¿Qué parte del material en un curso básico de álgebra lineal es crucial en la ciencia de datos?

Answer 1

Cuánto material no debería ser tu preocupación. El punto es cuánto puede aplicar a la vida real. Permítanme señalar un ejemplo simple: puedo calcular vectores / valores propios desde 2012, ya que tomé álgebra lineal durante mi licenciatura. Pero la reconstrucción de imágenes y el análisis de PCA usando vectores propios eran desconocidos para mí, lo que aprendí hace solo 2/3 meses.

La transformación lineal es un concepto fácil, pero usarlos para resolver muchos problemas de la vida real no es una tarea fácil. Tienes que ser diseñador, programador y matemático al mismo tiempo. Si conoce una buena cantidad de álgebra lineal, intente implementar eso. Implemente eso en problemas simples. Eso te llevará más profundo por el tiempo.

Sin embargo, le sugiero que cubra una gran serie de libros / conferencias, un álgebra lineal y trate de resolver todos los problemas de esa fuente. Además, no hay nada llamado “cuánto” en ciencia de datos. Siempre ten hambre y trata de aprender cosas nuevas.

Y para su respuesta, le aconsejaría que tenga conceptos claros sobre operaciones básicas de matriz, base, núcleo de matriz, invertibilidad, transformación lineal, SVD, vectores propios, descomposición propia, resolución de sistemas lineales, métodos de mínimos cuadrados, etc., que son temas obligatorios . Pero, por supuesto, eso no significa que no debas profundizar más después de aprender todas estas cosas.

Quédense hambrientos quédense tontos. Siempre.

La mejor de las suertes.

Answer 2

Todo y mucho más que eso. Tómese muy en serio el álgebra lineal, el cálculo, los métodos numéricos, las transformaciones, las estadísticas, el cálculo estocástico y el análisis matemático si desea estar en el promedio en ciencia de datos.

Answer 3

Eso depende de cuánto eres como yo.

Eso es en parte una broma y en parte serio.

Soy uno de esos bendecidos o maldecidos con el deseo de saberlo todo.

Me doy cuenta de que esto a menudo es innecesario, pero me gusta poder comprender todo el proceso que estoy usando para predecir. Sin embargo, como lo hago, puedo encontrar algunas soluciones bastante novedosas. Y tengo un don para encontrar dónde está el problema.

Necesitará un poco más de álgebra lineal para comprender, por ejemplo, problemas de inversión de matriz que puedan surgir, y probablemente algunas otras cosas. Creo que es mejor tomar ese curso en la universidad, incluso si no eres como yo. Lo que has aprendido es posiblemente suficiente, pero, en mi opinión, no es probable.

Sin embargo, si quieres ser como yo, toma todo lo que puedas pensar … * sonríe *

Answer 4

Si conoce vectores propios, transformaciones y matrices invertidas, entonces debe saber lo suficiente para la informática.

Sin embargo, para un programador no existen demasiados conocimientos matemáticos, y el curso universitario de álgebra lineal te dará tiempo suficiente para repetir lo que acabas de aprender en la escuela secundaria. Entonces, tómalo. El peor de los casos son los créditos gratuitos, el mejor caso es que aprendas un montón de cosas nuevas. 🙂

Answer 5

Diría el nivel del texto de Strang. La mayoría de los algoritmos se basan en álgebra matricial y métodos numéricos (como la regresión lineal y sus diversas extensiones, algoritmos de refuerzo …). Tener una sólida formación en esto lo ayudará a convertirse en un buen científico de datos.