In che modo la matematica è importante nella scienza dei dati? Quanto dovresti essere bravo?
Pubblicato: 2023-02-12Sommario
In che modo la matematica è importante nella scienza dei dati
La matematica gioca un ruolo fondamentale in ogni disciplina della scienza. È essenziale in tutti i ceti della vita quotidiana. Il requisito delle abilità matematiche può variare da una materia all'altra. Alcuni problemi possono richiedere solo un tocco di matematica rispetto ad altri. Tuttavia, la scienza dei dati rientra in quest'ultima categoria. In questo post, discuteremo in dettaglio di quanto la matematica sia importante nella scienza dei dati.
Significato della scienza dei dati
La scienza dei dati è interdisciplinare e diversificata. Può essere correlato a qualsiasi campo come l'economia, la scienza medica, l'ambiente, ecc. La funzione principale della scienza dei dati è raccogliere grandi quantità di dati per analizzarli, interpretarli e prendere decisioni significative. Per raggiungere questo obiettivo, utilizza complessi algoritmi di apprendimento automatico per costruire modelli predittivi.
Dai un'occhiata ai nostri corsi gratuiti per avere un vantaggio sulla concorrenza.
Esplora i nostri popolari corsi di scienza dei dati
| Executive Post Graduate Program in Data Science presso IIITB | Programma di certificazione professionale in Data Science per il processo decisionale aziendale | Master of Science in Data Science presso l'Università dell'Arizona |
| Programma di certificazione avanzata in Data Science da IIITB | Programma di certificazione professionale in scienza dei dati e analisi aziendale presso l'Università del Maryland | Corsi di scienza dei dati |
Obiettivi della scienza dei dati
Viviamo nell'era dell'informazione. Ogni anno viene creata una notevole quantità di dati. Per evitare confusione e ottimizzare l'uso dei dati, è entrata in scena la scienza dei dati. I dati generati vengono analizzati per trarre conclusioni. Gli industriali usano queste conclusioni, gli economisti ecc., per prendere decisioni migliori.
Processo di scienza dei dati
Il processo di data science si compone di cinque passaggi essenziali.
- Il primo passo è scoprire le esigenze del cliente. Il processo ti aiuterà a identificare il problema principale.
- Il secondo passo è raccogliere tutti i dati rilevanti necessari per risolvere il problema.
- Il terzo passo è comprendere i dati raccolti.
- Il quarto passaggio consiste nell'analizzare attentamente i dati utilizzando l'apprendimento automatico, le statistiche e gli algoritmi.
- Il passo finale è trarre conclusioni e ottenere risultati.
Dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati per migliorare te stesso.
Usi della scienza dei dati
- La scienza dei dati viene utilizzata nelle banche per gestire i propri dati in modo efficiente e rimanere all'avanguardia nel mercato.
- Svolge anche un ruolo cruciale nell'analisi dei dati finanziari per le industrie.
- Viene utilizzato dai produttori per ottenere il massimo profitto per la loro produzione.
- Al giorno d'oggi, viene utilizzato anche per rendere sicuro l'ambiente di guida analizzando il traffico.
- L'industria sanitaria utilizza la scienza dei dati per vari scopi, come scoprire farmaci, condurre ricerche, scoprire diverse tecniche di diagnosi, ecc.
- Le piattaforme commerciali lo usano anche per prevedere l'interesse degli utenti.
Le migliori competenze nel campo della scienza dei dati da apprendere nel 2022
| SL. NO | Le migliori competenze nel campo della scienza dei dati da apprendere nel 2022 | |
| 1 | Corso di analisi dei dati | Corsi di statistica inferenziale |
| 2 | Programmi di verifica delle ipotesi | Corsi di regressione logistica |
| 3 | Corsi di regressione lineare | Algebra lineare per l'analisi |
Importanza della matematica nella scienza dei dati
La matematica costituisce la base per la scienza dei dati. Ogni fase dell'analisi, come l'apprendimento automatico, l'algoritmo ecc., richiede una profonda comprensione della matematica. Avere una solida base di algoritmi ti aiuterà a creare progetti per i tuoi modelli. Per eccellere nel campo della scienza dei dati, la conoscenza della matematica è essenziale.
L'apprendimento automatico richiede la padronanza di concetti matematici come l'algebra lineare, il vettore, il calcolo e la probabilità. La risposta alla domanda su quanto la matematica sia importante nella scienza dei dati risiede nei componenti dell'apprendimento automatico.
Leggi i nostri popolari articoli sulla scienza dei dati
| Percorso di carriera nella scienza dei dati: una guida completa alla carriera | Crescita della carriera nella scienza dei dati: il futuro del lavoro è qui | Perché la scienza dei dati è importante? 8 modi in cui la scienza dei dati apporta valore al business |
| Rilevanza della scienza dei dati per i manager | Il foglio informativo definitivo sulla scienza dei dati che ogni scienziato di dati dovrebbe avere | I 6 motivi principali per cui dovresti diventare un data scientist |
| Un giorno nella vita dei data scientist: cosa fanno? | Mito sfatato: la scienza dei dati non ha bisogno di codifica | Business Intelligence vs Data Science: quali sono le differenze? |
I tre componenti del machine learning sono i dati, il modello e l'apprendimento.
- I dati sono il cuore dell'apprendimento automatico. Qui i dati sembrano essere più utili quando sono numerici. I dati numerici possono essere considerati come vettori che richiedono la comprensione delle regole dell'algebra.
- Il modello è la conversione delle ipotesi in forma matematica. Viene utilizzato per comprendere a fondo il processo e quindi fare previsioni.
- L'apprendimento fa uso di metodi di ottimizzazione numerica per minimizzare la funzione di costo, che è una misura di quante ipotesi hanno fatto corrispondere la realtà.
Oltre all'apprendimento automatico, anche la matematica gioca un ruolo importante nel debug degli algoritmi e nella comprensione delle ipotesi e dei limiti dei modelli.
Dai un'occhiata al nostro certificato professionale di scienza dei dati in BDM da IIM Kozhikode
Requisiti matematici nella scienza dei dati
I tre requisiti matematici essenziali nella scienza dei dati sono il calcolo, l'algebra lineare e la statistica. La maggior parte dei data scientist dovrebbe avere una comprensione di questi tre concetti. I principi di base alla base di questi concetti hanno un impatto sul mondo.
- CALCOLO
Il calcolo si occupa dell'analisi e del tasso di variazione delle quantità. È di due tipi, calcolo differenziale e calcolo integrale. Il calcolo differenziale divide le cose in piccoli pezzi per trovare le differenze. Il calcolo integrale unisce i piccoli dettagli per vedere quanto ha. Il calcolo gioca un ruolo fondamentale negli algoritmi statistici.
2. ALGEBRA LINEARE
L'algebra lineare nella scienza dei dati è necessaria per fornire input ai computer. La comprensione dell'algebra lineare ti aiuterà a lavorare e manipolare i dati in più modi. Tutti gli algoritmi di apprendimento automatico dipendono dall'algebra lineare. La sua applicazione è vista nell'apprendimento automatico, nella riduzione della dimensionalità, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale.
3.STATISTICHE
Le statistiche vengono utilizzate per eseguire l'analisi tecnica dei dati. Utilizza la matematica per eseguire analisi tecniche. Può essere quindi definito come la raccolta e l'analisi dei dati. I concetti coinvolti in Statistica sono probabilità, regressione e test di ipotesi.
Ci sono anche altre abilità matematiche che possono essere richieste per risolvere i problemi.
4. MATEMATICA DISCRETA
La matematica discreta può essere definita come la matematica utilizzata nel mondo dei computer è nota come matematica discreta. Ha una serie di principi che possono servire a risolvere problemi complessi nella scienza dei dati.
5. GRAFICI NELLA SCIENZA DEI DATI
Le strutture grafiche nella scienza dei dati aiutano a fare previsioni più precise. Agisce come una fonte per trovare risposte a questioni complesse e raggiungere conclusioni esatte. Forniscono un sistema per i dati. Queste strutture fungono da connessioni interconnesse con una grande quantità di dati.
Dove puoi impararlo?
La maggior parte della matematica richiesta si trova in Statistica e Algebra. La statistica è il fondamento della scienza dei dati, mentre l'algebra è il cuore della scienza dei dati. I data scientist devono quindi avere una comprensione di entrambi. Ci sono sia corsi a pagamento che gratuiti per l'apprendimento della matematica. I corsi a pagamento sono disponibili in Udemy, Coursera ecc. Ci sono anche una varietà di lezioni gratuite disponibili online.
Conclusione
La domanda su come la matematica sia essenziale nella scienza dei dati è già stata risolta in questo post.Tutto sommato, la matematica e la scienza dei dati sono interconnesse. Sarebbe vantaggioso avere una conoscenza di base della matematica per aspiranti data scientist, che li aiuterebbe a scegliere l'algoritmo migliore e fare previsioni esatte. Inizialmente, può sembrare difficile imparare e padroneggiare la matematica, ma con una pratica regolare, i data scientist possono sicuramente raggiungerlo. Il modo migliore per imparare la matematica è studiare da soli. Un elenco di fonti online fornisce varie risorse per lo stesso.
Se desideri approfondire il lavoro con Python, in particolare per la scienza dei dati, upGrad ti offre Executive PGP in Data Science. Questo programma è progettato per professionisti IT di medio livello, ingegneri del software che desiderano esplorare la scienza dei dati, analisti non tecnologici, professionisti all'inizio della carriera, ecc. Il nostro curriculum strutturato e l'ampio supporto assicurano che i nostri studenti raggiungano il loro pieno potenziale senza difficoltà.
