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Este é um curso introdutório de 320 horas de estudo em álgebra linear. Este curso inclui o estudo de sistemas de equações lineares, matrizes, determinantes, vetores e espaços vetoriais, transformações lineares, autovalores e autovetores e suas aplicações. Ao longo do curso software de computador e calculadoras gráficas serão utilizados para aprimorar o aprendizado e ensino dos tópicos e técnicas expostas.
A álgebra linear é um campo da matemática amplamente utilizado em várias disciplinas. O campo da ciência de dados também se apóia em muitas aplicações diferentes da álgebra linear. Isso não significa que todo cientista de dados precisa ter uma formação matemática extraordinária, uma vez que a quantidade de matemática com a qual você lidará depende muito da sua função. No entanto, uma boa compreensão da álgebra linear realmente aprimora a compreensão de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Acima de tudo, para realmente entender os algoritmos de aprendizado profundo, a álgebra linear é essencial. Este artigo apresenta os conceitos básicos de álgebra linear mais importantes e mostra duas aplicações relevantes da álgebra linear em ciência de dados.
Em suma, podemos dizer que a álgebra linear é a 'matemática de vetores e matrizes'. Fazemos uso de tais vetores e matrizes, uma vez que são formas matemáticas convenientes de representar grandes quantidades de dados e informações.
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