Matemaatika ja statistika

Andmeteaduse õppekava käigus saab õppida juurde matemaatikat ja statistikat. Peab.

Ained:

• Matemaatika ja statistika instituudi ained ja avatud õppematerjalid: https://courses.ms.ut.ee/
• MathWiki - https://mathwiki.cs.ut.ee/start
• Kõrgem matemaatika I ∙ MTMM.00.340 6 EAP
• Andmeanalüüs I (3 EAP) MTMS.01.069
• Kõrgem matemaatika I (epsilon-delta) ∙ LTMS.00.059 6 EAP
• Matemaatiline maailmapilt ∙ MTMM.00.342 6 EAP
• Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika ∙ MTMS.02.059 6 EAP
• Ühe muutuja matemaatiline analüüs ∙ LTMS.00.022 6 EAP
• Algebra I (6 EAP) MTMM.00.038

Aga lisame siia mingeid näiteid

Statistika

Vahel käib vaidlus, kas andmeteadus on statistika või arvutiteaduse osa. Mille poolest erineb informaatika lähenemine (inseneeria, tatkvara arendus, graafid, masinõpe, jne) vs statistika. Andmeid võib alati vaadelda kui mingite statistiliste jaotuste baasil genereeritud või mõõdetud. Statistilised meetodid on hödavajalikud.

Tõenäosusteooria

Tõenäosus ja statistika on lähedalt seotud. Milline on tõenäosus visata kull või kiri? Kolme täringu summaks 14? Ja milline on statistika kui niimoodi täringuid visata.

Maatriksid, vektorid

• Vt ka MathWiki - https://mathwiki.cs.ut.ee/start
• Närvivõrgud - sisendandmed kui andmevektorid; skalaarkorrutised, jne
• PageRank - graafide algoritmid, sulundid, sagedused
• Kalman Filters - pilditöötlus
• Pilditöötlus -- filtrid, muutmised, jne

Kus kõike seda vaja läheb tulevikus?

• Kalman Filters - videotöötlus - https://thekalmanfilter.com/kalman-filter-explained-simply/
• Page Rank - võrgu tähtsad elemendid
• Närvivõrgud - sisendandmed kui andmevektorid; skalaarkorrutised, jne
• Kalman Filters - pilditöötlus
• Pilditöötlus -- filtrid, muutmised, jne