Este repositório contém minhas anotações baseados no livro Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications with Python, escrito por Mike X Cohen.
📚 O objetivo é aprofundar os conhecimentos em álgebra linear com foco prático em ciência de dados, utilizando Python e bibliotecas como NumPy e Matplotlib.
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Entender os principais conceitos da álgebra linear.
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Relacionar teoria com aplicações em ciência de dados.
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Criar visualizações e exemplos com Python para reforçar o aprendizado.
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Ter um material de referência pessoal e aberto à comunidade.
A álgebra linear está por trás de diversos algoritmos de aprendizado de máquina, PCA, sistemas de recomendação, redes neurais e muito mais. Este repositório é meu esforço pessoal para entender profundamente esses conceitos e também compartilhar esse caminho com outros estudantes e profissionais.
Sinta-se à vontade para abrir issues, sugerir melhorias ou até contribuir com novos exemplos e exercícios!
Você pode me encontrar no LinkedIn ou me mandar um e-mail em msantos18.ms@gmail.com