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Arturo Javier Miguel de Priego Paz Soldán
En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para ayudar a enseñar y aprender la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de dos y tres incógnitas mediante la regla de Cramer, el método de reducción de variables y el método de Gauss-Jordan. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; procesar números, listas numéricas, vectores y matrices; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir funciones y utilizar funciones de Python y de la biblioteca NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a escribir programas que procesen vectores y matrices en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática.
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En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para ayudar a enseñar y aprender la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de dos y tres incógnitas mediante la regla de Cramer, el método de reducción de variables y el método de Gauss-Jordan. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; procesar números, listas numéricas, vectores y matrices; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir funciones y utilizar funciones de Python y de la biblioteca NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a escribir programas que procesen vectores y matrices en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática.
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En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para ayudar a enseñar y aprender la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de dos y tres incógnitas mediante la regla de Cramer, el método de reducción de variables y el método de Gauss-Jordan. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; procesar números, listas numéricas, vectores y matrices; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir funciones y utilizar funciones de Python y de la biblioteca NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a escribir programas que procesen vectores y matrices en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática.
Nota: Este curso es de mayor utilidad para estudiantes que residen en la región de América del Norte. Actualmente, estamos trabajando para proporcionar la misma experiencia en otras regiones.
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Project Overview
En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para ayudar a enseñar y aprender la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de dos y tres incógnitas mediante la regla de Cramer, el método de reducción de variables y el método de Gauss-Jordan. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; procesar números, listas numéricas, vectores y matrices; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir funciones y utilizar funciones de Python y de la biblioteca NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a escribir programas que procesen vectores y matrices en ciencia, tecnología, ingeniería y matemática.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Esta orientada a estudiantes novatos que quieran aprender a resolver sistemas de ecuaciones lineales
Cubre los métodos de Cramer, reducción de variables y Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales
Utiliza Jupyter Notebook, Python y NumPy para la manipulación de matrices y vectores
Prepara a los estudiantes para escribir programas que procesen matrices y vectores en STEM
Requiere conocimientos previos de Python y programación
Está diseñado específicamente para estudiantes de América del Norte
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Reviews summary
Python linear algebra
Este proyecto de 2 horas guiado para aprender Python es excelente para principiantes. Los estudiantes lo encuentran fácil de entender y lo han utilizado con éxito para reforzar lo aprendido en clase.
Es un curso corto y efectivo.
"En lo que ves una peli o unos capítulos de una serie acabas este proyecto xd."
El curso es fácil de entender y seguir.
"Este fue mi primer proyecto guiado, solo asegúrate de tener buen internet. Me sirvió para reforzar lo visto en clase."
Excelente curso guiado para principiantes en Python y álgebra lineal.
"Muy bueno el curso guiado!"
Activities
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in Aprendiendo Python con álgebra lineal with these
activities:
Organizar y revisar las notas y recursos del curso
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Organizar y revisar tus notas y recursos te permitirá consolidar tu aprendizaje, identificar áreas donde necesitas más apoyo y prepararte mejor para las evaluaciones y proyectos.
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-
Recopilar notas, apuntes de clase, tareas y recursos.
-
Organizar los materiales por tema o módulo.
-
Revisar los materiales regularmente para reforzar tu memoria.
Revisar álgebra lineal
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Repasar los conceptos de álgebra lineal te permitirá refrescar tus conocimientos sobre matrices, vectores y sistemas de ecuaciones, lo que te facilitará la comprensión de los métodos de resolución de sistemas de ecuaciones lineales.
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-
Revisa los conceptos básicos de matrices y vectores.
-
Repasa las operaciones básicas con matrices y vectores.
-
Repasa los conceptos de sistemas de ecuaciones lineales.
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Organizar y revisar las notas y recursos del curso
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- Recopilar notas, apuntes de clase, tareas y recursos.
- Organizar los materiales por tema o módulo.
- Revisar los materiales regularmente para reforzar tu memoria.
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- Revisa los conceptos básicos de matrices y vectores.
- Repasa las operaciones básicas con matrices y vectores.
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Career center
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that may be useful to these careers:
Mathematician
Mathematician
Mathematicians study the properties of numbers, space, and form. They are responsible for developing new mathematical theories and solving mathematical problems. Mathematicians typically need a master's degree or PhD in mathematics or a related field. This course may be useful for Mathematicians who want to learn more about linear algebra and how it can be used to solve mathematical problems.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data. They are responsible for developing and implementing statistical models. Statisticians typically need a master's degree or PhD in statistics or a related field. This course may be useful for Statisticians who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop statistical models.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists develop and apply statistical and machine learning models to extract insights from data. They are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data. Data Scientists typically need a master's degree or PhD in a quantitative field, such as statistics, mathematics, or computer science. This course may be useful for Data Scientists who want to learn more about linear algebra and how it can be used to build machine learning models.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical models to solve business problems. They are responsible for developing and implementing solutions to improve efficiency and productivity. Operations Research Analysts typically need a master's degree or PhD in operations research or a related field. This course may be useful for Operations Research Analysts who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop business solutions.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical models to assess risk. They are responsible for developing and implementing insurance and pension plans. Actuaries typically need a bachelor's degree in mathematics or a related field. This course may be useful for Actuaries who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop insurance and pension models.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build and deploy machine learning models. They are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data. Machine Learning Engineers typically need a master's degree or PhD in a quantitative field, such as statistics, mathematics, or computer science. This course may be useful for Machine Learning Engineers who want to learn more about linear algebra and how it can be used to build machine learning models.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. They are responsible for developing and implementing trading strategies. Quantitative Analysts typically need a master's degree or PhD in a quantitative field, such as statistics, mathematics, or finance. This course may be useful for Quantitative Analysts who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop financial models.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data about consumers and markets. They are responsible for developing and implementing marketing strategies. Market Researchers typically need a bachelor's degree in marketing or a related field. This course may be useful for Market Researchers who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop market research models.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to solve business problems. They are responsible for identifying and analyzing business needs. Business Analysts typically need a bachelor's degree in business or a related field. This course may be useful for Business Analysts who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop business solutions.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts interpret raw data to help companies make more informed decisions. They are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data. Data Analysts typically need at least a bachelor's degree in a quantitative field, such as statistics, mathematics, or computer science. This course may be useful for Data Analysts who want to learn more about linear algebra and how it can be used to solve business problems.
Database Administrator
Database Administrator
Database Administrators maintain and manage databases. They are responsible for ensuring that data is stored securely and efficiently. Database Administrators typically need a bachelor's degree in computer science or a related field. This course may be useful for Database Administrators who want to learn more about linear algebra and how it can be used to design databases.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use financial data to make investment recommendations. They are responsible for analyzing financial statements and developing financial models. Financial Analysts typically need a bachelor's degree in finance or a related field. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop financial models.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers build and maintain data pipelines. They are responsible for collecting, cleaning, and storing data. Data Engineers typically need a bachelor's degree in computer science or a related field. This course may be useful for Data Engineers who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop data pipelines.
Computer Scientist
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Computer Scientists research and develop new computer technologies. They are responsible for designing and implementing new algorithms and software. Computer Scientists typically need a master's degree or PhD in computer science or a related field. This course may be useful for Computer Scientists who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop new computer technologies.
Software Engineer
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Software Engineers design, develop, and maintain software systems. They are responsible for writing code and testing software. Software Engineers typically need a bachelor's degree in computer science or a related field. This course may be useful for Software Engineers who want to learn more about linear algebra and how it can be used to develop software.
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Aprendiendo Python con álgebra lineal.
Este libro proporciona una base sólida en álgebra lineal, cubriendo conceptos esenciales como matrices, determinantes, espacios vectoriales y transformaciones lineales. Ofrece un enfoque equilibrado entre teoría y aplicaciones, lo que lo hace valioso para complementar el curso, especialmente para aquellos con poca experiencia previa en álgebra lineal.
Este libro ofrece una introducción integral a Python para el análisis de datos, cubriendo temas como la manipulación y limpieza de datos, el análisis exploratorio de datos y la visualización. Proporciona una base sólida para aplicar Python en el contexto del curso, especialmente para aquellos con poca o ninguna experiencia previa en programación.
Este clásico libro de texto proporciona una introducción accesible al álgebra lineal, cubriendo los fundamentos esenciales. Es un excelente recurso para ampliar los conocimientos adquiridos en el curso y desarrollar una comprensión más profunda de los conceptos.
Este libro ofrece una guía práctica de NumPy y Pandas, dos bibliotecas esenciales de Python para el análisis de datos. Ayuda a los estudiantes a aplicar los conceptos aprendidos en el curso en un contexto práctico, especialmente en lo que respecta al procesamiento de matrices y vectores.
Este libro proporciona una introducción integral al álgebra lineal, cubriendo conceptos esenciales y aplicaciones en diversas áreas. Ofrece una base sólida para complementar el curso, especialmente para aquellos interesados en explorar las aplicaciones del álgebra lineal en ciencia e ingeniería.
Este libro proporciona una introducción integral a Python para la ciencia de datos, cubriendo temas como la manipulación de datos, el modelado y la visualización. Ofrece una base sólida para aplicar Python en el contexto del curso, especialmente para aquellos con poca o ninguna experiencia previa en programación.
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Este libro proporciona una introducción al álgebra lineal con un enfoque en las aplicaciones. Ofrece una base sólida para comprender los conceptos del curso y desarrollar habilidades para aplicarlos en contextos del mundo real.
Este libro proporciona una introducción integral a Pandas, una biblioteca de Python para el análisis de datos. Ayuda a los estudiantes a aplicar los conceptos aprendidos en el curso en un contexto práctico, especialmente en lo que respecta a la manipulación y el análisis de datos tabulares.
Este libro proporciona una introducción moderna al álgebra lineal, cubriendo conceptos esenciales y aplicaciones en diversas áreas. Ofrece una perspectiva actualizada y ofrece ejemplos y ejercicios prácticos que complementan el curso.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático utilizando Python. Ofrece una base sólida para aplicar los conceptos del curso en un contexto práctico, especialmente en lo que respecta al uso de bibliotecas como scikit-learn.
Este libro proporciona una introducción accesible al álgebra lineal con énfasis en aplicaciones. Ofrece ejemplos y ejercicios del mundo real que complementan el curso y ayudan a desarrollar una comprensión práctica de los conceptos.
Este libro proporciona una guía práctica de Python para el análisis de datos, cubriendo temas esenciales como la manipulación de datos, el análisis exploratorio de datos y la visualización. Ofrece ejemplos prácticos y proyectos que complementan el curso y ayudan a desarrollar habilidades prácticas.
Este libro proporciona una introducción simplificada al álgebra lineal, haciéndola accesible para principiantes. Ofrece una visión general de los conceptos esenciales y ejemplos fáciles de entender, lo que la convierte en una lectura complementaria útil para aquellos que buscan una comprensión básica.
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Este libro proporciona una introducción técnica al álgebra lineal, enfocada en aplicaciones en ciencia e ingeniería. Ofrece una cobertura detallada de temas avanzados y es un recurso valioso para aquellos interesados en profundizar su comprensión.
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Este libro proporciona una introducción completa a Python, cubriendo conceptos esenciales y avanzados. Ofrece una referencia detallada y es un recurso valioso para aquellos interesados en desarrollar una comprensión profunda de Python.
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Effort
Dos horas aproximadamente.
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
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Instructor
Arturo Javier Miguel de Priego Paz Soldán
Language
Español
Good to know
Esta orientada a estudiantes novatos que quieran aprender a resolver sistemas de ecuaciones lineales
Cubre los métodos de Cramer, reducción de variables y Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones lineales
Utiliza Jupyter Notebook, Python y NumPy para la manipulación de matrices y vectores
Prepara a los estudiantes para escribir programas que procesen matrices y vectores en STEM
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