Смотря что называть "большими знаниями" :). Есть джентльменский набор теории, которую стоит знать и понимать. Он включает в себя главы из математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и основ статистики.
Фактически Data Science опирается на теорвер и статистику, поэтому просто выучить команды из нескольких библиотек типа sklearn и применять вслепую fit-predict, рано или поздно приведет к ошибке, распознать которую просто не хватит знаний.
5 экспертов согласны
Арина Левадная
14 июл 2021подтверждает
Да, вакансий много и не все требуют обширной матподготовки. Для старта в DataScience, наверное, нет нужды в... Читать дальше
Вопрос от цели и ваших способностей.
Если вы хотите изучить анализ данных для себя, испробовать его на себе и задачах из жизни. Можно попробовать с неким минимальным знанием математики.
Например есть курс анализа данных... Читать далее
Здравствуйте!
Для освоения Data Science нужно знать линейную алгебру, математический анализ, дифференциальные уравнения, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику. В идеале обладать профильным образованием... Читать далее
1 эксперт согласен
Первый
Начинать можно и без знаний статистики и математики. Будет сложнее, но все возможно. Однако, далее стоит понимать, что Data Science как таковая состоит из основных 5 этапов:
- Сбор данных
- Сохранение данных
- Обработка... Читать далее
Первый
Да, это возможно. Обучение Data Science не требует глубоких математических и алгебраических знаний. Существует множество образовательных программ, видео-уроков и курсов. Некоторые из них являются бесплатными. Конечно, курсы, пре... Читать далее
Добрый день!
Для усвоения данной дисциплины однозначно необходимы знания, линейной алгебры и статистики. Эти знания помогут понять суть работы в области Data Science. Но как приведено выше есть много курсов онлайн, которые... Читать далее
2 эксперта согласны