Зачем знать математику в Data Science? | OTUS

Курсы

Программирование
iOS Developer. Basic
-23%
Python Developer. Professional
-13%
Golang Developer. Professional
-17%
Python Developer. Basic
-16%
iOS Developer. Professional
-13%
C# ASP.NET Core разработчик
-18%
Unity Game Developer. Professional
-11%
React.js Developer
-12%
Android Developer. Professional
-7%
Software Architect
-12%
C++ Developer. Professional
-8%
Разработчик C#
-8%
Backend-разработчик на PHP
-8%
Архитектура и шаблоны проектирования
-12%
Программист С Разработчик на Spring Framework MS SQL Server Developer AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Vue.js разработчик VOIP инженер Нереляционные базы данных Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер-практикум по использованию и настройке GIT IoT-разработчик Advanced Fullstack JavaScript developer Супер-интенсив Azure
Инфраструктура
Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK
-17%
DevOps практики и инструменты
-18%
Архитектор сетей
-21%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-22%
Супер-интенсив «IaC Ansible»
-16%
Супер-интенсив по управлению миграциями (DBVC)
-16%
Administrator Linux. Professional
-5%
Administrator Linux.Basic
-10%
Супер-интенсив «ELK»
-10%
Базы данных Сетевой инженер AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Внедрение и работа в DevSecOps Супер-практикум по работе с протоколом BGP Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

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 этойнепростой 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.

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться