Вопрос или проблема
Я читаю книгу “Введение в алгоритмы”, 4-е издание, авторы Томас Х. Корман, Чарльз Е. Лейсертон, Рональд Л. Ривест и Клиффорд Стейн, чтобы получить знания, связанные с алгоритмами и структурами данных для науки о данных. Я добавлю контекст в следующем абзаце, но я просто хочу знать, на каких частях книги мне следует сосредоточиться в терминах глав. Я бы добавил снимок экрана с оглавлением книги, но книга занимает 4-5 страниц, так что это кажется непрактичным.
Теперь добавлю контекст: моя цель в итоге работать либо как инженер машинного обучения/инженер ИИ/аналитик данных, либо, менее точно, под umbrella-термином как ученый данных. Я знаю программирование на Python в той мере, что могу реализовать определенные модели, но не думаю, что сделал достаточно, чтобы действительно выделиться. Для дальнейшего контекста, я обучаюсь на математическом факультете на 4-м курсе, так что если есть что-то, что может пересекаться с тем, что я мог изучать ранее, было бы хорошо это знать.
Спасибо заранее.
Ответ или решение
Чтобы стать успешным специалистом в области обработки данных, таких как инженер по машинному обучению (ML) или аналитик данных, крайне важно освоить алгоритмы и структуры данных. Книга "Введение в алгоритмы" в редакции 4-го издания, написанная Томасом Х. Корманом, Шарлем E. Лейсерсоном, Рональдом Л. Ривестом и Клиффордом Стайном, является одним из наиболее авторитетных источников по этой теме. Предлагаю вам сосредоточиться на определённых главах, которые максимально соответствуют вашим целям и смогут дополнить ваши знания.
Основные главы для изучения:
-
Глава 2. Упорядочение и поиск:
- Вводные алгоритмы сортировки (пузырьковая сортировка, сортировка слиянием и быстрая сортировка) помогут вам понять, как организовывать и обрабатывать данные. Это базовые алгоритмы, которые используются во многих задачах анализа данных.
-
Глава 3. Структуры данных:
- Ознакомьтесь с массивами, связанными списками, стеками и очередями. Знания о структурах данных необходимы для эффективного выполнения операций над данными и являются основой для более сложных алгоритмов.
-
Глава 6. Деревья:
- Балансированные деревья (например, деревья AVL или красно-черные деревья) имеют важное значение для оптимизации поисковых операций. Деревья не только помогают организовать данные, но и обеспечивают быструю навигацию, что идеально подходит для работы с большими наборами данных.
-
Глава 21. Алгоритмы на графах:
- Понимание алгоритмов поиска в графах, таких как алгоритм Дейкстры и поиски в глубину и ширину, необходимо для работы с сетевыми данными и понимания связей между данными, что критически важно в области машинного обучения.
-
Глава 28. Жадные алгоритмы:
- Жадные алгоритмы могут быть полезны при решении оптимизационных задач, с которыми вы можете столкнуться в ходе работы над проектами в области данных.
-
Глава 26. Динамическое программирование:
- Динамическое программирование открывает новые горизонты в решении задач, связанных с оптимизацией и предсказанием. Это особенно актуально для применения в областях, таких как анализ временных рядов и машинное обучение.
Дополнительные рекомендации:
- Практические задачи: После изучения теоретических аспектов, активно решайте практические задачи, используя платформы вроде LeetCode или HackerRank, чтобы укрепить свои навыки.
- Интеграция с Python: Убедитесь, что вы реализуете изученные алгоритмы на Python, так как это один из самых популярных языков в научных вычислениях и машинном обучении.
- Мост между математикой и алгоритмами: Как студент математического факультета, обращайте внимание на теории, которые имеют пересечение с вашими учебными курсами, такие как комбинаторика и теория вероятностей, поскольку они могут оказать влияние на ваши подходы к решению задач в области данных.
Изучив указанные главы и следуя вышеизложенным рекомендациям, вы создадите прочную базу для своей карьеры в области анализа данных, машинного обучения и AI. Успехов вам на этом пути!