La informática teórica le enseñará muchos hechos importantes que implicarán cómo extrae sus datos. Por ejemplo:
- La forma de medir y cuantificar el volumen de sus datos influirá en los supuestos que se cumplirán o violarán sus enfoques de minería de datos.
- La forma de medir y cuantificar la velocidad algorítmica y los gastos computacionales obviamente influirán en los algoritmos de minería de datos que seleccione
- La forma en que almacena y estructura sus datos influirá en el rendimiento de sus algoritmos
- El rendimiento de su hardware y software también influirá en el rendimiento de sus algoritmos.
Dicho esto, según tengo entendido, la importancia de la teoría computacional probablemente esté relacionada linealmente con la magnitud de sus datos y lo que está en juego en su esfuerzo de minería de datos.
Por ejemplo, si solo está tratando de ajustar una Cadena de Markov a un pequeño cuerpo de texto para su proyecto de clase, la teoría computacional probablemente no le impedirá hacer un buen trabajo. Lo único que lo detendrá será si comprende o no la programación.
- ¿Por qué es importante para un programador tener un buen dominio de los conceptos matemáticos?
- ¿Cuáles son algunas de las áreas en ciencias de la computación que involucran una buena cantidad de matemáticas y también tienen aplicaciones industriales?
- ¿Qué es un gráfico cíclico?
- Cómo interpretar 'lift' y 'odds ratio' en las reglas de asociación
- En la universidad, ¿debería centrarme más en la teoría o la aplicación en los campos de la informática y las matemáticas?
Pero si trabaja para una empresa financiera a gran escala y está tratando de predecir cambios en las acciones de millones de dólares y solo tiene desde el mediodía hasta la hora de cierre para hacerlo, entonces realmente quiere asegurarse de que su algoritmo va a hacer lo que usted quiere. esperarlo, y eso dependerá de los puntos que describí anteriormente.
