Вопрос или проблема
В какой мере чистая математика используется в области Data Science и машинного обучения? Я пришел из области чистой математики и недавно переключился на сферу Data Science. Однако я довольно разочарован, так как всё, что я делаю, – это рутинные задачи, такие как очистка данных и запрос данных из баз данных с помощью SQL. Я пока не использовал свои знания чистой математики в Data Science, несмотря на то, что мне обещали, что в этой области будет много математики. Под чистой математикой я имею в виду такие темы, как дифференциальная геометрия, функциональный анализ, топология и т.д. Должен ли я сменить работу, чтобы занять другую позицию, связанная с такими интересными математическими темами? Или вообще существуют такие роли в Data Science, где я смог бы применять все эти классные математические темы? Кто-нибудь мог бы дать совет?
Ответ или решение
Вопрос о том, в какой степени чистая математика используется в науке о данных и машинном обучении, является очень актуальным, особенно для специалистов с сильным математическим бэкграундом, как вы. Давайте разберемся в этой теме более подробно.
Наука о данных действительно предполагает использование математики, но степень её применения может варьироваться в зависимости от специфики работы и задач. В большинстве случаев, работа в области анализа данных включает в себя такие задачи, как очистка данных, их обработка и анализ. Это может действительно ощущаться как рутинная работа, особенно если ваш опыт и знания в области чистой математики не используются в полной мере.
Тем не менее, чистая математика, включая такие области, как дифференциальная геометрия, функциональный анализ и топология, находит свое применение в более сложных и специализированных задачах в науке о данных и машинном обучении. Вот несколько возможных направлений, где ваша математическая подготовка может быть полезной:
-
Разработка новых алгоритмов: Если вы работаете в исследовательских группах, которые занимаются разработкой новых методов и алгоритмов, ваше знание чистой математики может помочь в понимании и создании более эффективных и сложных алгоритмов машинного обучения.
-
Теория и применение глубокого обучения: В глубоких нейронных сетях, например, могут быть полезны знания функционального анализа и вероятностных моделей. Понимание структуры пространства, в котором действуют ваши данные, может обеспечить лучшее представление о том, как улучшить модели.
-
Машинное обучение в сложных пространствах: Дифференциальная геометрия может быть полезной для понимания таких концепций, как манифольды в методах снижения размерности, например, в алгоритмах t-SNE или UMAP.
-
Управление рисками и сложные финансовые модели: Если вы работаете в банковском или финансовом секторе, то применение топологии и функционального анализа может быть актуально для моделирования сложных процессов.
Если вы чувствуете, что не применяете свои навыки и знания, возможно, стоит рассмотреть следующие варианты:
-
Поиск специализированной роли: Исследуйте возможности, где ваш математический бэкграунд будет востребован, например, работа в исследовательских центрах или на проектах, требующих глубокого математического анализа.
-
Углубленное изучение пользовательских методов: Обратите внимание на научные публикации и работы по современным методам машинного обучения. Это может вдохновить вас на применение чистой математики на практике.
-
Дополнительное образование или курсы: Вы можете рассмотреть курсы по прикладной математике, статистике или машинному обучению, чтобы укрепить связи между тем, что вам нравится (чистой математикой), и тем, что востребовано в индустрии.
В заключение, ваша карьера в науке о данных может быть очень интересной и полезной с точки зрения применения чистой математики, но вам, возможно, потребуется время и усилия для поиска правильного направления. Не спешите менять сферу деятельности; возможно, вам нужно просто найти ту нишу, где ваши математические знания будут востребованы.