Si quieres ser un data scientist, es posible que te preguntes cuál es la importancia de las matemáticas para la ciencia de datos. La unión de las matemáticas para la ciencia de datos suele ser una de las mayores preocupaciones para aquellas personas que quieren iniciarse en esta área profesional. ¿Necesitas una formación específica en matemáticas? En absoluto. En este post, conocerás más aspectos sobre las matemáticas para la ciencia de datos.
¿Qué aprender de matemáticas para la ciencia de datos?
Si bien estar especializado en matemáticas puras no es necesario para trabajar como científico de datos, sí es importante tener conocimientos sólidos en este campo. Las matemáticas para la ciencia de datos permiten comprender y aplicar técnicas analíticas avanzadas. Algunos de los conocimientos importantes son estadística, probabilidad, cálculo, funciones y gráficos, optimización… A continuación, profundizamos en dos aspectos imprescindibles de las matemáticas para la ciencia de datos: el álgebra lineal y las redes neuronales.
Álgebra para la ciencia de datos
El álgebra lineal desempeña un papel central en la ciencia de datos, proporcionando las herramientas matemáticas fundamentales para representar y manipular datos de manera eficiente. A continuación, exploraremos algunas áreas clave del álgebra lineal y cómo se aplican en el contexto de la ciencia de datos:
- Vectores y matrices:
- Vectores: En el ámbito de la ciencia de datos, un vector puede representar una observación o una característica específica de un conjunto de datos. Por ejemplo, un vector puede representar las calificaciones de un estudiante en diferentes asignaturas.
- Matrices: son fundamentales para representar conjuntos de datos multidimensionales. Cada fila de la matriz puede representar una observación, y cada columna puede representar una característica. La manipulación de matrices es esencial en operaciones de datos y transformaciones.
- Operaciones básicas con matrices:
- Suma y resta de matrices: es una operación común al trabajar con conjuntos de datos para agregar o restar información.
- Multiplicación de matrices: es clave en transformaciones y en el cálculo de productos escalares, siendo fundamental en algoritmos de machine learning y en técnicas como la regresión lineal.
- Espacios vectoriales y subespacios:
- Espacios vectoriales: concepto fundamental que proporciona un marco teórico para comprender las propiedades de los vectores y las transformaciones lineales.
- Subespacios: subconjuntos de un espacio vectorial que conservan la estructura lineal. En ciencia de datos, esto puede relacionarse con la selección de características relevantes.
- Transformaciones lineales: representan operaciones que mantienen la estructura lineal, como las rotaciones y escalas. En ciencia de datos, las transformaciones lineales pueden aplicarse a conjuntos de datos para realizar ajustes y normalizaciones.
- Valores y vectores propios: proporcionan información sobre cómo una matriz transforma un espacio vectorial. En ciencia de datos, se utilizan en técnicas de reducción de dimensionalidad y análisis de componentes principales.
- Descomposición de valores singulares (SVD): es una técnica de descomposición matricial que tiene aplicaciones en reducción de dimensionalidad y compresión de imágenes. SVD también se utiliza en técnicas avanzadas de machine learning, como la factorización de matrices en sistemas de recomendación.
- Álgebra lineal numérica:
- Resolución de sistemas de ecuaciones lineales: es crucial para encontrar soluciones en problemas de optimización y ajuste de modelos.
- Métodos numéricos: es la aplicación de técnicas computacionales para abordar problemas lineales en grandes conjuntos de datos.
Red neuronal desde cero
Una de las mejores formas de aprender matemáticas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático es construir una red neuronal simple desde cero. Te hará falta utilizar álgebra lineal para representar la red y cálculo para optimizarla. Asimismo, programarás el descenso de gradiente desde cero.
No te preocupes en exceso por los matices de las redes neuronales por ahora. Es suficiente con que sigas las instrucciones y escribas código. Sigue los tutoriales y revisa la teoría a medida que avanzas. Lo mejor de este ejercicio es que tendrás un proyecto nuevo para agregar a tu portafolio.
Algunas guías
A continuación, te dejamos algunas guías para aprender:
- Red neuronal en Python: es un tutorial muy bueno que te lleva a través de una red neuronal simple de un extremo a otro. Está repleto de ilustraciones útiles y aprenderás cómo encaja el descenso de gradientes. Si aún no tienes Python instalado, este vídeo te será de gran ayuda.
- Redes neuronales para reconocer dígitos escritos a mano: es un libro en línea gratuito que te guía a través de una famosa aplicación de redes neuronales. Te explica ideas de manera muy intuitiva y es el tutorial más detallado de esta lista en las matemáticas para la ciencia de datos.
- Implementación de una red neuronal desde cero: este es un tutorial más breve que también te guiará paso a paso.
De forma breve, hemos comentado las diferentes áreas de matemáticas para la ciencia de datos, un área profesional que está creciendo exponencialmente y que presenta altos sueldos y buenas condiciones.
Ahora que conoces las matemáticas para la ciencia de datos, tenemos que contarte que en KeepCoding hemos creado un bootcamp que aúna todo este conocimiento para que puedas convertirte en un data scientist de gran valor. Aprenderás a manejar todas las herramientas, frameworks y lenguajes que utilizan las grandes empresas, como Google, Amazon o Microsoft, para acceder a este mercado laboral tan necesitado y bien remunerado en cuestión de meses.
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