Álgebra Linear para Data Science e Machine Learning

A Álgebra Linear é um dos fundamentos essenciais para quem deseja atuar com Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Seja na manipulação de grandes conjuntos de dados, na construção de modelos preditivos ou na implementação de algoritmos de Machine Learning, a compreensão dessa área matemática é indispensável. Este curso foi estruturado para oferecer uma abordagem intuitiva e prática dos conceitos mais importantes, combinando teoria e implementações em Python para garantir que você aprenda aplicando.O curso é dividido em seis seções, cada uma abordando um aspecto fundamental da Álgebra Linear. Começamos com uma introdução aos conceitos básicos, onde explicamos a importância dessa disciplina e como ela se conecta com Data Science e Machine Learning. Aqui, são apresentados elementos como escalares, vetores, matrizes e tensores, além da instalação das bibliotecas necessárias para a programação em Python. Também exploramos a representação de dados e como os sistemas lineares são utilizados para resolver problemas matemáticos.Na segunda seção, aprofundamos o estudo dos vetores, suas propriedades e aplicações. Vetores são componentes fundamentais na manipulação de dados, na normalização de variáveis e até mesmo na definição de espaços multidimensionais usados em modelos preditivos. Você aprenderá sobre normas, vetores unitários, vetores ortogonais e ortonormais, além de visualizar essas estruturas de maneira intuitiva através de gráficos.Em seguida, exploramos as matrizes, que são amplamente utilizadas na representação de dados e no processamento de grandes volumes de informações. Conheceremos as principais propriedades das matrizes, suas normas, transposição, inversão e decomposições fundamentais para diversas aplicações. Esses conceitos são indispensáveis para o funcionamento de redes neurais, regressões lineares e técnicas de redução de dimensionalidade.A quarta seção é dedicada às operações envolvendo vetores e matrizes</st