ما هي أهمية الرياضيات في علم البيانات؟ إلى أي مدى يجب أن تكون جيدًا؟

ما هي أهمية الرياضيات في علوم البيانات

تلعب الرياضيات دورًا حيويًا في كل تخصص من مجالات العلوم. إنه ضروري في جميع مناحي الحياة اليومية. قد تختلف متطلبات المهارات الرياضية من موضوع إلى آخر. قد تتطلب بعض القضايا لمسة من الرياضيات فقط مقارنة بغيرها. ومع ذلك ، يقع علم البيانات في الفئة الأخيرة. في هذا المنشور ، سنناقش بالتفصيل مدى أهمية الرياضيات في علم البيانات.

معنى علم البيانات

علم البيانات متعدد التخصصات ومتنوع. يمكن أن يكون مرتبطًا بأي مجال مثل الاقتصاد والعلوم الطبية والبيئة وما إلى ذلك. تتمثل الوظيفة الأساسية لعلم البيانات في جمع كميات هائلة من البيانات لتحليلها وتفسيرها واتخاذ قرارات ذات مغزى. لتحقيق ذلك ، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي المعقدة لبناء نماذج تنبؤية.

تحقق من دوراتنا المجانية للتغلب على المنافسة.

استكشف دوراتنا الشهيرة في علوم البيانات

أهداف علم البيانات

نحن نعيش في عصر المعلومات. يتم إنشاء قدر كبير من البيانات كل عام. لتجنب الارتباك وتحسين استخدام البيانات ، ظهر علم البيانات في الصورة. يتم تحليل البيانات التي تم إنشاؤها لاستخلاص النتائج. يستخدم الصناعيون هذه الاستنتاجات ، الاقتصاديون وما إلى ذلك ، لاتخاذ قرارات أفضل.

عملية علم البيانات

تتكون عملية علم البيانات من خمس خطوات أساسية.

1. الخطوة الأولى هي معرفة متطلبات العميل. ستساعدك العملية على تحديد المشكلة الرئيسية.
2. الخطوة الثانية هي جمع كل البيانات ذات الصلة المطلوبة لحل المشكلة.
3. الخطوة الثالثة هي فهم البيانات التي تم جمعها.
4. الخطوة الرابعة هي تحليل البيانات بعناية باستخدام التعلم الآلي والإحصاءات والخوارزميات.
5. الخطوة الأخيرة هي استخلاص النتائج والتوصل إلى نتائج.

تحقق من دورات علوم البيانات لدينا لتحسين مهاراتك.

استخدامات علم البيانات

1. تُستخدم علوم البيانات في البنوك لإدارة بياناتها بكفاءة والبقاء في الطليعة في السوق.
2. كما أنه يلعب دورًا مهمًا في تحليل البيانات المالية للصناعات.
3. يتم استخدامه من قبل الشركات المصنعة للحصول على أقصى ربح من إنتاجهم.
4. في الوقت الحاضر ، يتم استخدامه أيضًا في جعل بيئة القيادة آمنة من خلال تحليل حركة المرور.
5. تستخدم صناعة الصحة علم البيانات لأغراض مختلفة ، مثل اكتشاف الأدوية وإجراء البحوث واكتشاف تقنيات التشخيص المختلفة وما إلى ذلك.
6. تستخدمه المنصات التجارية أيضًا للتنبؤ باهتمام المستخدمين.

مهارات علوم البيانات الأعلى للتعلم في عام 2022

أهمية الرياضيات في علوم البيانات

تشكل الرياضيات أساس علم البيانات. تتطلب كل خطوة في التحليل ، مثل التعلم الآلي والخوارزمية وما إلى ذلك ، فهمًا عميقًا للرياضيات. سيساعدك امتلاك قاعدة صلبة من الخوارزميات على إنشاء تصميمات لنماذجك. من أجل التفوق في مجال علم البيانات ، فإن معرفة الرياضيات أمر ضروري.

يتطلب التعلم الآلي منك إتقان المفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي والمتجه وحساب التفاضل والتكامل والاحتمال. تكمن الإجابة على السؤال المتعلق بمدى أهمية الرياضيات في علم البيانات في مكونات التعلم الآلي.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة في علوم البيانات

المكونات الثلاثة للتعلم الآلي هي البيانات والنموذج والتعلم.

1. البيانات هي جوهر التعلم الآلي. تبدو البيانات هنا أكثر فائدة عندما تكون رقمية. يمكن اعتبار البيانات الرقمية كمتجهات تتطلب فهم قواعد الجبر.
2. النموذج هو تحويل الافتراضات إلى شكل رياضي. يتم استخدامه لفهم العملية بعمق ثم عمل تنبؤات.
3. يستفيد التعلم من طرق التحسين العددي لتقليل دالة التكلفة ، وهو مقياس لعدد الافتراضات التي تتطابق مع الواقع.

بصرف النظر عن التعلم الآلي ، تلعب الرياضيات أيضًا دورًا مهمًا في تصحيح الخوارزميات وفي فهم الافتراضات والقيود الخاصة بالنماذج.

تحقق من الشهادة الاحترافية في علوم البيانات في BDM من IIM Kozhikode

المتطلبات الرياضية في علم البيانات

المتطلبات الرياضية الأساسية الثلاثة في علم البيانات هي حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء. من المتوقع أن يكون لدى معظم علماء البيانات فهم لهذه المفاهيم الثلاثة. المبادئ الأساسية التي تقوم عليها هذه المفاهيم لها تأثير على العالم.

1. حساب التفاضل والتكامل

يتعامل حساب التفاضل والتكامل مع التحليل ومعدل تغير الكميات. وهو من نوعين ، حساب التفاضل والتكامل. يقسم حساب التفاضل التفاضلي الأشياء إلى أجزاء صغيرة لإيجاد الاختلافات. ينضم حساب التفاضل والتكامل إلى التفاصيل الصغيرة لمعرفة مقدارها. يلعب حساب التفاضل والتكامل دورًا حيويًا في الخوارزميات الإحصائية.

2. الجبر الخطي

مطلوب الجبر الخطي في علم البيانات لإعطاء مدخلات لأجهزة الكمبيوتر. سيساعدك فهم الجبر الخطي على العمل ومعالجة البيانات بطرق متعددة. تعتمد جميع خوارزميات التعلم الآلي على الجبر الخطي. يظهر تطبيقه في التعلم الآلي وتقليل الأبعاد ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.

3. الإحصائيات

يتم استخدام الإحصائيات لإجراء التحليل الفني للبيانات. يستخدم الرياضيات لإجراء التحليل الفني. يمكن تعريفه وفقًا لذلك على أنه جمع وتحليل البيانات. المفاهيم المتضمنة في الإحصاء هي اختبار الاحتمال والانحدار والافتراضات.

هناك مهارات رياضية أخرى قد تكون مطلوبة أيضًا لحل المشكلات.

4. الرياضيات التمييزية

يمكن تعريف الرياضيات المنفصلة حيث تُعرف الرياضيات المستخدمة في عالم الكمبيوتر بالرياضيات المنفصلة. لديها عدد من المبادئ التي يمكن أن تعمل على حل المشكلات المعقدة في علم البيانات.

5. الرسوم البيانية في علم البيانات

تساعد الهياكل الرسومية في علم البيانات على عمل تنبؤات أكثر دقة. يعمل كمصدر للعثور على إجابات للقضايا المعقدة والتوصل إلى استنتاجات دقيقة. أنها توفر نظامًا للبيانات. تعمل هذه الهياكل كصلات مترابطة مع كمية كبيرة من البيانات.

أين يمكنك أن تتعلمها؟

تكمن معظم الرياضيات المطلوبة في الإحصاء والجبر. الإحصاء هو أساس علم البيانات ، بينما الجبر هو قلب علم البيانات. لذلك يُطلب من علماء البيانات أن يكون لديهم فهم لكليهما. هناك دورات مدفوعة بالإضافة إلى دورات مجانية لتعلم الرياضيات. الدورات المدفوعة متاحة في Udemy و Coursera وما إلى ذلك. وهناك أيضًا مجموعة متنوعة من الفصول المجانية المتاحة عبر الإنترنت.

خاتمة

تمت الإجابة على السؤال المتعلق بمدى أهمية الرياضيات في علم البيانات في هذا المنشور.بشكل عام ، الرياضيات وعلوم البيانات مترابطة. سيكون من المفيد أن يكون لديك معرفة أساسية بالرياضيات لعلماء البيانات الطموحين ، مما سيساعدهم على اختيار أفضل خوارزمية وإجراء تنبؤات دقيقة. في البداية ، قد يبدو من الصعب تعلم الرياضيات وإتقانها ، ولكن مع الممارسة المنتظمة ، يمكن لعلماء البيانات تحقيق ذلك بالتأكيد. أفضل طريقة لتعلم الرياضيات هي الدراسة الذاتية. توفر قائمة المصادر عبر الإنترنت موارد مختلفة لنفسها.

إذا كنت ترغب في التعمق أكثر في العمل مع Python ، خاصة لعلوم البيانات ، فإن upGrad تقدم لك PGP التنفيذي في علوم البيانات. تم تصميم هذا البرنامج لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات من المستوى المتوسط ​​، ومهندسي البرمجيات الذين يتطلعون إلى استكشاف علوم البيانات ، والمحللين غير التقنيين ، والمهنيين في بداية حياتهم المهنية ، وما إلى ذلك. يضمن منهجنا المنظم ودعمنا المكثف أن يصل طلابنا إلى إمكاناتهم الكاملة دون صعوبات.

استعد لمهنة المستقبل

تقدم بطلب للحصول على ماجستير العلوم في علوم البيانات - LJMU و IIIT بنغالور