我看了一门统计学课程(本科学位),我想我可能只会觉得做统计学有点枯燥,我想如果读应用数学专业(我擅长应用数学,而不是纯粹的统计学,然而,我仍然擅长统计学),或许还有几门统计学选修课,而不是统计学专业。例如,除了应用数学课程(实/复分析、ODE、PDE、矢量分析、流体流动、微积分)之外,还开设了一些数学课程(统计分析、随机分析、SDE)。这样的话,它就会更加多样化,因为我觉得如果两者兼而有之,我会做得更好。
一些应用数学主题与数据科学有多大关系?我也可以做一些数据科学选修课。
当然,这是python、R和SQL知识的基础。
发布于 2020-07-06 14:38:42
我是应用数学专业的学生,在机器学习领域工作。是的,当你学习数据科学的时候,学习应用数学肯定会对你有帮助。
然而,当你决定是否应该追求一个领域作为一个学位,你需要对情况有一个整体的看法。
现在,当你决定以从事数据科学领域的具体工作为目标去学习应用数学时,其中一个因素就是你希望把你在课程中学到的东西应用到你的工作中去。然而,由于世界各地的数学课程都是设计的,严谨的重点是理解一个问题并将其分解成它的基础,并使用你的逻辑思维来证明或反驳陈述。这就是大多数数学所围绕的问题。然而,当你开始应用这些,这种理解虽然会帮助你,你最好是申请说出你在课程中学到的大约10%。
现在花3-5年(在课程的基础上),深入而复杂地研究一些东西,最终只使用其中的10%将是一种糟糕的权衡。它将帮助你理解像梯度下降这样的算法,大多数机器学习算法背后的数学,以及论文。然而,在日常使用中,您将不会使用它的很多。
如果你真的想攻读定量学位,统计学学位会帮助你更多地学习数据科学,而不是数学。然而,一个更谨慎的决定是在计算机科学领域学习工程学,并在整个课程中选择数学和统计学的选修课。
现在,世界上顶尖的学院和大学都开设了数据科学课程,如果你已经决定在这个美丽的领域工作,那么这门课程是最明智的选择,它适合有兴趣为这一领域做出贡献的学生。它将给你最佳的暴露在所需的数学和统计,以及技术工具,应用到实现现实世界的任务,一些驱动每个领域。
安置并不能推动你做出决定,然而,一个专门的数据科学学位也会帮助你朝着这个方向发展。
综上所述,数学是数据科学中一切事物背后的驱动力。丰富的数学知识肯定会帮助你在这个领域取得更大的成功。
祝你好运!
https://datascience.stackexchange.com/questions/77233
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