Зачем знать математику в Data Science?
Практические навыки в математике являются одним из основных требований к Middle-специалистам по Data Science. А если вы «джуниор», то умение применять математические знания на практике позволят вам быстрее продвинуться по карьерной лестнице в этой непростой сфере.
Но зачем надо знать математику? Неужели компьютер не способен посчитать всё самостоятельно?
На самом деле, знание математики имеет очень большое значение. К примеру, это необходимо для понимания, как работают методы машинного обучения, ведь нередко ML-методы используют для хранения и обработки входных данных матрицы, а матрицы, линейные уравнения и векторные пространства — всё это не что иное, как линейная алгебра.
Также математика и математический анализ нужны при оптимизации процессов, ведь применение соответствующих знаний повышает скорость и точность работы ML-моделей, снижает количество ошибок. Таким образом, матанализ важен при калибровке модели и построении аппарата оптимизации.
Кроме того, уже упомянутая выше линейная алгебра необходима для работы с многомерными пространствами и позволяет преобразовывать данные в большом количестве, а не значение за значением.
Не менее важна и математическая статистика, которая сегодня широко применяется при работе с моделями линейных регрессий. Матстатистика помогает правильно выбирать распределение и устанавливать зависимость между переменными.
Вывод прост: везде, где речь идёт о заманчивых гонорарах и действительно интересных проектах, без знания математики не обойтись, поэтому наличие математических навыков — основное требование к современным специалистам.
Что важно освоить:
• основы линейной алгебры: линейные комбинации, зависимость и независимость, векторные точки и произведение, матричные преобразования и матричное умножение, • математический анализ; • математическую статистику; • теорию вероятностей; • обратные функции; • обработку математических выражений и статических данных, инструменты визуализации.
Подтянуть соответствующие навыки вы сможете на курсе «Математика для Data Science» от OTUS. Обучение возможно как на базовом, так и на продвинутом уровне.
