Математика учит, как справляться с проблемами анализа данных, но она также может стать препятствием
Хотя освоение более сложных математических концепций (таких как исчисление и другие) расширяет ваш набор инструментов и учит вас, как справляться с проблемами, это также может быть препятствием, которое мешает вам двигаться вперед на пути к тому, чтобы стать аналитиком данных.
Вот три важных раздела математики, которые помогут вам стать аналитиком данных.
№1. Статистика
Раздел математики, известный как статистика, занимается сбором, анализом, представлением и интерпретацией данных. Несмотря на то, что они дают разные результаты для разных вопросов, статистика и вероятность связаны и часто изучаются вместе. Основу для понимания того, что говорят нам наборы данных, дает статистика, которая является основным блюдом анализа данных.
Меры основной тенденции и переменные изменчивости, которые оценивают различные аспекты совокупности, являются дальнейшими подразделениями описательной статистики, описывающей особенности совокупности.
№ 2. Вероятность
Вероятность — это исследование вероятности того, что что-то произойдет, и это имеет решающее значение для получения выводов, которые могут помочь в принятии решений в неоднозначных обстоятельствах. Хотя статистика и вероятность связаны и часто объединяются для изучения, они используются для получения разных результатов.
Выявление вероятности рецессии, вероятности того, что болезнь связана с частотой гена, или даже вероятности того, что посетитель веб-сайта подпишется на его информационный бюллетень, — это лишь некоторые из многочисленных практических применений теории вероятности. в различных отраслях.
№3. Линейная алгебра
Раздел математики, известный как линейная алгебра, используется для решения линейных уравнений с неизвестными значениями и служит основой для понимания машинного обучения.
Хотя машинное обучение может не входить в круг повседневных задач общего аналитика данных, как предварительная обработка данных, так и преобразование данных включают применение основных идей линейной алгебры. Кроме того, изучение линейной алгебры учит вас, как логически рассуждать, выполняя ряд шагов, что полезно при проведении анализа, направленного на получение ответа на конкретный вопрос или решение конкретной проблемы.
Векторы, матричные преобразования, пространства и различные системы координат — все это понятия линейной алгебры. При анализе данных векторы можно использовать для определения того, насколько прогноз из набора данных отличается от ожидаемого результата после преобразования данных. Когда данные преобразуются, их можно представить геометрически в двухмерном и трехмерном пространстве с помощью матричных преобразований для преобразования одного вектора в другой. Чтобы гарантировать правильное представление данных, при анализе данных можно использовать другие системы координат, чтобы изменить визуальное представление информации.
Больше популярных историй
- Топ-10 криптовалют, которым прогнозируют дальнейшее падение в 2022 году
- Форум стандартов Metaverse делает данные интероперабельными, но только для больших технологий
- Почему разработчики требуют убить второго пилота Github? Так ли важен код кредита?
- 10 лучших компаний, занимающихся глубокими нейронными сетями, на которые стоит обратить внимание в 2022 году
- Амазонка. Eth продается по семизначной цене! Киберсквоттинг в Web3 становится серьезным
- Почему разработчики Python-самоучки не могут пройти путь от новичка до программиста?
- Генеральный директор Github хочет, чтобы пароли исчезли! Предлагает ссылку Войти
Пост «3 важных раздела математики, которые нужно изучить, чтобы стать аналитиком данных» впервые появился на .
