Wie wichtig ist Mathematik in der Datenwissenschaft? Wie gut sollten Sie sein?

Wie wichtig ist Mathematik in der Datenwissenschaft?

Mathematik spielt in allen Wissenschaftsdisziplinen eine zentrale Rolle. Es ist in allen Bereichen des täglichen Lebens unverzichtbar. Die Anforderungen an mathematische Fähigkeiten können von Fach zu Fach unterschiedlich sein. Einige Probleme erfordern im Vergleich zu anderen möglicherweise nur einen Hauch von Mathematik. Data Science fällt jedoch in die letztere Kategorie. In diesem Beitrag werden wir im Detail diskutieren, wie wichtig Mathematik in der Datenwissenschaft ist.

Bedeutung von Data Science

Data Science ist interdisziplinär und vielfältig. Es kann sich auf alle Bereiche wie Wirtschaft, Medizin, Umwelt usw. beziehen. Die Hauptfunktion der Datenwissenschaft besteht darin, riesige Datenmengen zu sammeln, um sie zu analysieren, zu interpretieren und sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Um dies zu erreichen, nutzt es komplexe maschinelle Lernalgorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

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Ziele der Datenwissenschaft

Wir leben im Informationszeitalter. Jedes Jahr entsteht eine beträchtliche Menge an Daten. Um Verwirrung zu vermeiden und die Nutzung von Daten zu optimieren, ist Data Science ins Spiel gekommen. Die generierten Daten werden analysiert, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Industrielle nutzen diese Schlussfolgerungen, Ökonomen usw., um bessere Entscheidungen zu treffen.

Data-Science-Prozess

Der Data-Science-Prozess besteht aus fünf wesentlichen Schritten.

1. Der erste Schritt besteht darin, die Anforderungen des Kunden herauszufinden. Der Prozess hilft Ihnen, das Hauptproblem zu identifizieren.
2. Der zweite Schritt besteht darin, alle relevanten Daten zu sammeln, die zur Lösung des Problems erforderlich sind.
3. Der dritte Schritt besteht darin, die gesammelten Daten zu verstehen.
4. Der vierte Schritt besteht darin, die Daten mithilfe von maschinellem Lernen, Statistiken und Algorithmen sorgfältig zu analysieren.
5. Der letzte Schritt besteht darin, Schlussfolgerungen zu ziehen und Ergebnisse zu erzielen.

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Verwendung von Data Science

1. Data Science wird in Banken eingesetzt, um ihre Daten effizient zu verwalten und am Markt die Nase vorn zu haben.
2. Es spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Finanzdaten für Branchen.
3. Es wird von Herstellern verwendet, um den maximalen Gewinn für ihre Produktion zu erzielen.
4. Heutzutage wird es auch verwendet, um die Fahrumgebung durch Verkehrsanalysen sicherer zu machen.
5. Die Gesundheitsbranche nutzt Data Science für verschiedene Zwecke, z. B. um Medikamente zu entdecken, Forschung zu betreiben, verschiedene Diagnosetechniken herauszufinden usw.
6. Kommerzielle Plattformen verwenden es auch, um das Interesse der Benutzer vorherzusagen.

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Bedeutung der Mathematik in der Datenwissenschaft

Mathematik bildet die Grundlage für Data Science. Jeder Schritt in der Analyse, wie maschinelles Lernen, Algorithmus etc., erfordert ein tiefes Verständnis der Mathematik. Eine solide Basis von Algorithmen wird Ihnen helfen, Designs für Ihre Modelle zu erstellen. Um sich im Bereich Data Science hervorzutun, sind mathematische Kenntnisse unerlässlich.

Maschinelles Lernen erfordert, dass Sie mathematische Konzepte wie Lineare Algebra, Vektor, Analysis und Wahrscheinlichkeit beherrschen. Die Antwort auf die Frage , wie wichtig Mathematik in der Data Science ist, liegt in den Komponenten des maschinellen Lernens.

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Die drei Komponenten des maschinellen Lernens sind Daten, Modelle und Lernen.

1. Daten sind der Kern des maschinellen Lernens. Hier scheinen Daten nützlicher zu sein, wenn sie numerisch sind. Die numerischen Daten können als Vektoren betrachtet werden, die ein Verständnis der Regeln der Algebra erfordern.
2. Modell ist die Umsetzung von Annahmen in mathematische Form. Es wird verwendet, um den Prozess im Detail zu verstehen und dann Vorhersagen zu treffen.
3. Beim Lernen werden numerische Optimierungsmethoden verwendet, um die Kostenfunktion zu minimieren, die ein Maß dafür ist, wie viele Annahmen mit der Realität übereinstimmen.

Neben maschinellem Lernen spielt Mathematik auch eine wichtige Rolle beim Debuggen von Algorithmen und beim Verständnis der Annahmen und Einschränkungen der Modelle.

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Mathematische Anforderungen in der Datenwissenschaft

Die drei wesentlichen mathematischen Anforderungen in der Datenwissenschaft sind Analysis, Lineare Algebra und Statistik. Von den meisten Data Scientists wird erwartet, dass sie diese drei Konzepte verstehen. Die Grundprinzipien, die diesen Konzepten zugrunde liegen, wirken sich auf die Welt aus.

1. INFINITESIMALRECHNUNG

Calculus befasst sich mit der Analyse und der Änderungsrate von Größen. Es gibt zwei Arten, Differentialrechnung und Integralrechnung. Die Differentialrechnung zerlegt Dinge in kleine Teile, um die Unterschiede zu finden. Die Integralrechnung fügt die kleinen Details hinzu, um zu sehen, wie viel sie hat. Kalkül spielt eine wichtige Rolle in statistischen Algorithmen.

2. LINEARE ALGEBRA

Lineare Algebra in der Datenwissenschaft ist erforderlich, um Eingaben an Computer zu liefern. Das Verständnis der linearen Algebra hilft Ihnen, Daten auf vielfältige Weise zu bearbeiten und zu manipulieren. Alle maschinellen Lernalgorithmen sind von der linearen Algebra abhängig. Seine Anwendung wird in maschinellem Lernen, Dimensionsreduktion, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision gesehen.

3.STATISTIK

Statistiken werden verwendet, um technische Analysen von Daten durchzuführen. Es verwendet Mathematik, um technische Analysen durchzuführen. Es kann dementsprechend als Sammlung und Analyse von Daten definiert werden. Die Konzepte der Statistik sind Wahrscheinlichkeits-, Regressions- und Hypothesentests.

Es gibt andere mathematische Fähigkeiten, die ebenfalls erforderlich sein können, um Probleme zu lösen.

4. DISKRETE MATHEMATIK

Diskrete Mathematik kann so definiert werden, dass die Mathematik, die in der Welt der Computer verwendet wird, als diskrete Mathematik bekannt ist. Es hat eine Reihe von Prinzipien, die dazu dienen können, komplexe Probleme in der Datenwissenschaft zu lösen.

5. GRAPHEN IN DER DATENWISSENSCHAFT

Grafische Strukturen in der Datenwissenschaft helfen, genauere Vorhersagen zu treffen. Es dient als Quelle, um Antworten auf komplexe Probleme zu finden und genaue Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie bieten ein System für Daten. Diese Strukturen dienen als Verkettungsverbindungen mit einer großen Datenmenge.

Wo kann man es lernen?

Der größte Teil der erforderlichen Mathematik liegt in Statistik und Algebra. Statistik ist die Grundlage der Datenwissenschaft, während Algebra das Herzstück der Datenwissenschaft ist. Data Scientists müssen daher beides verstehen. Es gibt sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Kurse zum Lernen von Mathematik. Die kostenpflichtigen Kurse sind in Udemy, Coursera usw. verfügbar. Es gibt auch eine Vielzahl kostenloser Kurse, die online verfügbar sind.

Abschluss

Die Frage, wie wichtig Mathematik in Data Science ist, wurde in diesem Beitrag bereits beantwortet.Alles in allem sind Mathematik und Data Science miteinander verbunden. Für angehende Data Scientists wären Grundkenntnisse in Mathematik von Vorteil, die ihnen helfen würden, den besten Algorithmus auszuwählen und genaue Vorhersagen zu treffen. Am Anfang mag es schwierig erscheinen, Mathematik zu lernen und zu beherrschen, aber mit regelmäßiger Übung können Data Scientists dies definitiv erreichen. Mathe lernt man am besten im Selbststudium. Eine Liste von Online-Quellen bietet verschiedene Ressourcen dafür.

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