Molti data scientist abusano del machine learning e trascurano le tecniche di ottimizzazione matematica, anche se è (a) ottimo per la tua carriera e (b) facile da imparare, anche per chi non è Mathmo (come me)
Vuoi la mia opinione sullo stato della scienza dei dati nel 2024? Ecco qui:
I data scientist sono troppo ossessionati dall’apprendimento automatico.
A chi ha un martello, ogni problema sembra un chiodo; per il moderno Data Scientist, ogni problema sembra apparentemente un problema di machine learning. Siamo diventati così bravi a tradurre i problemi nel linguaggio dell’analisi e del machine learning che a volte dimentichiamo che esistono altri approcci scientifici sui dati. E questo è un enorme peccato.
In questo articolo, introdurrò un altro ramo della scienza dei dati: l’ottimizzazione matematica (in particolare, Programmazione con vincoli) e mostra come può aggiungere valore alla tua carriera di Data Scientist.
Se non hai una solida conoscenza della matematicaper favore non lasciarti scoraggiare dal nome. Non ho nemmeno studiato matematica all’università (ho studiato geografia), ma ho trovato sorprendentemente facile iniziare con le tecniche di ottimizzazione matematica grazie alla libreria Python open source di Google OR-Toolsche presenterò in questo articolo per principianti.
Se vuoi espandere il tuo kit di strumenti per la scienza dei dati e apprendere questa competenza molto richiesta, siediti e allacciati le cinture!
L’ottimizzazione è una suite di tecniche per “trovare la soluzione migliore a un problema tra un insieme molto ampio di possibili soluzioni” (fonte: Sviluppatori Google).
A volte, ciò significa trovare il ottimale soluzione ad un problema; altre volte, significa semplicemente trovare tutto fattibile soluzioni. Ci sono molte situazioni in cui incontrerai questo tipo di problemi, ad esempio:
- Immagina di lavorare nel team di Data Science nel tuo magazzino Amazon locale. Ci sono 100 pacchi da consegnare, 3 autisti delle consegne e tutte le consegne devono essere effettuate entro un intervallo di 2 ore. Questo è un esempio di un problema di ottimizzazionedove devi…
Fonte: towardsdatascience.com
