Bild von Autor | Ideogramm
Sie benötigen keinen strengen Abschluss in Mathematik oder Informatik, um in die Datenwissenschaft einzusteigen. Sie müssen jedoch die mathematischen Konzepte hinter den Algorithmen und Analysen verstehen, die Sie täglich verwenden. Aber warum ist das schwierig?
Nun, die meisten Menschen nähern sich die Datenwissenschaft nach hinten. Sie gehen in die abstrakte Theorie ein, überfordert und kündigen. Die Wahrheit? Quick die gesamte Mathematik, die Sie für Datenwissenschaften benötigen, baut auf Konzepten auf, die Sie bereits kennen. Sie müssen nur die Punkte verbinden und sehen, wie diese Ideen echte Probleme lösen.
Diese Roadmap konzentriert sich auf die mathematischen Grundlagen, die in der Praxis tatsächlich von Bedeutung sind. Keine theoretischen Kaninchenlöcher, keine unnötige Komplexität. Ich hoffe, Sie finden das hilfreich.
Teil 1: Statistik und Wahrscheinlichkeit
Statistik ist in der Datenwissenschaft nicht elective. Es ist im Wesentlichen, wie Sie das Sign von Rauschen trennen und Ansprüche geltend machen können, die Sie verteidigen können. Ohne statistisches Denken machen Sie nur fundierte Vermutungen mit ausgefallenen Werkzeugen.
Warum es wichtig ist: Jeder Datensatz erzählt eine Geschichte, aber Statistiken helfen Ihnen, herauszufinden, welche Teile dieser Geschichte actual sind. Wenn Sie Verteilungen verstehen, können Sie die Datenqualitätsprobleme sofort erkennen. Wenn Sie Hypothesentests kennen, wissen Sie, ob Ihre A/B -Testergebnisse tatsächlich etwas bedeuten.
Was Sie lernen: Beginnen Sie mit beschreibenden Statistiken. Wie Sie vielleicht bereits wissen, umfasst dies Mittel, Mediane, Standardabweichungen und Quartile. Dies sind nicht nur zusammenfassende Zahlen. Lernen Sie, Verteilungen zu visualisieren und zu verstehen, was verschiedene Formen Ihnen über das Verhalten Ihrer Daten erzählen.
Wahrscheinlichkeit kommt als nächstes. Erfahren Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und der bedingten Wahrscheinlichkeit. Bayes ‚Theorem magazine ein bisschen schwierig aussehen, aber es ist nur eine systematische Möglichkeit, Ihre Überzeugungen mit neuen Beweisen zu aktualisieren. Dieses Denkmuster zeigt sich überall von der Spam -Erkennung bis zur medizinischen Diagnose.
Mit Hypothesentests gibt Ihnen das Rahmen, um gültige und nachweisbare Ansprüche zu erheben. Lernen Sie T-Checks, Chi-Quadrat-Checks und Konfidenzintervalle. Noch wichtiger ist, zu verstehen, was P-Werte tatsächlich bedeuten und wann sie nützlich sind und irreführend sind.
Schlüsselressourcen:
Codierungskomponente: Verwenden Sie Pythons scipy.stats und pandas für die praktische Praxis. Berechnen Sie zusammenfassende Statistiken und führen Sie relevante statistische Checks an realen Datensätzen durch. Sie können mit sauberen Daten aus Quellen wie den integrierten Datensätzen von Seaborn beginnen und dann die messieren realen Daten abschließen.
Teil 2: Lineare Algebra
Jeder maschinelle Lernalgorithmus, den Sie verwenden, basiert auf linearen Algebra. Das Verständnis, es verwandelt diese Algorithmen aus mysteriösen schwarzen Boxen in Werkzeuge, die Sie mit Zuversicht verwenden können.
Warum es unerlässlich ist: Ihre Daten sind in Matrizen. Bei jeder Operation, die Sie ausführen – Filterung, Transformation, Modellierung – verwendet lineare Algebra unter der Motorhaube.
Kernkonzepte: Konzentrieren Sie sich zuerst auf Vektoren und Matrizen. Ein Vektor stellt einen Datenpunkt im mehrdimensionalen Raum dar. Eine Matrix ist eine Sammlung von Vektoren oder eine Transformation, die Daten von einem Raum in einen anderen verschiebt. Die Matrixmultiplikation ist nicht nur arithmetisch; So transformieren und kombinieren Algorithmen Informationen.
Eigenwerte und Eigenvektoren zeigen die grundlegenden Muster in Ihren Daten. Sie sind hinter der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und vielen anderen Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität. Merken Sie sich nicht nur die Formeln aus. Verstehen Sie, dass Eigenwerte Ihnen die wichtigsten Richtungen in Ihren Daten zeigen.
Praktische Anwendung: Implementieren Sie Matrixoperationen in Numpy, bevor Sie Bibliotheken auf höherer Ebene verwenden. Erstellen Sie eine einfache lineare Regression mit nur Matrixoperationen. Diese Übung wird Ihr Verständnis dafür festigen, wie Mathematik zum Arbeitscode wird.
Ressourcen lernen:
Versuchen Sie diese Übung: Nehmen Sie den tremendous einfachen IRIS -Datensatz und führen Sie PCA mithilfe von Eigenecomposition (Code mit Numpy von Grund auf neu) aus. Versuchen Sie zu sehen, wie Mathematik vier Dimensionen auf zwei reduziert und gleichzeitig die wichtigsten Informationen erhalten.
Teil 3: Kalkül
Wenn Sie ein maschinelles Lernmodell trainieren, lernt es die optimalen Werte für Parameter durch Optimierung. Für die Optimierung benötigen Sie Kalkül in Aktion. Sie müssen keine komplexen Integrale lösen, aber es ist erforderlich, Derivate und Gradienten zu verstehen, um zu verstehen, wie Algorithmen ihre Leistung verbessern.
Bild von Autor | Ideogramm
Die Optimierungsverbindung: Jedes Mal, wenn ein Modell trainiert, verwendet es Kalkül, um die besten Parameter zu finden. Gradientenabstieg folgt buchstäblich dem Derivat, um optimale Lösungen zu finden. Wenn Sie diesen Prozess verstehen, können Sie Trainingsprobleme diagnostizieren und Hyperparameter effektiv einstellen.
Schlüsselbereiche: Konzentrieren Sie sich auf teilweise Derivate und Gradienten. Wenn Sie verstehen, dass ein Gradient in Richtung steilster Zunahme zeigt, verstehen Sie, warum Gradientenabstieg funktioniert. Sie müssen sich entlang der Richtung der steilsten Abnahme bewegen, um die Verlustfunktion zu minimieren.
Versuchen Sie nicht, Ihren Kopf um die komplexe Integration zu wickeln, wenn Sie es schwierig finden. In Datenwissenschaftsprojekten arbeiten Sie größtenteils mit Derivaten und Optimierung. Bei der Berechnung, die Sie benötigen, geht es mehr um das Verständnis der Veränderungsraten und das Finden optimaler Punkte.
Ressourcen:
Praxis: Versuchen Sie, Gradientenabfälle von Grund auf neu zu codieren, um ein einfaches lineares Regressionsmodell zu erhalten. Verwenden Sie Numpy, um Gradienten zu berechnen und Parameter zu aktualisieren. Beobachten Sie, wie der Algorithmus mit der optimalen Lösung konvergiert. Eine solche praktische Praxis baut Instinct auf, die keine Theorie bieten kann.
Teil 4: Einige fortgeschrittene Themen in Statistik und Optimierung
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, helfen diese Bereiche, Ihr Know -how zu verbessern und Sie mit anspruchsvolleren Techniken vorzustellen.
Informationstheorie: Entropie und gegenseitige Informationen helfen Ihnen, die Auswahl der Merkmale und die Modellbewertung zu verstehen. Diese Konzepte sind besonders wichtig für baumbasierte Modelle und Function Engineering.
Optimierungstheorie: Über den grundlegenden Gradientenabfall hinaus können Sie konvexe Optimierung zu entsprechenden Algorithmen auswählen und Konvergenzgarantien verstehen. Dies wird bei der Arbeit mit realen Problemen sehr nützlich.
Bayes’sche Statistiken: Überlagert über die häufigsten Statistiken zum Bayes’schen Denken übertroffene markante Modellierungstechniken, insbesondere für den Umgang mit Unsicherheiten und das Einbeziehen von Vorkenntnissen.
Lernen Sie diese Themen nicht projekt für projekt und nicht isoliert. Wenn Sie an einem Empfehlungssystem arbeiten, tauchen Sie tiefer in die Matrixfaktorisierung ein. Erforschen Sie beim Erstellen eines Klassifikators verschiedene Optimierungstechniken. Dieses kontextbezogene Lernen bleibt besser als abstrakte Studie.
Teil 5: Was sollte Ihre Lernstrategie sein?
Beginnen Sie mit Statistiken; Es ist sofort nützlich und baut Vertrauen auf. Verbringen Sie 2-3 Wochen damit, sich mit beschreibenden Statistiken, Wahrscheinlichkeit und grundlegenden Hypothesentests mit realen Datensätzen wohl zu fühlen.
Bewegen Sie sich als nächstes zur linearen Algebra. Die visuelle Natur der linearen Algebra macht es ansprechend, und Sie werden sofortige Anwendungen bei der Reduzierung der Dimensionalität und der grundlegenden Modelle für maschinelles Lernen sehen.
Fügen Sie den Kalkül allmählich hinzu, wenn Sie auf Optimierungsprobleme in Ihren Projekten stoßen. Sie müssen den Kalkül nicht beherrschen, bevor Sie mit dem maschinellen Lernen beginnen – lernen Sie es so, wie Sie es brauchen.
Wichtigster Rat: Code neben jedem mathematischen Konzept, das Sie lernen. Mathematik ohne Anwendung ist nur Theorie. Mathematik mit sofortiger praktischer Verwendung wird instinct. Erstellen Sie kleine Projekte, die jedes Konzept zeigen: eine einfache, aber nützliche statistische Analyse, eine PCA -Implementierung, eine Visualisierung von Gradientenabsenken.
Ziehen Sie nicht nach Perfektion. Ziel auf funktionales Wissen und Vertrauen. Sie sollten in der Lage sein, zwischen den Techniken zu wählen, die auf ihren mathematischen Annahmen basieren, die Implementierung eines Algorithmus betrachten und die Mathematik dahinter und dergleichen verstehen.
Einpacken
Das Erlernen von Mathematik kann Ihnen definitiv helfen, als Datenwissenschaftler zu wachsen. Diese Transformation erfolgt nicht durch Auswendiglernen oder akademische Strenge. Dies geschieht durch konsequente Praxis, strategisches Lernen und die Bereitschaft, mathematische Konzepte mit echten Problemen zu verbinden.
Wenn Sie eine Sache von dieser Roadmap erhalten, ist dies Folgendes: Die Mathematik, die Sie für Datenwissenschaft benötigen, ist lernbar, praktisch und sofort anwendbar.
Beginnen Sie diese Woche mit Statistiken. Code neben jedem Konzept, das Sie lernen. Bauen Sie kleine Projekte auf, die Ihr wachsendes Verständnis zeigen. In sechs Monaten werden Sie sich fragen, warum Sie jemals gedacht haben, dass die Mathematik hinter Information Science einschüchternd ist!
Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Information Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.