Como a matemática é importante na ciência de dados? Quão bom você deve ser?

Como a matemática é importante na ciência de dados

A matemática desempenha um papel vital em todas as disciplinas da ciência. É essencial em todas as caminhadas do dia a dia. A exigência de habilidades matemáticas pode variar de um assunto para outro. Algumas questões podem exigir apenas um toque de matemática em comparação com outras. No entanto, a ciência de dados se enquadra na última categoria. Neste post, discutiremos em detalhes como a matemática é importante na ciência de dados.

Significado de ciência de dados

A ciência de dados é interdisciplinar e diversificada. Pode estar relacionado a qualquer campo, como economia, ciência médica, meio ambiente, etc. A principal função da ciência de dados é coletar grandes quantidades de dados para analisá-los, interpretá-los e tomar decisões significativas. Para conseguir isso, ele faz uso de algoritmos complexos de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos.

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Objetivos da ciência de dados

Estamos vivendo na era da informação. Uma quantidade considerável de dados é criada a cada ano. Para evitar confusão e otimizar o uso de dados, a ciência de dados entrou em cena. Os dados gerados são analisados ​​para tirar conclusões. Os industriais usam essas conclusões, os economistas etc., para tomar melhores decisões.

Processo de ciência de dados

O processo de ciência de dados consiste em cinco etapas essenciais.

1. O primeiro passo é descobrir a necessidade do cliente. O processo ajudará você a identificar o problema principal.
2. A segunda etapa é coletar todos os dados relevantes necessários para resolver o problema.
3. O terceiro passo é entender os dados coletados.
4. A quarta etapa é analisar os dados cuidadosamente usando aprendizado de máquina, estatísticas e algoritmos.
5. O passo final é tirar conclusões e apresentar resultados.

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Usos da ciência de dados

1. Data Science é usado em bancos para gerenciar seus dados de forma eficiente e ficar à frente no mercado.
2. Ele também desempenha um papel crucial na análise de dados financeiros para as indústrias.
3. É usado pelos fabricantes para obter o máximo lucro para sua produção.
4. Hoje em dia, também é usado para tornar o ambiente de direção seguro, analisando o tráfego.
5. A indústria da saúde usa a ciência de dados para vários fins, como descobrir medicamentos, conduzir pesquisas, descobrir diferentes técnicas de diagnóstico, etc.
6. As plataformas comerciais também o utilizam para prever o interesse dos usuários.

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Importância da matemática na ciência de dados

A matemática forma a base da ciência de dados. Cada etapa da análise, como aprendizado de máquina, algoritmo etc., requer uma compreensão profunda da matemática. Ter uma base sólida de algoritmos ajudará você a criar designs para seus modelos. Para se destacar no campo da ciência de dados, o conhecimento da matemática é essencial.

O aprendizado de máquina exige que você domine conceitos matemáticos, como Álgebra Linear, Vetor, Cálculo e Probabilidade. A resposta para a questão de como a matemática é importante na ciência de dados está nos componentes do aprendizado de máquina.

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Os três componentes do aprendizado de máquina são dados, modelo e aprendizado.

1. Os dados são o núcleo do aprendizado de máquina. Aqui, os dados parecem ser mais úteis quando são numéricos. Os dados numéricos podem ser considerados como vetores que requerem o entendimento das regras da álgebra.
2. Modelo é a conversão de suposições em forma matemática. Ele é usado para entender o processo em profundidade e, em seguida, fazer previsões.
3. O aprendizado faz uso de métodos de otimização numérica para minimizar a função de custo, que é uma medida de quantas suposições correspondem à realidade.

Além do aprendizado de máquina, a matemática também desempenha um papel importante na depuração de algoritmos e na compreensão das suposições e limitações dos modelos.

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Requisitos matemáticos em ciência de dados

Os três requisitos matemáticos essenciais na ciência de dados são Cálculo, Álgebra Linear e Estatística. Espera-se que a maioria dos cientistas de dados tenha uma compreensão desses três conceitos. Os princípios básicos subjacentes a esses conceitos têm impacto no mundo.

1. CÁLCULO

O cálculo lida com a análise e a taxa de variação das quantidades. É de dois tipos, cálculo diferencial e cálculo integral. O cálculo diferencial divide as coisas em pequenos pedaços para encontrar as diferenças. O cálculo integral junta os pequenos detalhes para ver o quanto tem. O cálculo desempenha um papel vital em algoritmos estatísticos.

2. ÁLGEBRA LINEAR

A álgebra linear na ciência de dados é necessária para fornecer entradas aos computadores. A compreensão da álgebra linear o ajudará a trabalhar e manipular dados de várias maneiras. Todos os algoritmos de aprendizado de máquina dependem da álgebra linear. Sua aplicação é vista em aprendizado de máquina, redução de dimensionalidade, processamento de linguagem natural e visão computacional.

3. ESTATÍSTICAS

A estatística é usada para realizar análises técnicas de dados. Ele usa matemática para realizar análises técnicas. Pode ser definido como a coleta e análise de dados. Os conceitos envolvidos na Estatística são probabilidade, regressão e teste de hipóteses.

Existem outras habilidades matemáticas que também podem ser necessárias para resolver problemas.

4. MATEMÁTICA DISCRETA

A matemática discreta pode ser definida como a matemática usada no mundo dos computadores é conhecida como matemática discreta. Possui uma série de princípios que podem servir para resolver problemas complexos em ciência de dados.

5. GRÁFICOS EM CIÊNCIA DE DADOS

As estruturas gráficas na ciência de dados ajudam a fazer previsões mais precisas. Ele atua como uma fonte para encontrar respostas para questões complexas e chegar a conclusões exatas. Eles fornecem um sistema de dados. Essas estruturas servem como conexões de interligação com uma grande quantidade de dados.

Onde você pode aprender?

A maior parte da matemática necessária encontra-se em Estatística e Álgebra. A estatística é a base da ciência de dados, enquanto a álgebra é o coração da ciência de dados. Os cientistas de dados são, portanto, obrigados a ter uma compreensão de ambos. Existem cursos pagos e gratuitos para aprender matemática. Os cursos pagos estão disponíveis na Udemy, Coursera etc. Há também uma variedade de aulas gratuitas disponíveis online.

Conclusão

A questão de como a matemática é essencial na ciência de dados já foi respondida neste post.Em suma, a matemática e a ciência de dados estão interconectadas. Seria benéfico ter um conhecimento básico de matemática para aspirantes a cientistas de dados, o que os ajudaria a escolher o melhor algoritmo e fazer previsões exatas. Inicialmente, pode parecer desafiador aprender e dominar a matemática, mas com a prática regular, os cientistas de dados podem definitivamente alcançá-lo. A melhor maneira de aprender matemática é estudar sozinho. Uma lista de fontes online fornece vários recursos para o mesmo.

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