Ce cours convivial pour les débutants couvre les concepts de base de l'algèbre linéaire essentiels pour la science des données et l'apprentissage automatique. Commencez par les équations linéaires et apprenez à identifier les formes linéaires et non linéaires et à résoudre les systèmes à l'aide d'exemples du monde réel. Ensuite, explorez les matrices et les vecteurs, y compris les opérations matricielles, les types de matrices spéciales et les rôles des vecteurs dans les transformations linéaires. Enfin, vous découvrirez comment ces fondements soutiennent des techniques telles que l'Analyse en composantes principales (ACP) pour la réduction de la dimensionnalité et l'analyse des données. Pour réussir ce cours, aucune expérience préalable n'est requise. Il est idéal pour les étudiants, les scientifiques de données en herbe et les débutants en apprentissage automatique qui cherchent à renforcer leurs bases mathématiques. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Comprendre et appliquer les équations linéaires et leurs formes - Identifier et résoudre les systèmes d'équations linéaires - Effectuer des opérations matricielles et travailler avec des matrices spéciales - Utiliser des vecteurs dans les transformations linéaires - Appliquer les concepts d'algèbre linéaire dans les flux de travail de l'ACP et de l'apprentissage automatique Idéal pour les futurs analystes de données, les ingénieurs ML et les professionnels de l'IA.