Что вам нужно знать?

Математика является неотъемлемой частью науки о данных. Любой практикующий специалист по данным или человек, заинтересованный в построении карьеры в области науки о данных, должен иметь сильный опыт работы в конкретных математических областях.

В зависимости от вашего выбора карьеры в качестве специалиста по данным, вам потребуется как минимум степень бакалавра, магистра или доктора философии. Степень, позволяющая претендовать на работу в большинстве организаций. Значительная часть вашей способности применять свои навыки в области науки о данных в реальных сценариях зависит от вашего успеха и понимания математики.

Карьера в области науки о данных требует математических исследований, поскольку алгоритмы машинного обучения, а также выполнение анализа и получение информации из данных требуют математики. Хотя математика не будет единственным требованием для вашего образования и карьеры в области науки о данных, она часто является одной из самых важных. Выявление и понимание бизнес-задач и их перевод на язык математические широко считается одним из наиболее важных этапов в рабочем процессе специалиста по данным.

Будете ли вы специалистом по данным, инженером по машинному обучению, разработчиком бизнес-аналитики, архитектором данных или другим отраслевым специалистом? Возможно, вы еще не знаете, какой именно путь 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 будете лучше понимать свои навыки и интересы и, в конечном итоге, сможете лучше продолжить выбранное вами математическое образование.

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 дело касается математики и вашей карьеры в области науки о данных.

Математика и наука о данных: типы

Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов математики, которые вы будете использовать в своей карьере в области науки о данных.

Линейная алгебра

Умение строить линейные уравнения является важнейшим 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 машинной классификации опорных векторов.

Исчисление

Многомерное исчисление используется для градиентного спуска и при обучении алгоритмов. Вы изучите производные, кривизну, расходимость и квадратичные приближения.

Статистика

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

Вероятность

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

Рассмотрев типы в математике и науке о данных, давайте теперь посмотрим на их приложения.

Популярные приложения математики в науке о данных

Предприятия во всех отраслях нуждаются в специалистах по данным, которые помогут им ежедневно функционировать и добиваться успеха. Понимание того, как вы можете использовать математику в практических сценариях, может помочь вам понять, почему предприятиям нужны специалисты по обработке и анализу данных и какое значение имеет математика.

Давайте посмотрим на 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 НЛП для встраивания слов и методов обучения без учителя, таких как тематическое моделирование и прогнозная аналитика. Примеры использования НЛП включают чат-боты, 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 болезней и улучшения диагностики.

Маркетинг и продажи

Статистика полезна для проверки эффективности маркетинговых кампаний, таких как проверка гипотез. Он 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 в рекомендациях по персонализации посредством прогнозного моделирования или кластеризации.

Выберите правильную программу

Хотите построить карьеру в захватывающей области науки о данных? Наши курсы по науке о данных созданы для того, 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, предоставив вам практический опыт, необходимый для достижения успеха. На наших курсах вы научитесь анализировать данные, создавать подробные отчеты и принимать решения на основе данных, которые помогут добиться успеха в бизнесе.

Продолжайте свое образование в области математики и науки о данных

Математика — это основная основа образования для ученых, работающих с данными, независимо от вашей будущей карьеры в отрасли. Это гарантирует, что вы сможете помочь организации быстрее решать проблемы и внедрять инновации, оптимизировать производительность моделей и эффективно применять сложные данные для решения бизнес-задач.

Убедитесь, что вы формируете правильный набор навыков и математические способности с помощью ведущего поставщика онлайн-учебных курсов, такого как Simplilearn. Мы предлагаем программу последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных, которая поможет вам получить все, что вам нужно знать для вашей карьеры в области науки о данных, включая курсы, посвященные математике.