curso es genial porque no es la típica clase teórica de álgebra lineal. Va directo al grano con la parte práctica, usando Python para que veas por ti mismo cómo funcionan las cosas. Aprendes a jugar con las transformaciones lineales y a ver cómo una matriz de 2x2 puede rotar o estirar algo tan simple como un círculo. Luego, la cosa se pone más interesante: usas la descomposición SVD para comprimir imágenes, lo que te enseña de dónde sale esa magia de "guardar como JPEG". Además, el curso te mete de lleno en el mundo del PCA (Análisis de Componentes Principales) para que sepas cómo reducir la dimensionalidad en imágenes, algo súper útil en ciencia de datos. En resumen, dejas de ver el álgebra lineal como algo abstracto y empiezas a usarlo para resolver problemas reales.


Muy bien explicados los temas

Muy buen curso, para entender esta complicada materia muy necesaria

el curso queda corto como primer curso de algebra es importante tener bases más solidas y tomar antes el curso de algebra lineal para python


La teoría que se necesita para comprender lo que se esconde detrás de la magia del machine learning. El profesor explica muy bien y se nota que sabe mucho de lo que enseña. La estructura del curso con buenos recursos y resúmenes resulta muy útil, debería hacerse extensivo a todos los cursos.


Excelente curso

Un curso impresionante, cuando vi algebra lineal en le Universidad no entendia para que podia servir o como se aplicaba, este curso me ayudo a ver esas aplicaciones de una forma increible, exelente curso.

Buen profesor

¡Muy buen curso!


Excelente el estilo didáctico del profesor. Buen aprendizaje


Excelente!


El examen final es el más difícil que he sentido en Platzi. El curso vale mucho la pena. Seguramente regresaré a él como consulta o repaso. Gracias!


Excelente

De los mejores cursos en Platzi. Ojalá hubieran proyectos con mayor aplicación


Me encanto el curso! Directo!