Необходимость математики в одной из сфер IT

Автор: Юргина Альфия Гандаливовна

Организация: МОУ Гарболовская СОШ

Населенный пункт: Ленинградская область, с. Гарболово

В статье рассмотрены понятия «Data Scientist», «математика», «Machine Learning», а так же отражена зависимость сферы IT от математики. В статье описываются основные моменты, где для работы определенного специалиста, необходимы знания из области математики.

Нынешний век – это век эры господства информационных технологий. На данный момент человек так или иначе уже с детского возраста соприкасается с миром IT, как в повседневной жизни, так и в профессиональной деятельности. Но в связи с тем, что данная сфера очень быстро развивается, то и потребность в нужных специалистах также растет. На рынке труда можно найти множество вакансий по специальностям из сферы информационных технологий и, из-за нехватки нужных специалистов, заработная плата таких специалистов соответствует фразе – «Спрос рождает предложение». Для того чтобы соответствовать данному спросу, необходимо со школьного возраста развивать навыки математической направленности. В этом может помочь и школьная образовательная программа по математике.

Есть такая высокооплачиваемая и нужная в современном обществе профессия - Data Scientist.

Data Scientist — это специалист, который создаёт необходимые возможности для решения задач мира бизнеса. Для достижения этого ему необходимы навыки анализа данных и построения моделей машинного обучения (англ. Machine Learning). Специальность Data Scientist воплощает в себе три области знания: статистики, машинного обучения и программирования.

Суть профессии Data Science — использовать алгоритмы, которые уже существуют, и разбираться в том, какие из них и когда применить.

Здесь мы вернемся к математике.

Математика — наука, исторически основанная на решении задач о количественных и пространственных соотношениях реального мира путём идеализации необходимых для этого свойств объектов и формализации этих задач.

Наука, которая занимается изучением чисел, структур, пространств и преобразований.

Как правило, большинство людей думают, что математика — это всего лишь счет чисел и применение различных действий с их помощью, например, сложение и вычитание.

А ведь на самом деле математика — это гораздо больше. Это иной способ описать мир и то, как одна его часть сочетается с другой. Взаимоотношение чисел можно выразить в математических символах, которые опишут вам Вселенную. Любой ребенок может преуспеть в математике и научиться чувствовать числа. Правда необходимо приложить усилия и затратить время.

Со знаниями математики нейросети и машинное обучение не будут выглядеть магически, специалист будет понимать, как это работает. С ее помощью можно правильно обработать информацию и корректно настроить модель — алгоритм, который найдет оптимальное решение поставленной задачи.

Самые важные и необходимые блоки из математики для Data Science — это:

-линейная алгебра;

-теория вероятностей и математическая статистика;

-математический анализ и методы оптимизации;

-временные ряды.

На основе всего, что изложено выше, можно прийти к выводу, что познания в математике важны в сфере IT.

 

Библиографический список:

1. Кто такой Data Scientist // Блог Я практикума: [сайт]. -2022. - URL: https://practicum.yandex.ru/blog/kto-takoy-data-scientist/ (дата обращения 19.09.2022);

Что такое математика // Информат: [сайт]. -2016. - URL: https://informat.name/articale/math_01.html?ysclid=l88z2b6jyy897285617/ (дата обращения 19.09.2022);

Опубликовано: 20.09.2022