Jak matematyka jest ważna w nauce o danych? Jak dobry powinieneś być?

Jak matematyka jest ważna w nauce o danych

Matematyka odgrywa istotną rolę w każdej dyscyplinie nauki. Jest niezbędny we wszystkich dziedzinach życia codziennego. Wymagania dotyczące umiejętności matematycznych mogą się różnić w zależności od przedmiotu. Niektóre zagadnienia mogą wymagać tylko odrobiny matematyki w porównaniu do innych. Jednak nauka o danych należy do tej drugiej kategorii. W tym poście omówimy szczegółowo, jak ważna jest matematyka w data science.

Znaczenie nauki o danych

Nauka o danych jest interdyscyplinarna i różnorodna. Może odnosić się do dowolnej dziedziny, takiej jak ekonomia, medycyna, środowisko itp. Podstawową funkcją nauki o danych jest gromadzenie ogromnych ilości danych w celu ich analizy, interpretacji i podejmowania sensownych decyzji. Aby to osiągnąć, wykorzystuje złożone algorytmy uczenia maszynowego do budowania modeli predykcyjnych.

Sprawdź nasze bezpłatne kursy, aby uzyskać przewagę nad konkurencją.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Cele nauki o danych

Żyjemy w erze informacji. Każdego roku tworzona jest znaczna ilość danych. Aby uniknąć nieporozumień i zoptymalizować wykorzystanie danych, w grę wchodzi analiza danych. Wygenerowane dane są analizowane w celu wyciągnięcia wniosków. Przemysłowcy wykorzystują te wnioski, ekonomiści itp., aby podejmować lepsze decyzje.

Proces nauki o danych

Proces nauki o danych składa się z pięciu podstawowych kroków.

1. Pierwszym krokiem jest poznanie wymagań klienta. Proces ten pomoże ci zidentyfikować główny problem.
2. Drugim krokiem jest zebranie wszystkich istotnych danych wymaganych do rozwiązania problemu.
3. Trzecim krokiem jest zrozumienie zebranych danych.
4. Czwartym krokiem jest dokładna analiza danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego, statystyk i algorytmów.
5. Ostatnim krokiem jest wyciągnięcie wniosków i przedstawienie wyników.

Sprawdź nasze kursy nauki o danych, aby podnieść swoje kwalifikacje.

Zastosowania nauki o danych

1. Data Science jest wykorzystywana w bankach do efektywnego zarządzania danymi i wyprzedzania rynku.
2. Odgrywa również kluczową rolę w analizie danych finansowych dla branż.
3. Wykorzystywana jest przez producentów w celu uzyskania maksymalnego zysku z ich produkcji.
4. Obecnie jest również używany do zwiększania bezpieczeństwa jazdy poprzez analizę ruchu drogowego.
5. Branża medyczna wykorzystuje analitykę danych do różnych celów, takich jak odkrywanie leków, prowadzenie badań, odkrywanie różnych technik diagnostycznych itp.
6. Platformy komercyjne wykorzystują ją również do przewidywania zainteresowań użytkowników.

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

Znaczenie matematyki w analizie danych

Matematyka stanowi podstawę nauki o danych. Każdy etap analizy, taki jak uczenie maszynowe, algorytm itp., wymaga głębokiego zrozumienia matematyki. Posiadanie solidnej bazy algorytmów pomoże Ci tworzyć projekty dla Twoich modeli. Aby osiągnąć sukces w dziedzinie data science, niezbędna jest znajomość matematyki.

Uczenie maszynowe wymaga opanowania pojęć matematycznych, takich jak algebra liniowa, wektor, rachunek różniczkowy i prawdopodobieństwo. Odpowiedź na pytanie , jak ważna jest matematyka w data science, leży w komponentach uczenia maszynowego.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Trzy komponenty uczenia maszynowego to dane, model i uczenie się.

1. Dane są podstawą uczenia maszynowego. Tutaj dane wydają się być bardziej przydatne, gdy są liczbowe. Dane liczbowe można traktować jako wektory, które wymagają zrozumienia zasad algebry.
2. Model to przekształcenie założeń w postać matematyczną. Służy do dogłębnego zrozumienia procesu, a następnie do prognozowania.
3. Uczenie się wykorzystuje metody optymalizacji numerycznej w celu zminimalizowania funkcji kosztu, która jest miarą tego, ile założeń spełniło się w rzeczywistości.

Oprócz uczenia maszynowego matematyka odgrywa również ważną rolę w debugowaniu algorytmów oraz w zrozumieniu założeń i ograniczeń modeli.

Sprawdź nasz Certyfikat Data Science Professional w BDM od IIM Kozhikode

Wymagania matematyczne w nauce o danych

Trzy podstawowe wymagania matematyczne w nauce o danych to rachunek różniczkowy, algebra liniowa i statystyka. Od większości analityków danych oczekuje się zrozumienia tych trzech koncepcji. Podstawowe zasady leżące u podstaw tych koncepcji mają wpływ na świat.

1. RACHUNEK RÓŻNICZKOWY

Rachunek różniczkowy zajmuje się analizą i szybkością zmian wielkości. Jest dwojakiego rodzaju, rachunek różniczkowy i rachunek całkowy. Rachunek różniczkowy dzieli rzeczy na małe części, aby znaleźć różnice. Rachunek całkowy łączy drobne szczegóły, aby zobaczyć, ile ma. Rachunek odgrywa istotną rolę w algorytmach statystycznych.

2. ALGEBRA LINIOWA

Algebra liniowa w nauce o danych jest wymagana do wprowadzania danych do komputerów. Zrozumienie algebry liniowej pomoże ci pracować i manipulować danymi na wiele sposobów. Wszystkie algorytmy uczenia maszynowego są zależne od algebry liniowej. Jego zastosowanie widać w uczeniu maszynowym, redukcji wymiarowości, przetwarzaniu języka naturalnego i wizji komputerowej.

3.STATYSTYKA

Statystyka służy do technicznej analizy danych. Wykorzystuje matematykę do przeprowadzania analizy technicznej. Można to odpowiednio zdefiniować jako zbieranie i analizę danych. Pojęcia związane ze statystyką to prawdopodobieństwo, regresja i testowanie hipotez.

Istnieją inne umiejętności matematyczne, które mogą być również wymagane do rozwiązywania problemów.

4. MATEMATYKA DYSKRETNA

Matematykę dyskretną można zdefiniować jako matematykę stosowaną w świecie komputerów, znaną jako matematyka dyskretna. Ma szereg zasad, które mogą służyć do rozwiązywania złożonych problemów w nauce o danych.

5. WYKRESY W DATA SCIENCE

Struktury graficzne w data science pomagają w dokonywaniu dokładniejszych prognoz. Pełni funkcję źródła znajdowania odpowiedzi na złożone problemy i wyciągania trafnych wniosków. Zapewniają system danych. Struktury te służą jako wzajemne powiązania z dużą ilością danych.

Gdzie można się tego nauczyć?

Większość wymaganej matematyki leży w statystyce i algebrze. Statystyka jest podstawą nauki o danych, podczas gdy algebra jest sercem nauki o danych. Dlatego od naukowców zajmujących się danymi wymaga się zrozumienia obu. Istnieją zarówno płatne, jak i bezpłatne kursy do nauki matematyki. Płatne kursy są dostępne w Udemy, Coursera itp. Istnieje również wiele bezpłatnych zajęć dostępnych online.

Wniosek

Odpowiedź na pytanie, jak bardzo matematyka jest niezbędna w data science, została już udzielona w tym poście.Ogólnie rzecz biorąc, matematyka i nauka o danych są ze sobą powiązane. Przydatna byłaby podstawowa wiedza matematyczna dla początkujących analityków danych, która pomogłaby im wybrać najlepszy algorytm i dokonać dokładnych prognoz. Początkowo nauka i opanowanie matematyki może wydawać się trudne, ale dzięki regularnej praktyce analitycy danych z pewnością mogą to osiągnąć. Najlepszym sposobem na naukę matematyki jest samodzielna nauka. Lista źródeł internetowych zapewnia różne zasoby dla tego samego.

Jeśli chcesz głębiej zagłębić się w pracę z Pythonem, szczególnie w zakresie nauki o danych, upGrad oferuje Executive PGP w Data Science. Ten program jest przeznaczony dla informatyków średniego szczebla, inżynierów oprogramowania, którzy chcą zgłębić Data Science, analityków niezwiązanych z technologią, profesjonalistów rozpoczynających karierę zawodową itp. Nasz ustrukturyzowany program nauczania i szerokie wsparcie zapewniają naszym studentom pełne wykorzystanie ich potencjału bez trudności.

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o tytuł Master of Science in Data Science - LJMU i IIIT Bangalore