Naren Fragozo
Los fundamentos matemáticos para un científico de datos incluyen:
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Álgebra lineal: la comprensión de vectores, matrices y operaciones lineales para el manejo de datos multidimensionales.
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Estadística: la comprensión de las distribuciones, la inferencia estadística, la regresión y la técnica de análisis de varianza (ANOVA).
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Probabilidad: la comprensión de la probabilidad, la distribución normal y la teoría de decisiones probabilísticas.
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Optimización: la comprensión de la optimización de funciones y la resolución de problemas de optimización.
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Cálculo: la comprensión de las funciones, las derivadas e integración para el análisis de datos y modelos.
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Teoría de la información: la comprensión de la codificación y compresión de datos y la teoría de la entropía.
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Programación: la comprensión de uno o varios lenguajes de programación para la implementación de modelos y análisis de datos.
Estos son solo algunos de los fundamentos matemáticos esenciales para un científico de datos, y puede haber otros conceptos y técnicas matemáticas importantes que deben conocerse en función del enfoque y los proyectos específicos.
