Что вам нужно знать?

Математика является неотъемлемой частью науки о данных. Любой практикующий специалист по данным или человек, заинтересованный в построении карьеры в науке о данных, должен иметь прочный бэкграунд в конкретных математических областях.

В зависимости от вашего выбора карьеры в качестве специалиста по данным, вам понадобится как минимум степень бакалавра, магистра или доктора наук, чтобы претендовать на работу в большинстве организаций. Значительная часть вашей способности переносить свои навыки в области науки о данных в реальные сценарии зависит от вашего успеха и понимания математики.

Карьера в области науки о данных требует математического обучения, поскольку алгоритмы машинного обучения, а также выполнение анализа и обнаружение идей из данных требуют математики. Хотя математика не будет единственным требованием для вашего образовательного и карьерного пути в области науки о данных, но она часто является одной из самых важных. Выявление и понимание бизнес-задач и перевод их в математические широко считается одним из важнейших этапов в рабочем процессе специалиста по анализу данных.

Будете ли вы специалистом по данным, инженером машинного обучения, разработчиком бизнес-аналитики, архитектором данных или другим отраслевым специалистом? Возможно, вы еще не знаете точный путь, который вы выберете в своей карьере в области науки о данных. Но взгляните на различные типы математических требований и на то, для чего они используются в науке о данных. Вы лучше поймете свои навыки и интересы и в конечном итоге сможете лучше следовать выбранному вами математическому образованию.

Давайте начнем с рассмотрения различных типов математики, используемых в науке о данных, чтобы вы имели лучшее представление о том, что вам действительно нужно знать, когда речь идет о математике и вашей карьере в области науки о данных.

Математика и наука о данных: типы

Ниже приведены некоторые наиболее распространенные типы математики, которые вам пригодятся в вашей карьере в области науки о данных.

Линейная алгебра

Знание того, как строить линейные уравнения, является критически важным компонентом разработки алгоритмов машинного обучения. Вы будете использовать их для изучения и наблюдения за наборами данных. Для машинного обучения линейная алгебра используется в функциях потерь, регуляризации, ковариационных матрицах и классификации опорных векторных машин.

Исчисление

Многомерное исчисление используется для градиентного спуска и обучения алгоритмов. Вы изучите производные, кривизну, расхождение и квадратичные приближения.

Статистика

Это важно в машинном обучении при работе с классификациями, такими как логистическая регрессия, дискриминационный анализ, а также проверка гипотез и распределений.

Вероятность

Это имеет решающее значение для проверки гипотез и распределений, таких как распределение Гаусса и функция плотности вероятности.

Рассмотрев типы данных в математике и науке о данных, давайте теперь рассмотрим их применение.

Популярные приложения математики в науке о данных

Предприятиям во всех отраслях нужны специалисты по данным, которые помогут им функционировать и добиваться успеха каждый день. Понимание того, как можно использовать математику в практических сценариях, может помочь вам понять, почему предприятиям нужны специалисты по данным и как математика вступает в игру.

Давайте рассмотрим некоторые практические применения математики в популярных приложениях и технологиях науки о данных и машинного обучения, которые сегодня используются ведущими организациями:

Обработка естественного языка (НЛП)

Линейная алгебра используется в NLP для встраивания слов и неконтролируемых методов обучения, таких как тематическое моделирование и предиктивная аналитика. Примеры использования NLP включают чат-ботов, языковой перевод, распознавание речи и анализ настроений.

Компьютерное зрение

Линейная алгебра также используется для компьютерного зрения, например, для представления и обработки изображений. Когда люди думают о компьютерном зрении, на ум приходят такие компании, как Tesla, с их беспилотными автомобилями. Компьютерное зрение также часто используется в таких отраслях, как сельское хозяйство, для повышения урожайности или здравоохранение, для классификации заболеваний и улучшения диагностики.

Маркетинг и продажи

Статистика полезна для проверки эффективности маркетинговых кампаний, например, проверки гипотез. Она также используется для понимания поведения потребителей, например, почему потребители покупают у определенного бренда, в таких методах, как анализ причинно-следственных связей или разработка опросов, а также рекомендации по персонализации посредством предиктивного моделирования или кластеризации.

Выберите правильную программу

Хотите построить карьеру в захватывающей области науки о данных? Наши курсы по науке о данных разработаны, чтобы предоставить вам навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстрорастущей отрасли. Наши опытные инструкторы проведут вас через практические проекты, реальные сценарии и тематические исследования, давая вам практический опыт, необходимый для успеха. С нашими курсами вы научитесь анализировать данные, создавать содержательные отчеты и принимать решения на основе данных, которые могут помочь добиться успеха в бизнесе.

Получите образование в области математики и науки о данных

Математика — это основополагающий образовательный столп для специалистов по данным, независимо от вашего будущего карьерного пути в отрасли. Она гарантирует, что вы сможете помочь организации решать проблемы и быстрее внедрять инновации, оптимизировать производительность моделей и эффективно применять сложные данные для решения бизнес-задач.

Убедитесь, что вы формируете правильные навыки и математические способности с помощью ведущего поставщика онлайн-учебных курсов, такого как Simplilearn. Мы предлагаем программу аспирантуры Caltech по науке о данных, которая проведет вас через все, что вам нужно знать для карьеры в области науки о данных, включая курсы, посвященные математике.