數據科學的數學起著根本性的作用。這裏有一些關鍵的數學概念和工具,用於數據科學:
- 線性代數,線性代數是數學的分支處理研究向量,矩陣,線性變換。這是一個基本工具,數據科學家,因為它是用於廣泛的應用,如數據預處理、降維、機器學習算法。
- 微積分,微積分是數學的一個分支,涉及研究利率的變化和量的積累。它廣泛用於優化算法用於找到問題的最優解。
- 概率和統計:概率論的數學分支處理隨機事件的研究,而統計數據的研究收集、分析和解釋數據。概率和統計數據科學家至關重要,因為它們提供了基礎對許多機器學習算法,如貝葉斯網絡和決策樹。
- 多變量微積分:多變量微積分的研究多個變量的函數。用於機器學習算法,涉及到多個輸入功能,如深度學習。
- 優化:優化的過程中發現問題的最佳解決方案,給予一定的約束。它是用在許多機器學習算法,如線性回歸,邏輯回歸和支持向量機。
- 信息理論:信息理論的研究對象是信息傳輸和處理。它是用於數據壓縮、編碼理論和機器學習算法,處理信息檢索。
除了這些數學概念、數據科學家還使用Python和R等編程語言實現算法和分析數據。熟悉這些編程語言對數據科學家也很重要。
