10 Meilleurs Cours de Algèbre Linéaire en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Algèbre Linéaire et à obtenir votre  certificat de Algèbre Linéaire.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Algèbre Linéaire  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Algèbre Linéaire en Ligne

1. Become a Linear Algebra Master par Krista King Cours Udemy Notre meilleur choix

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 26732+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3707+ avis.

Contenu du cours
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

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2. Complete linear algebra: theory and implementation in code par Mike X Cohen Cours Udemy

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 25828+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3821+ avis.

Contenu du cours
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

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3. Learn Algebra The Easy Way! par Organic Chemistry Tutor Cours Udemy

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 6447+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1380+ avis.

Contenu du cours
“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”

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4. Master Linear Algebra 2020: The Complete Study Of Spaces par Kody Amour Cours Udemy

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 6015+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 382+ avis.

Contenu du cours
“Introduction Video
Introduction
Matrices and Their Properties
Vector Spaces and Linear Transformations
Orthogonality, Norms and Inner Product Spaces
Eigenvalues
Conclusion”

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

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 5937+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 376+ avis.

Contenu du cours
“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 !”

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6. Linear Algebra for Beginners: Open Doors to Great Careers par Richard Han Cours Udemy

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4614+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 495+ avis.

Contenu du cours
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

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

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4074+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 652+ avis.

Contenu du cours
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

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8. Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science par Manifold AI Learning ® Cours Udemy

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3937+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 274+ avis.

Contenu du cours
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

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

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3920+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 369+ avis.

Contenu du cours
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

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

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

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 3042+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 383+ avis.

Contenu du cours
“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”

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Algèbre Linéaire

Combien de temps faut-il pour apprendre Algèbre Linéaire?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Algèbre Linéaire » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Algèbre Linéaire ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Algèbre Linéaire ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Algèbre Linéaire.

Est-ce que Algèbre Linéaire est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Algèbre Linéaire n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Algèbre Linéaire en un rien de temps !

Comment apprendre Algèbre Linéaire rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Algèbre Linéaire est de suivre d’abord ce cours de Algèbre Linéaire puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Algèbre Linéaire?

Si vous voulez explorer et apprendre Algèbre Linéaire, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Algèbre Linéaire. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Algèbre Linéaire en un rien de temps !