10 Los Mejores Cursos De Álgebra Lineal en Línea

Primer plano del iPhone mostrando la aplicación Udemy y el portátil con la libretaHay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Álgebra Lineal  y a obtener tu certificado de Álgebra Lineal.

En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Álgebra Lineal que están disponibles en línea ahora mismo.

Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.

A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.

10 Mejores Cursos De Álgebra Lineal en Línea

1. Curso de Udemy Become a Linear Algebra Master de Krista King La mejor opción

“Learn everything from Linear Algebra, then test your knowledge with 400+ practice questions”

En el momento de escribir este artículo más de 26732+ personas han realizado este curso y han dejado más de 3707+ comentarios.

Contenido del curso
Getting started
Operations on one matrix
Operations on two matrices
Matrices as vectors
Dot products and cross products
Matrix-vector products
Transformations
Inverses
Determinants
Transposes
Orthogonality and change of basis
Orthonormal bases and Gram-Schmidt
Eigenvalues and Eigenvectors
Final exam and wrap-up

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

2. Curso de Udemy Complete linear algebra: theory and implementation in code de Mike X Cohen

“Learn concepts in linear algebra and matrix analysis, and implement them in MATLAB and Python.”

En el momento de escribir este artículo más de 25828+ personas han realizado este curso y han dejado más de 3821+ comentarios.

Contenido del curso
Introductions
Get the course materials
Vectors
Introduction to matrices
Matrix multiplications
Matrix rank
Matrix spaces
Solving systems of equations
Matrix determinant
Matrix inverse
Projections and orthogonalization
Least-squares for model-fitting in statistics
Eigendecomposition
Singular value decomposition
Quadratic form and definiteness
Bonus section

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

3. Curso de Udemy Learn Algebra The Easy Way! de Organic Chemistry Tutor

“Algebra Review – Slope, Graphing Linear Equations, Exponents, Factoring, Solving Quadratic Equations, & Radicals”

En el momento de escribir este artículo más de 6447+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1380+ comentarios.

Contenido del curso
“Introduction
Basic Arithmetic – Addition, Subtraction, Multiplication, and Division
Fractions Review Tutorial
Solving Linear Equations
Order of Operations
Graphing Linear Equations
Linear Inequalities and Absolute Value Expressions
Polynomials
Factoring
Systems of Linear Equations
Quadratic Equations
Rational Expressions
Radical Expressions
Complex Imaginary Numbers
Exponential and Logarithmic Functions
Functions
Conic Sections
Arithmetic & Geometric Sequences”

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

4. Curso de Udemy Master Linear Algebra 2020: The Complete Study Of Spaces de Kody Amour

Learn How to Define Space And How it is Characterized And Measured. We Make Linear Algebra Math Fun And Easy.

En el momento de escribir este artículo más de 6015+ personas han realizado este curso y han dejado más de 382+ comentarios.

Contenido del curso
“Introduction Video
Introduction
Matrices and Their Properties
Vector Spaces and Linear Transformations
Orthogonality, Norms and Inner Product Spaces
Eigenvalues
Conclusion”

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

5. Curso de Udemy College Level Advanced Linear Algebra! Theory & Programming! de “Ahmed Fathy, MSc”

“Linear Algebra (matlab – python) & Matrix Calculus For Machine Learning, Robotics, Computer Graphics, Control, & more !”

En el momento de escribir este artículo más de 5937+ personas han realizado este curso y han dejado más de 376+ comentarios.

Contenido del curso
“Introduction To The Course
Introduction To Matrices : Linear Independence And Matrix Multiplication
Introduction To Gaussian Elimination And Matrix Inverse
Test Your Self ! – Exam 1 !
The Computer Graphics Section !
The Robotics Section !
Test Your Self ! – Exam 2 !
Test Your Self ! – Exam 3 !
EigenValues & EigenVectors ( I ) : Introduction
EigenValues & EigenVectors ( II ) : Difference Equations
EigenValues & EigenVectors ( III ) : Differential Equations
Test Your Self ! – Exam 4 !
Matrix Inverse Using Cofactors & The Cayley Hamilton Theorem
Back To Systems Of Linear Equations ! – The Matrix Rank
The Four Sub-spaces Of A Matrix
Solving The Unsolvable : Linear Regression, Projection Matrix & Normal Equation
Test Your Self ! – Exam 5 !
A Section On Symmetric Matrices
A Section On Machine Learning And DataScience
Appendix A – The Lagrange Multipliers
The Principal Component Analysis (PCA)
Test Your Self ! – Exam 6 !
The Singular Value Decomposition (SVD)
The Pseudo Inverse Of A Matrix
Test Your Self ! – Exam 7 !
The LU Decomposition
A Video On Positive Definite Matrices – Will Come Back In A Subsequent Section !
Appendix B : The Taylor Expansion
Back To Positive Definite Matrices !
Determinants !
Matrix Calculus – I : The Basics
Matrix Calculus II : On The Relation Between The Jacobian And Double Integrals
Matrix Calculus – III : More On Matrix Calculus
Test Your Self ! – The Final Exam !
EXTRA – I :: Homogeneous Coordinates And The Projection Matrix Derivation !
BONUS : Get My Other Courses !”

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

6. Curso de Udemy Linear Algebra for Beginners: Open Doors to Great Careers de Richard Han

“Learn the core topics of Linear Algebra to open doors to Computer Science, Data Science, Actuarial Science, and more!”

En el momento de escribir este artículo más de 4614+ personas han realizado este curso y han dejado más de 495+ comentarios.

Contenido del curso
Introduction
Solving Systems of Linear Equations
Vectors
Matrix Operations
Properties of Matrix Addition and Scalar Multiplication
The Inverse of a Matrix
Determinants
Properties of Determinants
Vector Spaces
Subspaces
Span and Linear Independence
Basis and Dimension
Concluding Letter

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

7. Curso de Udemy Complete Linear Algebra for Data Science & Machine Learning de “Kashif A., Abdullah A.”

“Linear Algebra for Data Science, Big Data, Machine Learning, Engineering & Computer Science. Master Linear Algebra”

En el momento de escribir este artículo más de 4074+ personas han realizado este curso y han dejado más de 652+ comentarios.

Contenido del curso
Welcome and Introduction
Basics of Matrices
Basics of Matrices (Continued)
Matrices and Systems of Linear Equations
Matrix Algebra and Operations
Determinant of a Matrix
Inverse of a Matrix
Properties of Determinants
*** OPTIONAL: Introduction to Vectors
Vector Spaces
Subspace and Nullspace
Span and Spanning Sets
Linear Dependence and Independence
Basis and Dimension
Eigenvalues and Eigenvectors
Basic Algebra Concepts (Additional Lessons)
Congratulations and Bonus Material

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

8. Curso de Udemy Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science de Manifold AI Learning ®

“Go Zero to Pro – Complete linear algebra – Mathematics for data science, machine learning & Deep Learning”

En el momento de escribir este artículo más de 3937+ personas han realizado este curso y han dejado más de 274+ comentarios.

Contenido del curso
Vectors Basics
Vector Projections
Basis of Vectors
Matrix Basics from High school
Matrices – Setting up the stage – Transformations
Gaussian Elimination
Einstein Summation convention – Non Orthogonal basis – Gram Schmidt Process
Eigen Problems
Google Pagerank Algorithm
SVD – Singular Value Decomposition
Pseudo Inverse
Matrix Decompositions
Solving the Linear Regression using Matrix Decomposition methods
Linear Regression from Scratch
Linear Algebra in Natural Language Processing
Linear Algebra for Deep Learning – Getting started with Pytorch
Linear Regression Using Pytorch
Python Basics
Python for Data Science
Basics of Statistics
Appendix : Python for Data Science

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

9. Curso de Udemy “PCA & multivariate signal processing, applied to neural data” de Mike X Cohen

Learn and apply cutting-edge data analysis techniques for “big neurodata” (theory and MATLAB/Python code)

En el momento de escribir este artículo más de 3920+ personas han realizado este curso y han dejado más de 369+ comentarios.

Contenido del curso
Introduction
Download all course materials
Dimensions and sources
Linear algebra crash course
Creating and interpreting covariance matrices
Dimension reduction with PCA
Source separation with GED
Source separation for steady-state responses
Independent components analysis (ICA)
Overfitting and inferential statistics
Big questions in multivariate neuroscience
Bonus section

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

10. Curso de Udemy Linear Algebra and Geometry 1 de “Hania Uscka-Wehlou, Martin Wehlou”

“Systems of equations, matrices, vectors, and geometry”

En el momento de escribir este artículo más de 3042+ personas han realizado este curso y han dejado más de 383+ comentarios.

Contenido del curso
“Introduction to the course
Some basic concepts
Systems of linear equations; building up your geometrical intuition
Solving systems of linear equations; Gaussian elimination
Some applications in mathematics and natural sciences
Matrices and matrix operations
Inverses; Algebraic properties of matrices
Elementary matrices and a method for finding A inverse
Linear systems and matrices
Determinants
Vectors in 2-space, 3-space, and n-space
Distance and norm in R^n
Dot product, orthogonality, and orthogonal projections
Cross product, parallelograms and parallelepipeds
Lines in R^2
Planes in R^3
Lines in R^3
Geometry of linear systems; incidence between lines and planes
Distance between points, lines, and planes
Some words about the next course
Extras”

Haz clic aquí para obtener un 95 % de descuento, el descuento se aplicará automáticamente cuando hagas clic

Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Álgebra Lineal

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Álgebra Lineal?

La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Álgebra Lineal?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.

Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Álgebra Lineal? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Álgebra Lineal? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Álgebra Lineal.

¿Es fácil o difícil aprender Álgebra Lineal?

Aprender Álgebra Lineal no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Álgebra Lineal en poco tiempo!

¿Cómo puedo aprender Álgebra Lineal rápidamente?

La forma más rápida de aprender Álgebra Lineal es adquirir primero este curso de Álgebra Lineal y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.

¿Dónde puedo aprender Álgebra Lineal?

Si quieres descubrir y aprender Álgebra Lineal, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Álgebra Lineal. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Álgebra Lineal en poco tiempo