Важные математические темы и навыки, необходимые для Data Science

СохранитьСохраненоУдалён 0

Я не очень хорош в математике; я могу стать специалистом по данным?

Это самый распространенный вопрос, который задают все альтернативные кандидаты Data Science. Без математики вы не можете быть Data Scientist. Из этой статьи вы также узнаете, как не бояться математики и почему математика не должна сдерживать вас, чтобы стать будущим Data Scientist.

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 8 недель Вы рассмотрите применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами

Почему математика важна для Data Scienсе?

Почти все данные, которые вы использовали для анализа данных, будут в числовом формате. Чтобы проанализировать, отфильтровать и найти шаблон, вы должны погрузиться в многочисленные числовые особенности данных.

Математика- важна! Если Вы не занимаетесь математикой, Вы не станете Data Scientist.

вернуться в меню ↑

Как много знаний математики должно быть у Data Scientist?

Вам не требуется степень магистра или бакалавра по математике. Достаточно образования в области компьютерных наук.

Здорово, если у вас есть базовые знания по математике. Если вы учитесь в колледже по математике и хорошо разбираетесь в математических темах, вам не будет сложно. Чтобы выучить математику, нужны две вещи.

  • Понимание важности математики
  • Интерес к изучению математики.
вернуться в меню ↑

Навыки и темы из математики, необходимые для Data Scientist

Что нужно, чтобы получить знания в области Data Scienсе и машинного обучения?

Как правило, математика делится на две основные области — линейная алгебра и геометрия.

Забудьте о геометрии, для науки о данных вы должны иметь дело с линейной алгеброй.

Линейная алгебра — одна из самых важных тем математики, которую вам нужно выучить. Для каждой работы с данными вам нужна структура данных для организации ваших данных и арифметическая операция для анализа ваших данных.

  • Наборы, векторы, матрицы, массивы являются важными структурами данных для организации ваших данных.
  • Арифметические операции, выполняемые с данными строк, называются обработкой данных. Это также называется Data Munging.

Для анализа данных вам необходимо выполнить множество статистических и вероятностных операций.

Некоторые важные темы формируют статистику и вероятность:

  • Описательная статистика
  • Логическая статистика
  • Проверка гипотезы
  • Различные статистические тесты (Хи-квадрат / t-тест / Z-тест / ANOVA / регрессия / выборка / BootStapping / Bagging / перекрестная проверка)
Станьте Data Scientist
Подробнее

За 8 недель Вы рассмотрите применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами

Для машинного обучения, наряду с вышеупомянутыми темами, вы должны изучить некоторые основные математические темы, такие как линейная и нелинейная алгебра, исчисление и ограничения. Исчисление является продвинутой темой в математике.

вернуться в меню ↑

Важные советы для аспирантов Data Science

  • Если вы новичок в этих математических темах, не сдерживайте себя. Параллельно изучайте математические навыки.
  • В Data Scienсе есть много библиотек Python. Вы можете использовать эти библиотеки для выполнения математических операций, а не заниматься математикой голыми руками.
  • Data Scienсе очень динамична и меняется каждый день, поэтому вы должны следить за всем происходящим в мире математики постоянно.
  • Чтобы стать экспертом в области данных, вам нужно быть уверенным в этих математических темах и навыках. Чем больше вы знаете математику, тем лучше вы становитесь в своей работе Data Scientist.
Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0