Cum este importantă matematica în știința datelor? Cât de bun ar trebui să fii?

Cum este importantă matematica în știința datelor

Matematica joacă un rol vital în fiecare disciplină a științei. Este esențial în toate domeniile vieții de zi cu zi. Cerința de competențe matematice poate varia de la un subiect la altul. Unele probleme pot necesita doar un strop de matematică în comparație cu altele. Cu toate acestea, știința datelor se încadrează în a doua categorie. În această postare, vom discuta în detaliu modul în care matematica este importantă în știința datelor.

Înțelesul științei datelor

Știința datelor este interdisciplinară și diversă. Poate fi legat de orice domeniu, cum ar fi economie, științe medicale, mediu etc. Funcția principală a științei datelor este de a colecta cantități mari de date pentru a le analiza, interpreta și lua decizii semnificative. Pentru a realiza acest lucru, folosește algoritmi complexi de învățare automată pentru a construi modele predictive.

Consultați cursurile noastre gratuite pentru a obține un avantaj față de concurență.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

Obiectivele științei datelor

Trăim în era informației. O cantitate considerabilă de date este creată în fiecare an. Pentru a evita confuzia și pentru a optimiza utilizarea datelor, știința datelor a intrat în joc. Datele generate sunt analizate pentru a trage concluzii. Industriașii folosesc aceste concluzii, economiștii etc., pentru a lua decizii mai bune.

Procesul Data Science

Procesul științei datelor constă din cinci pași esențiali.

1. Primul pas este de a afla cerința clientului. Procesul vă va ajuta să identificați problema principală.
2. Al doilea pas este colectarea tuturor datelor relevante necesare pentru a rezolva problema.
3. Al treilea pas este înțelegerea datelor colectate.
4. Al patrulea pas este să analizați cu atenție datele folosind învățarea automată, statistici și algoritmi.
5. Pasul final este să trageți concluzii și să veniți cu rezultate.

Consultați cursurile noastre de știință a datelor pentru a vă perfecționa.

Utilizări ale științei datelor

1. Știința datelor este folosită în bănci pentru a-și gestiona datele în mod eficient și pentru a rămâne în frunte pe piață.
2. De asemenea, joacă un rol crucial în analiza datelor financiare pentru industrii.
3. Este folosit de producători pentru a obține profit maxim pentru producția lor.
4. În zilele noastre, este folosit și pentru a asigura siguranța mediului de conducere prin analiza traficului.
5. Industria sănătății folosește știința datelor în diverse scopuri, cum ar fi descoperirea medicamentelor, efectuarea de cercetări, descoperirea diferitelor tehnici de diagnosticare etc.
6. Platformele comerciale îl folosesc și pentru a prezice interesul utilizatorilor.

Cele mai bune abilități de știință a datelor de învățat în 2022

Importanța matematicii în știința datelor

Matematica formează baza pentru știința datelor. Fiecare pas al analizei, cum ar fi învățarea automată, algoritmul etc., necesită o înțelegere profundă a matematicii. Având o bază solidă de algoritmi, vă va ajuta să creați modele pentru modelele dvs. Pentru a excela în domeniul științei datelor, cunoștințele de matematică sunt esențiale.

Învățarea automată necesită să stăpâniți concepte matematice, cum ar fi algebra liniară, vectorul, calculul și probabilitatea. Răspunsul la întrebarea cum este importantă matematica în știința datelor constă în componentele învățării automate.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Cele trei componente ale învățării automate sunt datele, modelul și învățarea.

1. Datele sunt nucleul învățării automate. Aici datele par a fi mai utile atunci când sunt numerice. Datele numerice pot fi considerate ca vectori care necesită o înțelegere a regulilor algebrei.
2. Modelul este conversia ipotezelor în formă matematică. Este folosit pentru a înțelege procesul în profunzime și apoi pentru a face predicții.
3. Învățarea folosește metode de optimizare numerică pentru a minimiza funcția de cost, care este o măsură a câte ipoteze au făcut potrivirea cu realitatea.

Pe lângă învățarea automată, matematica joacă, de asemenea, un rol important în algoritmii de depanare și în înțelegerea ipotezelor și limitărilor modelelor.

Consultați certificatul nostru profesional în știința datelor în BDM de la IIM Kozhikode

Cerințe matematice în știința datelor

Cele trei cerințe matematice esențiale în știința datelor sunt calculul, algebra liniară și statistica. Se așteaptă ca majoritatea cercetătorilor de date să înțeleagă aceste trei concepte. Principiile de bază care stau la baza acestor concepte au un impact asupra lumii.

1. CALCUL

Calculul se ocupă de analiza și rata de modificare a cantităților. Este de două tipuri, calcul diferențial și calcul integral. Calculul diferențial împarte lucrurile în bucăți mici pentru a găsi diferențele. Calculul integral unește micile detalii pentru a vedea cât are. Calculul joacă un rol vital în algoritmii statistici.

2. ALGEBRA LINEARĂ

Algebra liniară în știința datelor este necesară pentru a oferi intrări computerelor. Înțelegerea algebrei liniare vă va ajuta să lucrați și să manipulați datele în mai multe moduri. Toți algoritmii de învățare automată depind de algebra liniară. Aplicația sa este văzută în învățarea automată, reducerea dimensionalității, procesarea limbajului natural și viziunea computerizată.

3.STATISTICĂ

Statistica este utilizată pentru a efectua analiza tehnică a datelor. Utilizează matematica pentru a efectua analize tehnice. În consecință, poate fi definită ca colectarea și analiza datelor. Conceptele implicate în Statistică sunt probabilitatea, regresia și testarea ipotezelor.

Există și alte abilități matematice care pot fi necesare și pentru a rezolva probleme.

4. MATEMATICĂ DISCRETA

Matematica discretă poate fi definită ca matematica folosită în lumea computerelor este cunoscută sub numele de matematică discretă. Are o serie de principii care pot servi la rezolvarea problemelor complexe din știința datelor.

5. GRAFICE ÎN DATA SCIENCE

Structurile grafice din știința datelor ajută la realizarea de predicții mai precise. Acționează ca o sursă pentru găsirea de răspunsuri la probleme complexe și pentru a ajunge la concluzii exacte. Ele oferă un sistem de date. Aceste structuri servesc ca conexiuni de interconectare cu o cantitate mare de date.

Unde poți să-l înveți?

Majoritatea matematicii necesare se află în Statistică și Algebră. Statistica este fundamentul științei datelor, în timp ce algebra este inima științei datelor. Prin urmare, oamenii de știință de date trebuie să aibă o înțelegere a ambelor. Există atât cursuri plătite, cât și cursuri gratuite pentru învățarea matematicii. Cursurile plătite sunt disponibile în Udemy, Coursera etc. Există, de asemenea, o varietate de cursuri gratuite disponibile online.

Concluzie

Întrebarea despre modul în care matematica este esențială în știința datelor a primit deja răspuns în această postare.Una peste alta, matematica și știința datelor sunt interconectate. Ar fi benefic să aibă cunoștințe de bază de matematică pentru aspiranții cercetători de date, ceea ce i-ar ajuta să aleagă cel mai bun algoritm și să facă predicții exacte. Inițial, poate părea dificil să înveți și să stăpânești matematica, dar cu o practică regulată, oamenii de știință ai datelor o pot realiza cu siguranță. Cel mai bun mod de a învăța matematica este auto-studiul. O listă de surse online oferă diverse resurse pentru acestea.

Dacă doriți să vă aprofundați în lucrul cu Python, în special pentru știința datelor, upGrad vă oferă Executive PGP în Data Science. Acest program este conceput pentru profesioniști IT de nivel mediu, ingineri de software care doresc să exploreze știința datelor, analiști non-tech, profesioniști de la începutul carierei etc. Curriculumul nostru structurat și sprijinul extins asigură că studenții noștri își ating întregul potențial fără dificultăți.

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru Master of Science în Data Science - LJMU & IIIT Bangalore