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Se a sua ideia é estudar Ciência de Dados e um dia poder trabalhar com tecnologia, saiba que, cada vez mais, os profissionais precisam contar com habilidades que estão diretamente conectadas ao campo da matemática.

Isso porque as duas áreas de conhecimento se complementam. As aptidões necessárias para começar a entender sobre o universo dos dados combinam conhecimentos de estatística, tecnologia e matemática. Sendo essa última uma das competências descritas como fundamentais na Base Nacional Comum Curricular. Afinal, possibilita construir representações significativas, criar sistemas para compreender fenômenos e argumentações consistentes.

Os dados estão por todos os lados e são temas de discussões que vêm ganhando cada vez mais força. Com isso, já não é mais possível imaginar a internet, as grandes corporações e o nosso cotidiano sem a presença deles. A revolução causada pela Era dos Dados e a ascensão da Ciência de Dados, enquanto área de conhecimento, são provas de que é necessário estar inteirado do assunto.

Quer entender qual é a relação da matemática e da Ciência de Dados no dia a dia? Confira entrevista com Oscar Asakura, engenheiro, com mestrado e doutorado nas áreas de Gestão de Dados e Vida Artificial e CDO do Grupo Datuen Adimena.

Qual é a relação entre a matemática e a Ciência de Dados?

Uma parte significativa da capacidade de traduzir habilidades de Ciência de Dados em cenários do mundo real depende do seu sucesso e compreensão da matemática. Afinal, as carreiras em Ciência de Dados exigem estudo matemático. Assim, os algoritmos de aprendizado de máquina, a realização de análises e a descoberta de insights de dados exigem matemática.

Embora esse não seja o único requisito para uma carreira educacional e profissional em Ciência de Dados, geralmente é um dos mais importantes. Afinal, identificar e entender os desafios de negócios é amplamente considerado uma das etapas mais importantes no fluxo de trabalho de um cientista de dados. Assim como traduzi-los em linguagem matemática.

Por que a matemática é tão importante na Ciência de Dados?

O conhecimento da matemática é fundamental para a análise dos resultados dos algoritmos aplicados no processamento de dados. Logo, um bom cientista de dados é capaz de desenvolver modelos estatísticos que podem ser usados nas principais estratégias de negócios.

Ainda, o cientista de dados com especialização em matemática ou estatística é capaz de interpretar o que, de fato, acontece na “caixa preta” de equações complexas, de forma que a empresa pode confiar nos resultados e recomendações.

Nesse sentido, dos recursos matemáticos mais utilizados na Ciência de Dados, três ganham destaque. A álgebra linear, utilizada em machine learning para entender algoritmos, o cálculo, também utilizado em machine learning para formular as funções usadas para treinar algoritmos, e estatísticas e probabilidade, usadas na data science para análise de dados e obtenção de insights.

O domínio da matemática garante mais facilidade no aprendizado da Ciência de Dados?

O primeiro pré-requisito que vem em mente ao buscar Ciência de Dados ou outros campos correlatos é que você deve ser capaz de se aprofundar em matemática muito pesada para abrir caminho nessa carreira.

No entanto, é possível ser um cientista de dados funcional sem ser um mago matemático. Mas com base na experiência, sem um certo nível de alfabetização matemática concreta, será difícil ser um praticante eficaz a longo prazo em projetos mais pesados.

Quais são as principais áreas da matemática envolvidas na Ciência de Dados?

Alguns dos tipos mais comuns de matemática que você poderá usar em sua carreira de Ciência de Dados são: álgebra linear, para examinar e observar conjuntos de dados; o cálculo multivariado, que é usado para gradiente descendente e no treinamento de algoritmos; a estatística, que é essencial no aprendizado de máquina ao trabalhar com classificações como regressão logística, análise de discriminação e testes e distribuições de hipóteses; e a probabilidade, que é crítico para testes e distribuições de hipóteses, como distribuição gaussiana e função de densidade de probabilidade.

Qual é a correlação entre aprendizado de máquina e matemática?

É muito importante entender adequadamente os conceitos matemáticos por trás de qualquer algoritmo central de aprendizado de máquina. Dessa forma, ele ajuda você a escolher todos os algoritmos certos para o seu projeto em Ciência de Dados e aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina é construído principalmente em pré-requisitos matemáticos. Portanto, desde que você entenda por que a matemática é usada, achará mais interessante. Com isso, você entenderá porque escolhemos um algoritmo de aprendizado de máquina em detrimento do outro e como isso afeta o desempenho do modelo de aprendizado de máquina.

Como trabalhar a matemática para dados de forma prática? É preciso dominar a matemática para aprendizado de máquina e Ciência de Dados?

Sim, e não importa que tipo de relacionamento de amor e ódio você teve com ela na escola. Os conceitos básicos usados em matemática e estatística são realmente muito úteis para tomar decisões estratégicas ao projetar modelos de aprendizado de máquina.

Portanto, se você decidiu escolher a carreira na área de Ciência de Dados, precisa começar a se familiarizar com os conceitos de matemática e implementá-los no futuro, pois é um dos pré-requisitos para o aprendizado de máquina.