Matemáticas para la ciencia de datos, ¿qué aprender?

Autor: | Última modificación: 1 de febrero de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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Puede que si quieres ser un data scientist te preguntes sobre la importancia de las matemáticas para la ciencia de datos. Esta suele ser una de las mayores preocupaciones para aquellas personas que se quieren iniciar 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 es un Data Scientist?

Un data scientist es una persona con fundamentos en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con conocimientos en lenguajes de programación y que además tiene una experiencia práctica en el análisis de datos reales y la elaboración de modelos predictivos.

¿Qué aprender de matemáticas para la ciencia de datos?

Es importante aclarar que no es necesario tener un especialización en matemáticas puras para hacer proyectos de ciencia de datos. Se puede decir que la ciencia de datos se divide en dos grandes campos de trabajo: la investigación y la producción.

Por investigación, se conoce a la parte de investigación y desarrollo, que suele tener lugar dentro de una gran empresa (normalmente una empresa de tecnología), o que se ha centrado en cuestiones tecnológicas de vanguardia. O también es un área que se desarrolla dentro de universidades. En este sentido, las ofertas laborales son muy limitadas.

La gran ventaja de este campo es el conocimiento profundo de los algoritmos y sus implementaciones. Una persona especializada en esta área puede ser capaz de crear variaciones de algoritmos existentes para mejorarlos o incluso crear nuevos algoritmos de machine learning.

La desventaja es la naturaleza poco práctica del trabajo, ya que se trata de una labor muy teórica, en la que muchas veces el único objetivo es publicar artículos y está lejos de los casos de uso empresarial en general. Por otro lado, se encuentra la producción, un área muy práctica y donde están la mayoría de ofertas de trabajo en la ciencia de datos. A continuación, te comentamos los 3 pasos para aprender las matemáticas necesarias para la ciencia de datos.

1. Álgebra lineal

Esta asignatura es importante para tener los fundamentos de trabajar con datos en forma vectorial y matricial, adquirir habilidades para resolver sistemas de ecuaciones algebraicas lineales y encontrar las descomposiciones matriciales básicas y la comprensión general de su aplicabilidad.

Muchos conceptos de aprendizaje automático están vinculados al álgebra lineal. Por ejemplo, PCA requiere valores propios y la regresión requiere multiplicación de matrices. Además, la mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático se ocupan de datos de gran dimensión (datos con muchas variables). Este tipo de datos se representa mejor mediante matrices.

2. Cálculo para la ciencia de datos

Aquí es importante estudiar mapas funcionales, límites (en caso de secuencias, funciones de una y varias variables), diferenciación (de una sola variable a múltiples casos), integración, construyendo así secuencialmente una base para la optimización básica. Aquí también es importante estudiar el descenso de gradientes.

El cálculo es importante para varias aplicaciones clave de machine learning. Por ejemplo, deberás poder calcular derivadas y gradientes para la optimización. De hecho, una de las técnicas de optimización más comunes es el descenso de gradientes.

3. 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.

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.

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

¿Por dónde seguir?

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 que puedas acceder a este mercado laboral tan necesitado y bien remunerado. Descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp.

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