Dieser einsteigerfreundliche Kurs behandelt die wichtigsten Konzepte der linearen Algebra, die für Datenwissenschaft und Maschinelles Lernen unerlässlich sind. Beginnen Sie mit linearen Gleichungen und lernen Sie, lineare von nichtlinearen Formen zu unterscheiden und Systeme anhand von Beispielen aus der Praxis zu lösen. Anschließend lernen Sie Matrizen und Vektoren kennen, einschließlich Matrixoperationen, spezielle Matrixtypen und die Rolle von Vektoren bei linearen Transformationen. Schließlich erfahren Sie, wie diese Grundlagen Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Dimensionalitätsreduktion und Datenanalyse unterstützen. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Lineare Gleichungen und ihre Formen zu verstehen und anzuwenden - Lineare Gleichungssysteme zu identifizieren und zu lösen - Matrixoperationen durchzuführen und mit speziellen Matrizen zu arbeiten - Vektoren in linearen Umformungen zu verwenden - Konzepte der linearen Algebra in PCA und Workflows des Maschinellen Lernens anzuwenden Ideal für zukünftige Datenanalysten, ML-Ingenieure und KI-Profis.