Или который написал весь учебник (переписал из книжки), сам сделал программу учёта политических настроений своего города?
Это задача математической статистики и машинного обучения. А мат. статистика -- это сложный раздел математики. Там линейная алгебра, дифференциальное, интегральное исчисление, функции комплексных переменных. Можно, конечно, не вникать в математику, просто код пайтона копировать. Но вы знаете, как изнутри работает факторный анализ или метод главных компонент? Написать несколько строчек кода в пайтоне для того, чтобы провести факторный анализ, несложно. А вот надо понять зачем его проводить. И желательно как. Чтобы это понять, надо глубоко знать линейную алгебру. Сингулярное разложение матрицы сможете сделать? Ну и помните что такое сингулярные и собственные числа матрицы, собственные вектора матрицы?
🙂 Я в своей теме не так давно скидывала видео про метод главных компонент. Так-то мат. статистика и машинное обучение -- очень полезные знания, которые сейчас используются, где есть данные. А это сейчас везде. От социологии и медицины до физики конденсированного состояния. Я вот последние несколько месяцев так погрузилась в data science, что сбросила 1 кг и даже себя немного умной почувствовала, что бывает очень редко (обычно я считаю себя очень глупой)
🙂
Если Уил решится пойти в data science, то это очень здорово. Я могу сказать, что можно и не знать всю математику data science, а просто скрипты Пайтона и R уметь набирать, уметь использовать наличные функции. У меня вот даже научный руководитель не знал, как метод главных компонент работает, думал, что там нейронная сеть
🙂 Я ему объясняла, что линейных преобразований достаточно для уменьшения размерности данных, только нелинейные преобразования могут увеличивать размерность. И нам нужна линейность для уменьшения размерности и создания ортонормированной базы с сохранением линейной структуры первоначальных данных, их дисперсии. То есть может Уил по учебнику Пайтона и(или)R освоить азы data science,а если решит углубятся, то математику придется подтянуть...
