Consejos de expertos sobre la importancia de las matemáticas para la ciencia de datos

La ciencia de datos es una de las tecnologías de más rápido crecimiento en el mundo. Hay muchas oportunidades de trabajo en el campo de la ciencia de datos. Es por eso que la mayoría de los estudiantes se matriculan en ciencia de datos. La mayoría de los estudiantes piensan que la ciencia de datos se trata de computación, pero eso no es cierto. Es una combinación de estadística, matemáticas e informática.

Por lo tanto, siempre que los estudiantes quieran inscribirse en ciencia de datos, deben tener una comprensión básica de matemáticas, informática y estadística. Pero todavía no saben qué matemáticas aprender para la ciencia de datos. Incluso algunos estudiantes tienen la pregunta en mente: cuántas matemáticas son para la ciencia de datos y qué tan importantes son las matemáticas para la ciencia de datos. Aparte de eso, los estudiantes también preguntan qué matemáticas se requieren para la ciencia de datos. Aquí en este blog vamos a hablar de matemáticas para la ciencia de datos. Del mismo modo, las estadísticas para la ciencia de datos y las matemáticas para la ciencia de datos también son cruciales.

Si habla de matemáticas básicas para la ciencia de datos, debe conocer la función básica, las variables y la ecuación de las matemáticas, como el teorema del binomio y muchos más. Además de eso, también debe tener los conocimientos básicos de logaritmo, exponencial, función polinomial, números de proporción, números reales, números complejos, sumas de series y desigualdades. Echemos un vistazo a las matemáticas básicas requeridas para la ciencia de datos: -

Índice de contenidos
  1. Matemáticas esenciales para la ciencia de datos
    1. Cálculo
    2. Álgebra lineal
    3. Probabilidades y estadísticas
  2. Más matemáticas en ciencia de datos
    1. Matemáticas discretas
    2. Teoría de grafos
    3. Teoría de la información
    4. Conclusión

Matemáticas esenciales para la ciencia de datos

Cálculo

El cálculo es uno de los temas matemáticos cruciales necesarios para la ciencia de datos. A la mayoría de los estudiantes les resulta difícil volver a aprender cálculo. La mayoría de los elementos de la ciencia de datos dependen de la computación. Pero como sabemos, la ciencia de datos no es matemática pura. Por lo tanto, no es necesario aprender todo sobre el cálculo. Pero sería mejor si aprendes los principios básicos del cálculo y cómo el principio puede afectarte, te modelos.

Además del cálculo, también debe tener un buen dominio de la geometría básica, los teoremas y las identidades trigonométricas. Aquí hay algunos temas computacionales que debe saber para la ciencia de datos, funciones de una sola variable, límite, continuidad, diferenciable, teorema del valor medio, formas indeterminadas, máximos, mínimos, series infinitas de productos y reglas de cadena, conceptos de integración, funciones beta y gamma , derivadas parciales, límite, continuidad, ecuación de derivación parcial.

Álgebra lineal

El álgebra lineal es una parte crucial de la informática y también desempeña el mismo papel en la ciencia de datos. En ciencia de datos, la computadora usa álgebra lineal para realizar fácilmente el cálculo dado. También es útil cuando se requiere un análisis de componentes principales. Se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos. Aparte de eso, es mejor para las redes neuronales. El científico de datos lo utiliza para realizar la representación y procesamiento de redes neuronales. La mayoría de los modelos en ciencia de datos se implementan con la ayuda de álgebra lineal.

Si conoce el principio básico del álgebra lineal, puede ser bastante fácil aplicar la transformación a matrices en el modelo existente del conjunto de datos. El tema del álgebra lineal que debe conocer para la ciencia de datos es la multiplicación escalar, la transformación lineal, la transposición, el conjugado, el rango, el determinante, los productos internos y externos, la regla de multiplicación de matrices, la matriz inversa, la matriz cuadrada, la matriz identidad, la matriz triangular, los vectores unitarios, matriz simétrica, matrices unitarias, conceptos de factorización de matrices, espacio vectorial, mínimos cuadrados lineales, valores propios, vectores propios, diagonalización, descomposición de valores singulares.

Probabilidades y estadísticas

La probabilidad y las estadísticas funcionan como la columna vertebral de la ciencia de datos. Si desea aprender ciencia de datos, debe tener los conocimientos básicos de probabilidad y estadística. La mayoría de los estudiantes consideran que las estadísticas son el tema más difícil para ellos. Pero para la ciencia de datos, no necesita tener un gran dominio de las estadísticas; todo lo que necesita para cubrir los conceptos básicos de estadísticas y probabilidades para la ciencia de datos. Los conceptos estadísticos de la ciencia de datos no son muy difíciles para los estudiantes. Si bien puede resolver problemas estadísticos básicos, puede aprender fácilmente estadísticas para la ciencia de datos.

Los conceptos básicos de probabilidad y estadística deben aclararse antes de comenzar el camino de aprendizaje de la ciencia de datos. También es la mejor respuesta sobre cómo aprender matemáticas para la ciencia de datos. Los conceptos de probabilidad y estadística que debe conocer son resúmenes de datos y estadística descriptiva, tendencia central, varianza, correlación, probabilidad básica, cálculo de probabilidad, teorema de Bayes, probabilidad condicional, chi cuadrado, distribuciones de probabilidad uniforme, distribución de probabilidad binomial, distribuciones t, distribución central teoría de límites, muestreo, error, generador de números aleatorios, prueba de hipótesis, intervalos de confianza, prueba t, ANOVA, regresión lineal y regularización.

Más matemáticas en ciencia de datos

Matemáticas discretas

La matemática discreta necesaria para la ciencia de datos. La mayoría de los estudiantes piensan que es por eso que es necesario para la ciencia de datos. La razón principal para usar matemáticas discretas es tratar con valores continuos. Con la ayuda de las matemáticas discretas, podemos manejar cualquier conjunto posible de valores de datos y el grado de precisión necesario. Las matemáticas informáticas se basan en matemáticas discretas. La razón es que las computadoras funcionan en lenguaje máquina.

Por lo tanto, los bits se utilizan para presentar cada valor en la computadora. La ciencia de datos utiliza una gran cantidad de conceptos matemáticos discretos que se utilizan para resolver problemas. Algunos de los temas de matemáticas discretas que debe conocer para conjuntos de ciencia de datos, conjuntos de potencia, subconjuntos, funciones de conteo, combinatoria, contabilidad, técnicas de prueba básicas, inducción, inductiva, deductiva, lógica proposicional, pilas, colas, gráficos, matrices, tablas hash.

Teoría de grafos

Los gráficos son fundamentales para la ciencia de datos. Hay una gran cantidad de problemas en grafos que se pueden resolver mediante la teoría de grafos. El científico de datos utilizó la teoría de grafos para crear un sistema de detección de fraude con la ayuda de la ciencia de datos. La teoría de grafos también es útil para visualizar datos en la ciencia de datos. Usamos diferentes tipos de gráficos en ciencia de datos para visualizar datos. Cada gráfico se utiliza para representar diferentes tipos de datos. Podemos usar los mismos gráficos una y otra vez para representar los diferentes conjuntos de datos. Por lo tanto, la teoría de gráficos correcta lo ayudará a obtener una buena comprensión de la visualización de datos en la ciencia de datos. En teoría de grafos, debes saber representación gráfica y gráfica, coordenadas cartesianas y polares, y secciones cónicas.

Teoría de la información

La teoría de la información también se usa ampliamente en matemáticas para la ciencia de datos. Debe tener los conocimientos básicos de teoría de la información para la ciencia de datos. Es muy útil cuando desea crear un árbol de decisión. Y desea maximizar la información que ha retenido del análisis de componentes principales. Es la mejor solución para una gran cantidad de optimizaciones en modos de ciencia de datos.

La optimización en el modelo de ciencia de datos es muy útil para ahorrar mucho espacio de datos en el almacén de ciencia de datos. Porque a veces el modelo de ciencia de datos contiene valores no deseados en el almacén de datos que sobrecargan el sistema. Si tiene un conocimiento adecuado de la teoría de la información, puede optimizar fácilmente los datos, los modelos científicos.

Conclusión

Puede tener claro qué aprender matemáticas para la ciencia de datos. En este blog hemos discutido las matemáticas esenciales para la ciencia de datos. Hemos clasificado los conceptos matemáticos para ti. Para que le resulte fácil saber cuántas matemáticas se necesitan para la ciencia de datos. Si desea aprender matemáticas para la ciencia de datos, aclare sus conceptos matemáticos básicos. Le ayudará a dominar la mayoría de los conceptos de ciencia de datos. Debes practicar cada concepto manualmente o con la ayuda de tu computadora. Al final, me gustaría decir que comiencen a practicar estos temas matemáticos para comenzar a aprender ciencia de datos.

Si aún tiene dificultades para aclarar estos conceptos matemáticos, comuníquese con nuestro expertos en matemáticas para eliminarlos.

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