چگونه یادگیری ریاضی برای علم داده را آغاز کنیم: راهنمای ساده

علم داده یکی از هیجان‌انگیزترین و سریع‌ترین زمینه‌های در حال رشد امروزی است. این رشته در حوزه‌های مختلفی مانند پیش‌بینی قیمت سهام، آموزش چت‌بات‌ها و پیشنهاد فیلم یا محصول استفاده می‌شود. و در پشت همه این‌ها، ریاضی قرار دارد. ریاضی پایه‌ای است که به ساخت و بهبود سیستم‌های هوشمند کمک می‌کند. اگر می‌خواهید در فناوری، داده یا هوش مصنوعی فعالیت کنید، یادگیری ریاضیات پایه یک نقطه شروع عالی است.

نکته: اگر به حوزه تحلیل داده علاقه دارین توی دوره تحلیل داده با آقای ربات از ریاضیات شروع میکنیم و تا مراحل پیشرفته جلو میریم.

ریاضیات اساسی که واقعاً اهمیت دارند

همه شاخه‌های ریاضی در علم داده استفاده نمی‌شوند. تنها چند موضوع کلیدی برای شروع این مسیر کافی هستند:

• جبر خطی: در تشخیص تصویر، سیستم‌های پیشنهادی و مدیریت داده‌ها استفاده می‌شود.
• آمار و احتمال: به پیش‌بینی، مدیریت عدم قطعیت و کار با سناریوهای واقعی کمک می‌کند.
• حساب دیفرانسیل: در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و بهبود دقت آن‌ها کاربرد دارد.

این‌ها پایه‌های اکثر پروژه‌های علم داده هستند.

شروع با جبر خطی

جبر خطی ممکن است در ابتدا ترسناک به نظر برسد، اما با مفاهیم پایه شروع می‌شود. این شاخه درباره دستکاری ردیف‌ها و ستون‌های اعداد است که به آن‌ها بردارها و ماتریس‌ها می‌گویند. این ابزارها برای ذخیره و مدیریت اطلاعات استفاده می‌شوند.

موضوعات مفید در این حوزه شامل:

• بردارها و ماتریس‌ها
• ضرب ماتریس‌ها
• ضرب نقطه‌ای

وبسایت‌هایی مانند Khan Academy یا کانال‌های یوتیوب مانند 3Blue1Brown این مفاهیم را با تصاویر و مثال‌های عملی توضیح می‌دهند.

اهمیت آمار و احتمال

آمار در همه جای علم داده کاربرد دارد. این رشته به شناسایی الگوها، بررسی نتایج و تصمیم‌گیری هوشمند کمک می‌کند.

موضوعات کلیدی شامل:

• میانگین، میانه و مد
• قوانین احتمال
• توزیع نرمال
• قضیه بیز
• آزمون فرضیه‌ها

این مفاهیم اغلب در ساخت سیستم‌هایی مانند پیشنهاد ویدیو، فیلترهای هرزنامه و ابزارهای پیش‌بینی رفتار مشتری استفاده می‌شوند. دوره‌های مقدماتی در پلتفرم‌هایی مانند Coursera و Codecademy این موضوعات را با مثال‌های علم داده توضیح می‌دهند.

یادگیری پایه‌های حساب دیفرانسیل

علم داده تنها به زیرمجموعه‌ای از حساب دیفرانسیل نیاز دارد. این شاخه عمدتاً برای درک نحوه تغییر چیزها، مانند چگونگی یادگیری و بهبود یک مدل، مفید است.

موضوعات کلیدی:

• مشتق‌ها و شیب‌ها
• گرادیان‌ها
• مشتق‌های جزئی

این مفاهیم در مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند تا پیش‌بینی‌ها بهتر شوند.

تمرین با پروژه‌های داده‌ای واقعی

ریاضی وقتی به مشکلات واقعی اعمال شود، ساده‌تر می‌شود. انجام پروژه‌های کوچک یادگیری را جذاب‌تر و کاربردی‌تر می‌کند.

ایده‌های پروژه:

• پیش‌بینی قیمت خانه با داده‌ها
• یافتن الگوها در نتایج نظرسنجی
• ایجاد یک سیستم ساده پیشنهاد فیلم یا موسیقی

پایتون اغلب در این پروژه‌ها استفاده می‌شود. پلتفرم‌هایی مانند Kaggle و Google Colab ابزارها و مجموعه داده‌های رایگان برای تمرین ارائه می‌دهند.

ابزارهای بصری یادگیری را آسان‌تر می‌کنند

برخی از حوزه‌های ریاضی با تصاویر و انیمیشن‌ها بهتر یاد گرفته می‌شوند. ویدیوهای 3Blue1Brown از انیمیشن برای نشان دادن نحوه کار ریاضی استفاده می‌کنند. اپلیکیشن‌هایی مانند GeoGebra نیز امکان کار با نمودارها و مشاهده تأثیر تغییرات را فراهم می‌کنند.

یادگیری آهسته و پیوسته

ریاضی برای علم داده لازم نیست دشوار باشد. بهترین روش یادگیری، پیش رفتن گام‌به‌گام و تمرین منظم است. یادداشت‌برداری، حل مسائل با دست و یادگیری از اشتباهات بسیار کمک‌کننده است.

هر مفهوم جدید بر مفهوم قبلی بنا می‌شود. بنابراین، حتی اگر چیزی خسته‌کننده به نظر می‌رسد، نادیده گرفتنش بخش بعدی را دشوارتر می‌کند. ثبات، اعتمادبه‌نفسی را به وجود می‌آورد که با گذشت زمان شکل می‌گیرد.

نتیجه‌گیری

برای علم داده لازم نیست در ریاضی کامل باشید. آنچه اهمیت دارد، درک بخش‌های مهم و استفاده خوب از آن‌هاست. با تمرین منظم و منابع مناسب، همه‌چیز شروع به معنا یافتن می‌کند. یادگیری آهسته و شفاف ریاضی می‌تواند اولین گام بزرگ به سوی تبدیل شدن به یک دانشمند داده باشد.

برای اطلاعات بیشتر و منابع آموزشی، به وبسایت آی کد آکادمی مراجعه کنید.