Зачем знать математику в Data Science? | OTUS
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
Python Developer. Basic Специализация Python Developer
-25%
iOS Developer. Professional Архитектура и шаблоны проектирования Scala-разработчик Python Developer. Professional JavaScript Developer. Professional
-20%
Программист С
-20%
Специализация Fullstack developer
-25%
Java Developer. Professional
-20%
Специализация Android-разработчик
-25%
Node.js Developer
-20%
Специализация Java-разработчик
-25%
PHP Developer. Basic
-20%
C# Developer. Professional
-20%
Symfony Framework
-20%
PHP Developer. Professional
-20%
Flutter Mobile Developer
-20%
Буткемп Java
-20%
Kotlin Backend Developer
-20%
Web-разработчик на Python NoSQL Разработчик на Spring Framework Базы данных PostgreSQL Vue.js разработчик Специализация Java и Базы данных Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Unity Game Developer. Professional C++ Developer. Basic Unreal Engine Technical Game Design
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+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
🎄 Новогодняя распродажа!
Максимальная скидка на курсы в декабре! Количество мест ограничено.