¿Alguna vez te has planteado cuál es la relación entre álgebra lineal y Big Data? ¿Cómo es que estas dos disciplinas coexisten y se complementan? Para resolver tus dudas, en este post veremos la importancia de la relación entre álgebra lineal y Big Data y cuáles son las ventajas de esta interdisciplinariedad.
Relación entre álgebra lineal y Big Data
Para entender en qué consiste la relación entre álgebra lineal y Big Data, debemos entender en qué consisten ambas disciplinas por separado.
Ya sabemos que el Big Data es la colección de datos a gran escala. Estos volúmenes gigantes de datos van creciendo con el tiempo, ya que, en cierto sentido, en el Big Data no se desechan datos, todos los datos son importantes.
Decimos en cierto sentido porque, en realidad, el Big Data va mucho más allá de coleccionar datos. Se trata de un área en la que convergen muchos procesos que se llevan a cabo antes de que los datos puedan convertirse en algo útil para el trabajo. El Big Data también aloja muchas subdisciplinas, entre ellas el Machine Learning, del que deriva el Deep Learning. Es en esta área donde más podemos explotar el álgebra lineal.
¿Qué es el álgebra lineal?
El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que estudia conceptos como vectores, matrices, tensores, sistemas de ecuaciones lineales y, en su enfoque más formal, espacios vectoriales y sus transformaciones lineales.
Cualquier módulo de machine learning está basado en datos y en matemáticas. Y las matemáticas, al fin y al cabo, dependiendo de hasta qué nivel de profundidad queramos llegar, nos sirven para entender la definición o por qué el machine learning funciona de verdad o no, como en la parte de hipótesis, entre otras.
¿Por qué debemos estudiar álgebra?
La relación entre álgebra lineal y Big Data abarca muchísimas vertientes, pero entre las razones más importantes por las que deberíamos estudiar álgebra lineal para hacer machine learning se encuentran las siguientes:
- La estrecha relación y gran importancia entre los algoritmos de machine learning y, especialmente, los algoritmos de deep learning.
- El álgebra lineal es una de las herramientas más usadas en Big Data Analytics.
Librerías en Python para álgebra lineal
Para entender la relación entre álgebra lineal y Big Data debemos conocer algunas de las librerías alojadas en Python para utilizar en álgebra lineal.
Sabemos que Python es, por defecto, el lenguaje de programación más empleado para hacer Big Data, de ahí la importancia de conocer algunas de las librerías más comunes que pueden ayudarnos en algún momento en nuestros procesos de machine learning. Veamos:
math
Math nos da acceso a funciones hiperbólicas, trigonométricas y logaritmicas para números reales.
Sympy
Sympy permite trabajar con matemática simbólica.
Numpy
Con Numpy podemos crear vectores, matrices y tensores con suma facilidad.
Matplotlib
Matplotlib es útil para trazar números y hacer gráficos.
Scipy
Scipy añade a Python utilidades de cálculo numérico de gran capacidad.
Random
A veces queremos elegir un número aleatorio en un rango determinado, un elemento aleatorio de una lista, una carta aleatoria de un mazo, lanzar una moneda, etc. Para ello, nos apoyaremos en la librería random.
Ahora que hemos visto cómo funciona la relación entre álgebra lineal y Big Data, podemos seguir aprendiendo sobre Big Data, una de las disciplinas más demandadas de la actualidad y mejor pagadas. Para ello tenemos el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, una formación intensiva e íntegra en la que podrás adquirir todos los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para incursionar en el mercado laboral de manera rápida y eficiente. ¡Solicita más información ahora para seguir cambiando tu futuro y convertirte en un data scientist de gran éxito!
