Ekonometria data science ML

Question

Dzień dobry mam pytanie, przeglądając oferty pracy związane z data science często podawane preferowane wykształcenie to m.in ekonometria. Sam studiuje ekonometrie, ale dopiero 1 rok, i zastanawiam się jak wiedza ekonometryczna jest,, transferowalna" do data science lub uczenia maszynowego. Obydwie dyscypliny skupiają się na analizie danych, budowaniu modeli, prognozowaniu szeregów czasowych, procesach stochastycznych i analizie wielowymiarowej i jeszcze pewnie długo by wymieniać . jednak jak to wygląda w praktyce? Czy wiedza z ekonometrii jest wykorzystywana w data science czy jednak w rzeczywistości nie ma to powiązania? Z góry dziękuję za odpowiedź

Comments

Witam. Chciałbym podłączyć się to pytania. Pracowałem jako analityk danych. Obecnie uczę się Pythona. Statystykę i ekonometrie miałem bardzo dawno temu na studiach i szczerze mówiąc niewiele pamiętam. Od czego najlepiej zaczac ? Jakie kursy bądź książki polecacie?

Answer 1

Dla mnie sama nazwa ekonometria zajmuje się pomiarami w ekonomii czyli to co wymieniłeś:

- budowaniu modeli, (czarna skrzynka AiR)

- prognozowaniu szeregów czasowych, (harmonogramowanie zadań głownie informatyka, lub Project Management)

- procesach stochastycznych (wykresy i sygnały)

- analizie wielowymiarowej (funkcja wielu zmiennych)

jest wiedzą z inżynierii pomiarowej i jak najbardziej jest rozwijana w data science.

PS. Brakuje tylko regulacji i elektroniki i mozesz spokojnie iść na Automatyke i Robotykę.

Answer 2

Jeśli chcesz iść w ML to przede wszystkim ważna jest matma. Nie ma znaczenia czy studiujesz ekonometrie czy robotyke itp, na wielu uczelniach jest matma na wysokim poziomie, ale potem jak przychodzi do rozmowy to okazuje sie, że Ci niby dobrzy studenci nie potrafia nawet obliczyć pochodnej funkcji, prawdopodobienstwa itp. Ba, zdążyło mi się nawet trafić absolwenta mechatroniki czy jakoś tak, ktory nie potrafił narysować rozkładu normalnego i powiedzieć co oznacza odchylenie stabdardowe... albo inny, umiał podać wzor na odchylenie ale kompletnie nie wiedzial co ta wartość oznacza... Także skup się na nauce matmy i zacznij sie już teraz interesować ML a na pewno znajdziesz dobrą prace..

 Ludzi od ML brakuje i to bardzo, ale ciężko znaleźć takich, ktorzy faktycznie mają jakąś wiedzę...

Comments

problem matematyki leży u podstaw, czyli trzeba być dobrym maturzystą żeby później radzić sobie na studiach ścisłych. Wiele osób (po studiach) spotkałem mówiących ze matma prosta, że istnieją trudniejsze rzeczy, a prawda jest taka ze matmy trzeba się uczyć i poznawać całe życie, bo kierunki na pierwszy rzut oka są podobne a jednak diabeł tkwi w szczegółach.

---

PS. co to mechatroniki , statystyka na tym kierunku nie jest najwyższych lotów po prostu, dlatego ze student musi się uczyć tez innych rzeczy. Jak chcesz statystyka to kogoś po matmie lub infie gdzie tez jest prawdopodobieństwo.

---

No nie przesadzajmy, rozkłady normalne, mediany, odchylenie stand, kwantyle itp to totalne podstawy matmy na kazdych studiach inż...

---

@pvalue, czy twoim zdaniem żeby ogarnąć statystyke i prawdopodobienstwo trzeba być po matmie? Bo na ekonometrii statystyki też jest bardzo dużo 

---

Nie musisz być po matmie, możesz się tego nawet nauczyć sam z książek i internetow. Znam sporo osób zajmujących się ML, ktorzy nie mają wykształcenia matematycznego. Wystarczy trochę chęci i nauki w domu.

---

@gerid, wiem ze na uniwersytetach ekonomicznych popularna jest olimpiada ze statystyki, ja niestety mam z nią (statystyką) trudnosci.

Z punktu widzenia naukowca statystyka służy głownie go "wygładzenia" wyników obliczeń, dla przykładu masz jedną czynność ale dwie metody badawcze (obliczeniowe), wtedy dostajesz dwa różne wyniki, uśredniasz w zależności od skompliowaniana odpowiednia metryką statystyczna.