คณิตศาสตร์มีความสำคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรเป็นคนดีแค่ไหน?

คณิตศาสตร์มีความสำคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คณิตศาสตร์มีบทบาทสำคัญในสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ทุกแขนง มันเป็นสิ่งสำคัญในทุกย่างก้าวของชีวิตประจำวัน ข้อกำหนดของทักษะทางคณิตศาสตร์อาจแตกต่างกันไปในแต่ละวิชา บางประเด็นอาจต้องใช้คณิตศาสตร์เพียงสัมผัสเดียวเมื่อเปรียบเทียบกับประเด็นอื่น อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดอยู่ในประเภทหลัง ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงรายละเอียด ว่าคณิตศาสตร์มีความสำคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสหวิทยาการและมีความหลากหลาย สามารถเกี่ยวข้องกับสาขาใดก็ได้ เช่น เศรษฐศาสตร์ วิทยาศาสตร์การแพทย์ สิ่งแวดล้อม เป็นต้น หน้าที่หลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อวิเคราะห์ ตีความ และทำการตัดสินใจที่มีความหมาย เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ จึงใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนเพื่อสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

ตรวจสอบหลักสูตรฟรีของเราเพื่อรับความได้เปรียบเหนือการแข่งขัน

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

วัตถุประสงค์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เรากำลังอยู่ในยุคข้อมูลข่าวสาร ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นทุกปี เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้เข้ามามีบทบาท ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะถูกวิเคราะห์เพื่อหาข้อสรุป นักอุตสาหกรรมใช้ข้อสรุปเหล่านี้ นักเศรษฐศาสตร์ ฯลฯ เพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้น

กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

กระบวนการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญ 5 ขั้นตอน

1. ขั้นตอนแรกคือการค้นหาความต้องการของลูกค้า กระบวนการนี้จะช่วยให้คุณระบุปัญหาหลักได้
2. ขั้นตอนที่สองคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหา
3. ขั้นตอนที่สามคือการทำความเข้าใจข้อมูลที่รวบรวม
4. ขั้นตอนที่สี่คือการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างระมัดระวังโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และอัลกอริทึม
5. ขั้นตอนสุดท้ายคือการสรุปผลและสรุปผล

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวคุณเอง

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. Data Science ใช้ในธนาคารเพื่อจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นผู้นำในตลาด
2. นอกจากนี้ยังมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ
3. ผู้ผลิตใช้เพื่อให้ได้กำไรสูงสุดสำหรับการผลิตของตน
4. ทุกวันนี้ยังใช้ในการทำให้สภาพแวดล้อมในการขับขี่ปลอดภัยด้วยการวิเคราะห์การจราจร
5. อุตสาหกรรมด้านสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การค้นหายา การทำวิจัย การค้นหาเทคนิคการวินิจฉัยโรคต่างๆ เป็นต้น
6. แพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ยังใช้เพื่อทำนายความสนใจของผู้ใช้

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้ในปี 2565

ความสำคัญของคณิตศาสตร์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คณิตศาสตร์เป็นรากฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทุกขั้นตอนในการวิเคราะห์ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง อัลกอริทึม เป็นต้น ต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ การมีอัลกอริทึมพื้นฐานที่มั่นคงจะช่วยให้คุณสร้างการออกแบบสำหรับโมเดลของคุณได้ เพื่อให้เก่งในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความรู้ด้านคณิตศาสตร์เป็นสิ่งจำเป็น

แมชชีนเลิร์นนิงต้องการให้คุณเชี่ยวชาญแนวคิดทางคณิตศาสตร์ เช่น พีชคณิตเชิงเส้น เวกเตอร์ แคลคูลัส และความน่าจะเป็น คำตอบสำหรับคำถาม ที่ว่าคณิตศาสตร์มีความสำคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้น อยู่ใน องค์ประกอบของแมชชีนเลิร์นนิง

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

องค์ประกอบสามประการของแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ ข้อมูล แบบจำลอง และการเรียนรู้

1. ข้อมูลคือแกนหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง ดูเหมือนว่าข้อมูลจะมีประโยชน์มากกว่าเมื่อเป็นตัวเลข ข้อมูลตัวเลขถือเป็นเวกเตอร์ที่ต้องใช้ความเข้าใจกฎของพีชคณิต
2. โมเดลคือการแปลงสมมติฐานให้อยู่ในรูปทางคณิตศาสตร์ ใช้เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการเชิงลึกและคาดการณ์
3. การเรียนรู้ใช้วิธีเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลขเพื่อลดฟังก์ชันต้นทุน ซึ่งเป็นการวัดจำนวนสมมติฐานที่ตรงกับความเป็นจริง

นอกจากแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว คณิตศาสตร์ยังมีบทบาทสำคัญในการดีบักอัลกอริทึมและในการทำความเข้าใจสมมติฐานและข้อจำกัดของโมเดล

ตรวจสอบใบรับรองวิชาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน BDM จาก IIM Kozhikode

ข้อกำหนดทางคณิตศาสตร์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อกำหนดทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญสามประการในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น และสถิติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่คาดว่าจะมีความเข้าใจในแนวคิดทั้งสามนี้ หลักการพื้นฐานที่อยู่ภายใต้แนวคิดเหล่านี้มีผลกระทบต่อโลก

1. แคลคูลัส

แคลคูลัสเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และอัตราการเปลี่ยนแปลงของปริมาณ แบ่งเป็น 2 ประเภท คือ แคลคูลัสเชิงอนุพันธ์และแคลคูลัสเชิงปริพันธ์ แคลคูลัสเชิงอนุพันธ์จะแบ่งสิ่งต่าง ๆ ออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ เพื่อค้นหาความแตกต่าง อินทิกรัลแคลคูลัสรวมรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ เพื่อดูว่ามีเท่าไหร่ แคลคูลัสมีบทบาทสำคัญในอัลกอริทึมทางสถิติ

2. พีชคณิตเชิงเส้น

พีชคณิตเชิงเส้นในวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องป้อนข้อมูลให้กับคอมพิวเตอร์ ความเข้าใจเกี่ยวกับพีชคณิตเชิงเส้นจะช่วยให้คุณทำงานและจัดการข้อมูลได้หลายวิธี อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดขึ้นอยู่กับพีชคณิตเชิงเส้น แอปพลิเคชันนี้มีให้เห็นในแมชชีนเลิร์นนิง การลดขนาด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

3.สถิติ

สถิติใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูล ใช้คณิตศาสตร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค สามารถกำหนดตามการรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูล แนวคิดที่เกี่ยวข้องกับสถิติ ได้แก่ ความน่าจะเป็น การถดถอย และการทดสอบสมมติฐาน

มีทักษะทางคณิตศาสตร์อื่น ๆ ที่อาจต้องใช้ในการแก้ปัญหา

4. คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่อง

คณิตศาสตร์แยกส่วนสามารถกำหนดได้เนื่องจากคณิตศาสตร์ที่ใช้ในโลกของคอมพิวเตอร์เรียกว่าคณิตศาสตร์แยกส่วน มีหลักการหลายประการที่สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

5. กราฟในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โครงสร้างกราฟิกในวิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น มันทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการค้นหาคำตอบสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนและบรรลุข้อสรุปที่แน่นอน พวกเขาจัดเตรียมระบบสำหรับข้อมูล โครงสร้างเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมประสานกับข้อมูลจำนวนมาก

คุณสามารถเรียนรู้ได้ที่ไหน

คณิตศาสตร์ที่จำเป็นส่วนใหญ่อยู่ในสถิติและพีชคณิต สถิติเป็นรากฐานของวิทยาการข้อมูล ในขณะที่พีชคณิตเป็นหัวใจของวิทยาการข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีความเข้าใจทั้งสองอย่าง มีทั้งแบบเสียเงินและแบบฟรีสำหรับการเรียนรู้คณิตศาสตร์ หลักสูตรแบบชำระเงินมีให้บริการใน Udemy, Coursera และอื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีชั้นเรียนฟรีมากมายทางออนไลน์

บทสรุป

คำถามที่ว่า คณิตศาสตร์มีความสำคัญอย่างไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้รับคำตอบแล้วในโพสต์นี้สรุปแล้ว คณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชื่อมโยงถึงกัน การมีความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการจะเป็นประโยชน์ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาเลือกอัลกอริทึมที่ดีที่สุดและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ในขั้นต้น การเรียนรู้และเชี่ยวชาญคณิตศาสตร์อาจดูเหมือนเป็นเรื่องท้าทาย แต่ด้วยการฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถบรรลุผลสำเร็จได้อย่างแน่นอน วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้คณิตศาสตร์คือการศึกษาด้วยตนเอง รายชื่อแหล่งข้อมูลออนไลน์มีแหล่งข้อมูลที่หลากหลายสำหรับสิ่งเดียวกัน

หากคุณต้องการเจาะลึกการทำงานกับ Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล upGrad ขอนำเสนอ Executive PGP ใน Data Science โปรแกรมนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีระดับกลาง วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ต้องการสำรวจข้อมูล นักวิเคราะห์ที่ไม่ใช่เทคโนโลยี ผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพเริ่มต้น ฯลฯ หลักสูตรที่มีโครงสร้างของเราและการสนับสนุนที่กว้างขวางทำให้นักเรียนของเราบรรลุศักยภาพสูงสุดโดยไม่มีปัญหา

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล - LJMU & IIIT Bangalore