[dssport]

Jakie działy matematyki przerobić pod #datascience i #artificialintelligence ?

[indukti]

Algebra, rachunek różniczkowy, statystyka.

[szczepan-szczypawa]

@dssport: probablistyka

[mrocznapszczola]

Pytanie jest, co chcesz robić? Moim zdaniem, nie ma sensu uczyć się wszystkiego bo i tak nie będzie ci potrzebne.
Ja od 5 lat wykorzystywałem może 10% probabilistyki, 35% statystyki, 5% rachunku różniczkowego i 40% algebry, 10% topologii. Oczywiście w kontekście własnych implementacji algorytmów, struktur, rozwiązywania problemów i myślenia.
Natomiast same frameworki i biblioteki, których używam to inna kwestia, pod spodem dzieje się dużo więcej i nie zawsze na początku jest sens

[dsinaction]

@dssport: Przyzwoite opanowanie kilku działów matematyki jak np. algebra, analiza i statystyka, wymaga pewnie przerobienia co najmniej kilku podręczników, i wykonania tysięcy zadań. W zależności ile czasu chcesz na to codziennie poświęcić, może to zając dobrych kilka lat. Nie mówiąc o tym, że po drodze zapomnisz połowę rzeczy, których dotychczas się nauczyłeś. Wszystko oczywiście zależy, jaki jest Twój obecny poziom. Jak już wcześniej napisano, do data science i analizy danych,

[dssport]

@mrocznapszczola: @dsinaction: Dzięki za odpowiedź. Raczej celuje w data science w finansach i chcę kompleksowo podejść do nauki. A mój aktualny poziom matmy to wstyd dlatego chcę się za to wziąć.

[szczepan-szczypawa]

@dssport: Polecam przeczytać The cartoon guide to statistics. Daje fajne spojrzenie na statystykę, pojęcia wytłumaczone są w bardzo łatwy i przystępny sposób.