И для науки о данных, и для машинного обучения требуется прочная основа в области математики и статистики, но уровень глубины и широты может варьироваться в зависимости от конкретных задач и задействованных приложений.
Наука о данных — это междисциплинарная область, охватывающая различные аспекты, включая сбор, очистку, анализ, визуализацию и интерпретацию данных. Он включает в себя применение математических и статистических методов для извлечения информации из данных и принятия решений на основе данных. Уровень математики и статистики, необходимый в науке о данных, может варьироваться от базовой описательной статистики и вероятности до более сложных тем, таких как линейная алгебра, исчисление, проверка гипотез и регрессионный анализ. Однако необходимые математические и статистические навыки могут различаться в зависимости от требований проекта и специализации специалиста по данным.
Машинное обучение, с другой стороны, – это область искусственного интеллекта (ИИ), в которой основное внимание уделяется разработке алгоритмов и моделей, способных обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение в значительной степени зависит от математических и статистических концепций. Понимание лежащих в основе математических основ имеет решающее значение для понимания различных алгоритмов и методов машинного обучения. Некоторые из ключевых математических понятий, используемых в машинном обучении, включают линейную алгебру (матричные операции, собственные векторы и т. д.), исчисление (алгоритмы оптимизации), теорию вероятностей (байесовский вывод) и статистику (проверка гипотез, доверительные интервалы и т. д.). Кроме того, машинное обучение также включает в себя практические аспекты, такие как предварительная обработка данных, разработка функций, оценка моделей и настройка гиперпараметров, которые требуют четкого понимания статистических методов.
Подводя итог, можно сказать, что и наука о данных, и машинное обучение требуют глубоких знаний в области математики и статистики. Наука о данных охватывает более широкий набор навыков и задач, в то время как машинное обучение сосредоточено конкретно на разработке алгоритмов для обучения на основе данных. Уровень математики и статистики, требуемый в обеих областях, может различаться в зависимости от конкретных проектов и приложений.
