A matemática que você não pode deixar de saber para se tornar um cientista de dados: guia completo

 

A matemática é uma ferramenta essencial na ciência de dados, pois fornece os fundamentos teóricos necessários para compreender e aplicar algoritmos de aprendizagem automática e estatística. A continuação, apresentamos alguns dos temas matemáticos clave para a ciência de dados:

Cálculo: O calculado é o rama das matemáticas que se ocupam do estúdio das tasas de câmbio e da acumulação de cantidades. Na ciência de dados, o cálculo é utilizado para obter soluções de regressão e otimizar funções.

Álgebra linear: A álgebra linear é o ramo das matemáticas que se ocupam do estúdio de vetores, matrizes e sistemas de equações lineares. Na ciência de dados, a álgebra linear é utilizada para representar dados em forma matricial e para realizar operações matriciais na análise de dados.

Eliminação pelo metodo Gauss Jordan

Probabilidade e estatística: La probabilidade e a estatística são ramos da matemática que se preocupa com o estudo da aleatoriedade e incertezas nos dados. Na ciência de dados, a probabilidade e a estatística são utilizadas para modelar a incerteza nos dados, para estimar parâmetros e para realizar inferências sobre os dados.

Análise Numérica: A análise numérica é o ramo das matemáticas que se ocupam dos métodos numéricos para resolver problemas matemáticos. Na ciência de dados, a análise numérica é utilizada para implementar algoritmos de aprendizado automático e para resolver problemas de otimização.

Teoria da informação: A teoria da informação é um ramo da matemática que ocupa o estúdio de transmissão e codificação da informação. Na ciência de dados, a teoria da informação é utilizada para medir a informação contida nos dados e para realizar a seleção de recursos.

Estes são alguns dos temas matemáticos clave para a ciência de dados. É importante ter uma boa compreensão desses temas para poder aplicá-los efetivamente na análise de dados e na implementação de algoritmos de aprendizado automático.