Информация vs математика в науке о данных
Большинство методов, которые мы обсуждаем в этой книге, основаны на сложной математике и статистике. Однако вы могли заметить, что в их описании отсутствуют математические формулы. Это вызывает тревогу: сможем ли мы действительно понять алгоритм, если не вникаем в его детали?
Вот как я отвечаю на этот вопрос: подумайте о вождении автомобиля. Вам доводилось когда-нибудь разбирать машину? Вы можете отличить распределительные валы от коленчатых? Как на самом деле работает круиз-контроль машины? Большинству из нас неизвестно все, что касается технической эксплуатации наших автомобилей, и все же почти все мы ездим на них. Часто. В этом разница между математикой и интуицией.
Математика разбивает алгоритм на части, чтобы понять, как именно он работает и почему. В этом нет ничего плохого, и бывают ситуации, когда требуется такой уровень детализации. Но по большей части в нем нет необходимости при работе в качестве аналитика данных. Так же как базовое умение пользоваться педалями и рулевым управлением автомобиля поможет вам добраться из пункта А в пункт В, так и интуиция, лежащая в основе аналитических моделей в науке о данных, окажется полезной для решения поставленной задачи.
Если это вас немного успокоило, значит, я выполнил свою работу. Слишком часто я сталкиваюсь с тем, что науку о данных чересчур усложняют. Моя цель — доказать вам, что, как любой человек может водить машину, любой может быть аналитиком данных.
Большинство методов, которые мы обсуждаем в этой книге, основаны на сложной математике и статистике. Однако вы могли заметить, что в их описании отсутствуют математические формулы. Это вызывает тревогу: сможем ли мы действительно понять алгоритм, если не вникаем в его детали?
Вот как я отвечаю на этот вопрос: подумайте о вождении автомобиля. Вам доводилось когда-нибудь разбирать машину? Вы можете отличить распределительные валы от коленчатых? Как на самом деле работает круиз-контроль машины? Большинству из нас неизвестно все, что касается технической эксплуатации наших автомобилей, и все же почти все мы ездим на них. Часто. В этом разница между математикой и интуицией.
Математика разбивает алгоритм на части, чтобы понять, как именно он работает и почему. В этом нет ничего плохого, и бывают ситуации, когда требуется такой уровень детализации. Но по большей части в нем нет необходимости при работе в качестве аналитика данных. Так же как базовое умение пользоваться педалями и рулевым управлением автомобиля поможет вам добраться из пункта А в пункт В, так и интуиция, лежащая в основе аналитических моделей в науке о данных, окажется полезной для решения поставленной задачи.
Если это вас немного успокоило, значит, я выполнил свою работу. Слишком часто я сталкиваюсь с тем, что науку о данных чересчур усложняют. Моя цель — доказать вам, что, как любой человек может водить машину, любой может быть аналитиком данных.
