Сколько математики вам нужно, чтобы стать специалистом по данным?

Наука о данных — это обширная область, требующая обширных знаний, и, будучи на уровне новичка, это справедливый вопрос : «Сколько математики требуется, чтобы стать специалистом по данным?» или «Как много вам нужно знать в науке о данных?». Дело в том, что когда вы будете работать над решением реальных задач, вам потребуется работать в широком масштабе, и для этого, безусловно, необходимо иметь четкие представления о математике.

Столп высшей математики содержит 4 столпа, которые могут помочь вам начать с нуля и определенно помогут вам получить работу в области науки о данных. Эти 4 столпа, которые вы будете изучать, должны быть применены внутри, что означает, что вам также нужно узнать, как и где программировать эти математические алгоритмы во время работы с системой.

Самый первый навык, который вам нужно освоить в математике, — это линейная алгебра, после которой в игру вступают статистика, исчисление и т. д. Мы предоставим вам структуру математики, которую вам необходимо изучить, чтобы стать успешным специалистом по данным.

4 математических столпа, которые необходимы для науки о данных

1. Линейная алгебра и матрица

• Линейные комбинации
  • Векторы и матрицы
    • Количество
    • Векторы
    • Матрицы
      • Транспонировать матрицу
      • Обратная матрица
      • След матрицы
      • Детерминирующая матрица
      • Скалярное произведение
  • Линейные отображения
    • Функции
    • Измерения
    • Композиция линейного отображения
• Векторные пространства
  • Формальные правила
    • Алгебраические структуры
    • Векторные подпространства линейного отображения
  • Избыточность данных
    • Линейная зависимость
    • Основание и размер
    • Размерность матричных пространств
• Основная теорема линейной алгебры
  • Информация о данных
    • Раздел домена линейного отображения и кодового домена
  • Разделение данных
    • Сопоставления как данные
    • Разложение по сингулярным числам (SVD)

2. Вероятность и статистика

• Вероятность
  • Непрерывная и дискретная случайная величина
  • Центральная предельная теорема
  • Распределения вероятностей – биномиальное, пуассоновское, нормальное
• Статистика
  • Среднее, медиана и мода
  • Стандартное отклонение и дисперсия
  • Меры подобия - Пирсон, косинус, Спирмен
  • Проверка гипотезы
    • Т-тест
    • Парный Т-тест
    • р-значение
    • F-тест
    • z-тест

3. Расчет

• Максимумы и минимумы
• Теорема о среднем значении
• Продукт и цепное правило
• сериал Тейлора
• Производные
• Градиенты матриц
• Обратное распространение
  • Алгоритм градиентного спуска
• Полезные тождества для вычисления градиента
• Производные высшего порядка
• Многомерный ряд Тейлора
• Преобразования Фурье
• Площадь под кривой

4. Знание геометрии и графиков

• Имеет дело с углами, измерениями и пропорциями обычных объектов.
• Чтобы понять графики распределения, диаграммы рассеяния, блочную диаграмму (квартиль, процентиль)
• Для визуализации графиков и возможности генерировать идеи из них.
• Выпуклые и вогнутые графы и их свойства

Будущая сфера науки о данных

Поскольку мы приближаемся к продвижению, наука о данных считается одной из самых популярных профессий, и у нее есть огромный потенциал в ближайшем будущем не в Индии, а во всем мире. Теперь компании активно ищут и нанимают таких специалистов, что привело к более широкому росту индустрии наук о данных. Прогнозируется, что эта отрасль, вероятно, вырастет на 36 процентов с 2021 по 2031 год , что превысит 700 миллиардов долларов США . Эти цифры четко отражают количество вакансий, и эта цифра выросла до более чем 12 000 (активных вакансий) в Индии и более 254 000 (активных вакансий) по всему миру .

Принятие расчетных мер стало одной из наиболее важных причин, по которой компании в наши дни выдерживают этот конкурентный рынок, и именно здесь наблюдается резкий рост в тенденции, который, вероятно, вскоре достигнет еще больших высот.

Это область науки о данных в ближайшем будущем. Однако, если вы ищете ответ на вопрос, как начать свое путешествие с нуля, мы рекомендуем вам обратиться к этой статье: Как стать специалистом по данным — полная дорожная карта и начать свое путешествие прямо сейчас!