Насколько важна математика в науке о данных? Насколько хорошо вы должны быть?

Насколько важна математика в науке о данных

Математика играет жизненно важную роль во всех научных дисциплинах. Это важно во всех сферах повседневной жизни. Требование математических навыков может варьироваться от одного предмета к другому. Некоторые вопросы могут потребовать только прикосновения математики по сравнению с другими. Однако наука о данных относится ко второй категории. В этом посте мы подробно обсудим, насколько важна математика в науке о данных.

Значение науки о данных

Наука о данных междисциплинарна и разнообразна. Это может быть связано с любой областью, такой как экономика, медицина, окружающая среда и т. Д. Основная функция науки о данных — собирать огромные объемы данных для их анализа, интерпретации и принятия осмысленных решений. Для этого он использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей.

Посетите наши бесплатные курсы, чтобы получить преимущество над конкурентами.

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

Цели науки о данных

Мы живем в век информации. Ежегодно создается значительный объем данных. Чтобы избежать путаницы и оптимизировать использование данных, на сцену вышла наука о данных. Полученные данные анализируются, чтобы сделать выводы. Промышленники, экономисты и т. д. используют эти выводы для принятия лучших решений.

Процесс науки о данных

Процесс обработки данных состоит из пяти основных этапов.

1. Первый шаг – выяснить потребность клиента. Этот процесс поможет вам определить основную проблему.
2. Второй шаг — сбор всех соответствующих данных, необходимых для решения проблемы.
3. Третий шаг — понять собранные данные.
4. Четвертый шаг — тщательный анализ данных с использованием машинного обучения, статистики и алгоритмов.
5. Завершающим этапом является подведение итогов и подведение итогов.

Посетите наши курсы по науке о данных, чтобы повысить свою квалификацию.

Использование науки о данных

1. Наука о данных используется в банках для эффективного управления своими данными и сохранения лидирующих позиций на рынке.
2. Он также играет решающую роль в анализе финансовых данных по отраслям.
3. Он используется производителями для получения максимальной прибыли от своего производства.
4. В настоящее время он также используется для обеспечения безопасности вождения путем анализа трафика.
5. Индустрия здравоохранения использует науку о данных для различных целей, таких как поиск лекарств, проведение исследований, поиск различных методов диагностики и т. д.
6. Коммерческие платформы также используют его для прогнозирования интереса пользователей.

Лучшие навыки работы с данными в 2022 году

Важность математики в науке о данных

Математика составляет основу науки о данных. Каждый шаг анализа, такой как машинное обучение, алгоритм и т. д., требует глубокого понимания математики. Наличие надежной базы алгоритмов поможет вам создавать проекты для ваших моделей. Чтобы преуспеть в области науки о данных, знание математики необходимо.

Машинное обучение требует от вас освоения математических понятий, таких как линейная алгебра, вектор, исчисление и вероятность. Ответ на вопрос , насколько важна математика в науке о данных, лежит в компонентах машинного обучения.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Три компонента машинного обучения — это данные, модель и обучение.

1. Данные — это ядро ​​машинного обучения. Здесь данные кажутся более полезными, когда они числовые. Числовые данные можно рассматривать как векторы, которые требуют понимания правил алгебры.
2. Модель — это преобразование предположений в математическую форму. Он используется для глубокого понимания процесса, а затем для прогнозирования.
3. В обучении используются методы численной оптимизации для минимизации функции стоимости, которая является мерой того, сколько предположений соответствует действительности.

Помимо машинного обучения, математика также играет важную роль в отладке алгоритмов и в понимании допущений и ограничений моделей.

Ознакомьтесь с нашим сертификатом Data Science Professional Certificate в BDM от IIM Kozhikode.

Математические требования в науке о данных

Три основных математических требования в науке о данных — исчисление, линейная алгебра и статистика. Ожидается, что большинство специалистов по данным должны иметь представление об этих трех концепциях. Основные принципы, лежащие в основе этих концепций, оказывают влияние на мир.

1. ИСЧИСЛЕНИЕ

Исчисление имеет дело с анализом и скоростью изменения величин. Он бывает двух типов: дифференциальное исчисление и интегральное исчисление. Дифференциальное исчисление делит вещи на маленькие части, чтобы найти различия. Интегральное исчисление соединяет мелкие детали, чтобы увидеть, сколько их. Исчисление играет жизненно важную роль в статистических алгоритмах.

2. ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.

Линейная алгебра в науке о данных необходима для ввода данных в компьютеры. Понимание линейной алгебры поможет вам работать и манипулировать данными разными способами. Все алгоритмы машинного обучения зависят от линейной алгебры. Его применение рассматривается в машинном обучении, уменьшении размерности, обработке естественного языка и компьютерном зрении.

3.СТАТИСТИКА

Статистика используется для технического анализа данных. Он использует математику для выполнения технического анализа. Соответственно, его можно определить как сбор и анализ данных. Понятия, используемые в статистике, - это вероятность, регрессия и проверка гипотез.

Существуют и другие математические навыки, которые также могут потребоваться для решения задач.

4. ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА

Дискретная математика может быть определена как математика, используемая в мире компьютеров, известная как дискретная математика. Он имеет ряд принципов, которые могут служить для решения сложных проблем в науке о данных.

5. ГРАФЫ В НАУКЕ ДАННЫХ

Графические структуры в науке о данных помогают делать более точные прогнозы. Он выступает источником для поиска ответов на сложные вопросы и получения точных выводов. Они обеспечивают систему для данных. Эти структуры служат связующими связями с большим объемом данных.

Где этому научиться?

Большая часть необходимой математики относится к статистике и алгебре. Статистика — это основа науки о данных, а алгебра — сердце науки о данных. Поэтому специалисты по данным должны понимать и то, и другое. Существуют как платные, так и бесплатные курсы для изучения математики. Платные курсы доступны в Udemy, Coursera и т. д. Есть также множество бесплатных онлайн-курсов.

Заключение

На вопрос, насколько важна математика в науке о данных, уже был дан ответ в этом посте.В общем, математика и наука о данных взаимосвязаны. Было бы полезно иметь базовые знания математики для начинающих специалистов по данным, которые помогли бы им выбрать лучший алгоритм и делать точные прогнозы. Поначалу может показаться сложным изучать и осваивать математику, но при регулярной практике специалисты по данным определенно могут добиться этого. Лучший способ выучить математику — заниматься самостоятельно. Список онлайн-источников предоставляет различные ресурсы для одного и того же.

Если вы хотите глубже погрузиться в работу с Python, особенно в науке о данных, upGrad предлагает вам Executive PGP в науке о данных. Эта программа предназначена для ИТ-специалистов среднего уровня, инженеров-программистов, желающих изучить науку о данных, нетехнических аналитиков, начинающих специалистов и т. д. Наша структурированная учебная программа и всесторонняя поддержка гарантируют, что наши студенты без труда полностью реализуют свой потенциал.

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра наук в области науки о данных - LJMU & IIIT Bangalore