Почему люди говорят что нужна математика для Data Science и ML?
Есть книги по numpy, есть видео про Data science.
Книга посвящена про умножение матриц, векторов , скаляров и прочее.
Для чего это надо?
Если посмтреть как люди решают задачи из Kaggle то там работают с таблицами (находят среднеее значиени, определяют частоту и прочее).
Но где матрица и где аналитика?
Где применяют умножение матриц,транспон рование?
Почему люди настолько тyпые что говорят нужна математика для Data science? 99℅ аналитиков не знают то что происходит под капотом. За них умные люди написали библиотеки и они просто вызывают определëнную команду.
Также и с машинным обучением. Вы видели формулы?
Там такие формулы используются это одно и тоже что дать человеку металл и чтоб он сам делая детали построил автомобиль полностью сам без промышленного обородования..
Потому, что ML и DS - это математическая обработка входных данных. Там ничего, кроме математики нет. И без понимания этой математики ты будешь лишь дрессированной мартышкой, бездумно воспроизводящей заученную последовательность действий.
Задача полноценного DS-специалиста - не подать на вход готовой библиотеки данные и передать полученный ответ начальству, а интерпретировать полученные результаты. Для чего и необходимо понимание используемой внутри этой библиотеки математики. Но если все твои знакомые DS - малообразованные выпускники курсов (как раз те самые дрессированные мартышки), то и работу они могут получить, только соответствующую своей квалификации: изо дня в день решая одни и те же примитивные рутинные задачи, на которые их натаскали.
И качество обучения нейросети напрямую связано с тем, насколько ML-специалист понимает используемую в нейросети математику.
P.S. Формулы, используемые в DS и ML, понимает любой выпускник технического ВУЗа. Во всяком случае, понимал до путинских реформ образования.
на базовом уровне нужна математика, никто не говорит что надо гарвардские задачки щелкать чтобы в datascience работать
математика просто нужна. Где бы ты не был.
Если вы заинтересованы в обучении по DATA SCIENCE, то я бы предложил бы вайс найти качественное обучение по данному направлению, однако я вам подскажу.Также я вам предложу хорошую скидку на курс по данному направлению, применив промокод к оплате, что ставит цену намного ниже)Советую https://allpricer.ru/skidki/promokod-karpov-courses
Не совсем или даже совсем не так. Как раз в унике и дают математику в том объёме, чтобы ты не мартышкой применял схему, которую тебе набросали за пару недель на курсах.
Действительно, многие законы природы не поддаются математическому описанию в виде строгих аналитических формул. И тогда используют статистические методы (корреляционный, дисперсионный, регрессионный анализ). Со временем это вылилось в понятие ИНС (искусственная нейросеть)
Имел бы знания по линейной алгебре, не спрашивал бы про матрицы