A matemática é a espinha dorsal da Ciência de Dados, ajudando a construir modelos robustos e interpretar resultados com precisão.
Estatística é essencial para entender distribuições de dados e fazer inferências. Por exemplo, ao analisar dados de satisfação do cliente, a estatística ajuda a identificar padrões e determinar se as mudanças feitas realmente impactaram a satisfação.
Álgebra Linear é usada para manipular dados em múltiplas dimensões. Isso é crucial para algoritmos de machine learning que lidam com grandes volumes de dados, como a redução de dimensionalidade em análises de grandes conjuntos de dados.
Teoria das Probabilidades permite prever a probabilidade de eventos futuros. Por exemplo, ao prever a demanda de um produto, a teoria das probabilidades ajuda a criar modelos de previsão mais precisos.
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