Какая математика, алгоритмы или языки программирования в основном используются в науке о данных?
Наука о данных работает над получением важных идей из данных. Чтобы извлечь инсайты, мы должны описать данные и выполнить несколько операций. В науке о данных и машинном обучении линейная алгебра полезна для представления и обработки данных.
Линейная алгебра:
- Линейная алгебра упрощает научные вычисления. Большинство сложных уравнений можно преобразовать в линейные уравнения с помощью векторов и матриц, где мы можем рассматривать векторы как одномерные матрицы.
- Линейная алгебра помогает представлять большие наборы данных в виде матриц, что позволяет нам лучше визуализировать данные. Все операции/процессы, выполняемые с матрицами, являются пакетными процессами. Это означает, что мы можем обрабатывать миллионы точек данных одновременно, а не обрабатывать каждую точку данных по отдельности.
- В мире данных (колоссальных данных) линейная алгебра может быть очень полезна для обработки больших объемов данных для выполнения множества практических преобразований, таких как графические преобразования, изменение лица, обнаружение объектов, отслеживание, сжатие звука и изображения, обнаружение краев, размытие и т. д. и обработка сигналов.
2. Вероятность и статистика:
Вероятность измеряет вероятность события при его исследовании и анализе. С другой стороны, статистика выявляет закономерности в выборках данных и формирует выводы о совокупности. Поскольку статистический анализ требует распределения вероятностей, статистика не является независимой от вероятности.
Поскольку и статистика, и вероятность уходят своими корнями в математику, для проведения количественного анализа необходимы вычисления как инструмент. Компьютеры также необходимы для выполнения сложных вычислений при анализе статистических данных.
3. Машинное обучение:
Машинное обучение — это область научных исследований, в которой основное внимание уделяется алгоритмам индукции и другим алгоритмам, которые можно назвать «обучением». (Обратитесь к Стэнфордскому словарю терминологии)
Если производительность компьютерной программы при выполнении задач в T увеличивается с увеличением опыта E, говорят, что она учится на опыте E. (Ссылка: Том М. Митчелл)
Например, распознавание лиц, цифровое распознавание рукописных заметок и т. д.
4. Информатика:
Информатика предоставляет языки программирования, системы управления базами данных, статистический анализ и инструменты машинного обучения.
Наиболее распространенными и необходимыми языками программирования, чтобы стать специалистом по данным, являются Python, R, SQL, Julia и C++.
