¿Puede alguien con discalia convertirse en un científico de datos?

Esa es una dificil.

Advertencia: sé muy poco sobre neurofisiología, psicología cognitiva, etc. A continuación, voy desde mi comprensión personal e informal de cómo funcionan las matemáticas. Acabo de buscar discalia.

Si es la afasia muy específica que implica dificultad con números / aritmética, en el sentido informal, no matemático; eso puede ser equilibrado por otras habilidades cognitivas. Hay muchas anécdotas de matemáticos y científicos conocidos que tuvieron dificultades con la aritmética elemental; y, por el contrario, a las personas con un Asperger les gusta la discapacidad y las extraordinarias habilidades de cálculo mental. Más raro de todos, un gran matemático con este regalo.

Si la discalia es más ampliamente “dificultades con [números], tiempo, medición y razonamiento espacial” (de Wikipedia), diría que no tienes suerte. Creo que necesita facilidad con la abstracción de al menos uno de tiempo, medición o razonamiento espacial para establecerse en las matemáticas y, por lo tanto, en la ciencia de los datos.

Las matemáticas se pueden dividir ampliamente en geometría, análisis y álgebra. Estos se superponen un poco, y cualquiera de ellos puede (haber sido) usado como base para todo. La aritmética y la lógica pueden considerarse parte del álgebra en este entorno informal. [1]

Informalmente, mapeo de habilidades cognitivas a habilidades matemáticas:

  • Números -> Álgebra
  • Números -> Lógica
  • Medición -> Análisis
  • Medición -> Geometría
  • Tiempo -> Análisis
  • Razonamiento espacial -> Geometría
  • Razonamiento abstracto -> Lógica
  • Habilidades lingüísticas -> gramática abstracta -> Álgebra
  • Habilidades lingüísticas -> lógica
  • Habilidades lingüísticas -> aritmética

Habilidades matemáticas -> Dara Science (informal)

  • Geometría -> Álgebra lineal -> Regresión lineal -> Análisis de componentes principales
  • Geonetría -> K-significa agrupamiento
  • Geometría -> Agrupación espectral
  • Geometría -> Teoría de grafos -> Bases de datos de grafos
  • Álgebra -> Teoría de grafos
  • Análisis -> Estadísticas
  • Análisis -> Probabilidad -> Enfoques bayesianos
  • Álgebra -> Algoritmos
  • Lógica -> Algoritmos
  • Lógica -> Árboles de decisión -> Bosques aleatorios

Eso es lo mejor que puedo hacer por ti.

Solo por diversión: una taxonomía informal / historia incompleta de los fundamentos de las matemáticas que enfatiza esta división algo arbitraria en Geometría, Álgebra y Análisis

  • Geometría -> lógica -> aritmética -> todo (matemática griega)
  • Geometría -> Análisis (casi) -> Física (Arquímedes)
  • Geometría -> Análisis (Newton, siglo XVII)
  • Álgebra -> Análisis (Leibniz, siglo XVII)
  • Fundamentos ignorados (18 centavos. Gran progreso en todas las matemáticas)
  • Aritmética -> Álgebra -> Lógica -> Fundamentos (Kronecker, Kummer, Dedekind, Peano)
  • Aritmética -> Enteros -> Números racionales -> Números reales -> Análisis (siglo XIX, Cauchy, Weierstrass, Dedekind)
  • Aritmética -> Teoría de conjuntos (Cantor)
  • Lógica formal (Boole, Peano, Frege, Russell)
  • Álgebra -> Lógica (Whitehead)
  • Geometría -> Lógica (Hilbert)
  • Lógica -> (cadena de razonamiento muy muy larga) -> Aritmética -> Fundamentos (Russell)
  • Aritmética -> Incomplete (Gödel. Lo siento Hilbert, lo siento Russell …)
  • Teoría de conjuntos -> lógica -> fundamentos -> todo (Zermelo, Fraenkel, Tarski, Gödel, Bernays, Von Neumann, muchos otros, siglo XX)
  • lógica -> teoría de conjuntos -> álgebra -> todo; geometría, física, todas las aplicaciones ignoradas (Bourbaki, siglo XX)
  • lógica -> álgebra -> informática (Brouwer (perdón Hilbert), Heyting (perdón Boole), …)
  • Álgebra -> Teoría de la categoría -> Lógica (s) -> Establecer teorías (s) -> Fundamentos -> Todo (Saunders Mac Lane, Grothendieck, Lawvere, muchos otros, 21%).
  • Teoría de la categoría -> Todo + risa (Linderholm, siglo XX) [2]

“Todas las matemáticas se dividen en tres partes: criptografía (pagada por la CIA, KGB y similares), hidrodinámica (respaldada por fabricantes de submarinos atómicos) y mecánica celeste (financiada por militares y por otras instituciones que se ocupan de misiles, como la NASA. ) “VI Arnold [1]

  • Aritmética -> Campos finitos -> Criptografía (Disculpas a GH Hardy)
  • Criptografía Álgebra (matemática discreta, aritmética)
  • Hidrodinámica Análisis -> Teoría del Caos
  • Mecánica celeste Geometría y análisis (geometría diferencial)

[1] VI Arnold, Polymathematics: ¿Es la matemática una ciencia única o un conjunto de artes? en Matemáticas: Fronteras y Perspectivas (ed. V. Arnold, M. Atiyah, P. Lax y B. Mazur), American Math. Soc., 1999, págs. 403–416.

[2] Carl E. Linderholm: Matemáticas hechas difíciles , World Publishing, 1972

¿Puede alguien con discalia convertirse en un científico de datos?

No había escuchado sobre el término, así que tuve que investigar. Se llama discalculia y es una discapacidad neurológica comprender la aritmética. Lamento que sufras esto, si ese es el caso :: abrazos ::

Ahora, realmente me encantaría decir que no importa y que puedes estudiar ciencia de datos, pero me temo que la evidencia lo contradice.

Los estudios muestran que incluso los bebés tienen un sentido básico de los números. El Dr. Brian Butterworth, un investigador líder en discalculia, compara el sentido numérico con ser daltónico. Él dice que algunas personas nacen con ceguera numérica. Esto hace que sea difícil diferenciar entre cantidades.

Butterworth, Brian. Detector de discalculia . Rep. Londres: NferNelson, 2003. Welkom op Dyscalculie.com. Web. http://www.dyscalculie.com/dlbin/dyscalculia_screener_manual

PD: si alguien tiene una respuesta más optimista, escríbala jaja

No soy un experto en el tema de la discalculia y no me gusta desanimar a nadie, pero estoy de acuerdo con George Zipperlen en que parecería ser un ajuste difícil.

Estoy seguro de que tiene otras fortalezas, por lo que consideraría una amplia gama de opciones de carrera. Hay muchos buenos trabajos que no requieren tanta matemática.

Enlace: 25 trabajos mejor pagados para aquellos que odian las matemáticas

¿Lata? Presumiblemente. Casi cualquier persona puede , en teoría, hacer casi cualquier cosa.

Sin embargo, en un sentido más real, esto es como preguntar si alguien que es ciego en un ojo y está gravemente dañado en el otro podría ser un jugador profesional de baloncesto. No es imposible, pero sería difícil, tal vez extremadamente. Existe una buena posibilidad de que tenga habilidades inherentes que lo convertirían en un gran candidato para una carrera diferente. Fomente esos en lugar de golpearse la cabeza contra la pared que es ciencia de datos.

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