数学是现代科学的基石,几乎所有现代科学都与数学密不可分,尤其是数据科学与机器学习。
要想成为资深数据分析师,必须具备一定的数学知识,熟练应用数学技巧,才能更好地使用程序自带的算法。比如说,理解了算法背后的数学知识,能更好地理解用户推荐系统的机制。
总之,学好数学对数据分析师来说,有百利而无一害,既可以让你在工作中脱颖而出,还可以让你更加自信。相信我,了解算法背后的运行机制,比那些只会使用工具的同行会有更多优势。
毋庸置疑,成为顶级数据分析师并不容易,高超的编程技能、精明的商业头脑、对数据的独特见解,以及强烈的好奇心,这些一样都不可少。 而本文要告诉你的是,想要成为优秀数据分析师要掌握哪些必要的数学知识。
新手入门
计算机硬件、商务零售、医疗保健、商业管理等领域浸淫已久的专业人士想转行数据分析这一领域,首先要掌握一些必要的数学知识。
虽然,有人可能会觉得之前的工作已经处理过大量的数据报表、完成了大量的数据计算和趋势预测工作,但数据分析工作所需的数学技能和这些数字工作的区别其实很大。
为什么数学如此重要 – 因为数据科学是科学,而不只是数据
网络工程师也好,商业分析师也罢,即便每天处理很多数据,但他们的工作重点并不是数据建模。因为时间压力,往往只是“用数据完成手头上的工作,赶紧过关了事”,而不是深入研究数据,探索数据的内在关系。不管怎样, 数据科学是科学,而不只是数据。那么数学能力都有哪些呢?可以参考如下几点:
研究底层动态,创建数学实体或信息流程模型
提出假设命题
严格评估数据源的质量
量化及预测数据的不准确程度
培养识别信息流潜在模式的敏感度
能够理解模型的局限
能够理解数学论证及背后的抽象逻辑
这些都是为了培养对理解枯燥的数字、抽象的数学实体及其性质和关系的能力,在大学四年的数学课程中即可学到,并且,不必非得从顶级大学中以优异的成绩毕业才能获得这些数学能力。
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