A “matemática não acadêmica” ou “matemática empresarial” deve ser encorajada na empresa.
É um conceito [1,2,4,5] fundamental em assuntos empresariais e econômicos, onde métodos matemáticos são usados para resolver problemas, avaliar oportunidades e valores, relacionadas aos negócios.
A matemática é uma ciência qualitativa e quantitativa.
É uma habilidade crucial para tomar decisões econômicas e financeiras.
É especialmente útil nas áreas e ferramentas de contabilidade, finanças, marketing e operações.
É fundamental como base para realizar tarefas rotineiras sem problemas, de forma “matemática e determinística”.
O domínio da matemática empresarial permite que uma pessoa capte, modele, atenda requisitos do mundo dos negócios e chegue à melhores conclusões com base nos dados disponíveis.
A matemática trabalha com dados qualitativos e quantitativos.
- Os dados qualitativos descrevem um assunto e não podem ser expressos como um número.
- Os dados quantitativos definem um assunto e são expressos como um número (pode ser quantificado) que pode ser analisado. Existem dois tipos de dados quantitativos contínuos e discretos.
O raciocínio quantitativo (QR) permite trabalhar com dados quantitativos de natureza numérica … é “a aplicação de habilidades matemáticas básicas, como álgebra, à análise e interpretação de informações quantitativas do mundo real no contexto de uma disciplina ou de um problema interdisciplinar para tirar conclusões que sejam relevantes para os alunos em seus vida diária.”
Aumentar a capacidade de traduzir habilidades da ciência de dados em cenários do mundo real de negócios … produção e venda de serviços, gerenciar receitas e despesas, definir preço para obter lucro específico, calcular descontos e fazer gestão financeira,.
Desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e análises de dados.
Interpretar o que, de fato, acontece na “caixa preta” (modelos e equações maiscomplexas) e gerar recomendações.
Usar a álgebra linear, utilizada em machine learning, para entender algoritmos, o cálculo, também utilizado em machine learning para formular as funções usadas para treinar algoritmos, e estatísticas e probabilidade, usadas na data science para análise de dados e obtenção de insights.
No entanto, é possível ser um cientista de dados funcional sem ser um mago matemático. Mas com base na experiência, sem um certo nível de alfabetização matemática concreta, será difícil ser um praticante eficaz a longo prazo em projetos mais pesados.
Alguns dos tipos mais comuns de matemática que você poderá usar em ciência de Dados são: álgebra linear, para examinar e observar conjuntos de dados; o cálculo multivariado, que é usado para gradiente descendente e no treinamento de algoritmos; a estatística, que é essencial no aprendizado de máquina ao trabalhar com classificações como regressão logística, análise de discriminação e testes e distribuições de hipóteses; e a probabilidade, que é crítico para testes e distribuições de hipóteses, como distribuição gaussiana e função de densidade de probabilidade.
É muito importante entender adequadamente os conceitos matemáticos por trás de qualquer algoritmo central de aprendizado de máquina.
a matemática pode ser usada na ciência para organizar e analisar dados em tabelas e gráficos
a matemática pode ajudar a representar fenómenos científicos e a compreender conceitos científicos.
Primeiro, a matemática pode ser usada na ciência para organizar e analisar dados em tabelas e gráficos.
Em segundo lugar, a matemática pode ajudar a representar fenómenos científicos e a compreender conceitos científicos.
A empresa deve beneficiar e tornar explícitas as ligações entre a ciência e a matemática, porque a ciência fornece exemplos concretos de ideias matemáticas abstratas e a matemática ajuda as pessoas a alcançar uma compreensão profunda dos conceitos científicos (McBride e Silverman 1991).
Como integrar ciências e matemática na empresa?
Quase todas as investigações científicas provavelmente exigirão uma ou mais habilidades matemáticas de classificação, contagem, medição, cálculo, estimativa e registro em tabelas ou gráficos. As estatísticas são amplamente utilizadas na ciência. A maioria das tabelas e gráficos usados em ciências são inicialmente ensinados em aulas de matemática.
A matemática ajuda-nos a compreender a ciência e a conceber, conduzir e analisar os resultados de experiências científicas . A ciência exige que coletemos dados, interpretemos-os em busca de padrões significativos e tiremos conclusões que aprofundem nosso conhecimento.
A matemática modela fenômenos e relações em nosso ambiente observável, ao mesmo tempo em que articula conceitos do intuitivo ao obscuro.
Em Modelagem
A maioria das empresas bem-sucedidas verifica todos os dados relacionados aos negócios, desde clientes até produtos, para decidir quaisquer mudanças ou planejar oportunidades futuras. Os conceitos matemáticos são utilizados para aprender modelos para análise de mercado e encontrar oportunidades no mercado dependendo das demandas do cliente e do número de vendas.
Em Estatísticas
Math’s é usado para criar tabelas e gráficos para resumir e verificar dados históricos em um formato organizado. Esses quadros e gráficos podem ser utilizados na reunião para discutir o crescimento ou possíveis mudanças no modelo de negócios.
Em Marketing
A matemática também é usada para criar uma estratégia de marketing de sucesso para melhorar as vendas futuras. A maioria das empresas utiliza diferentes modelos de preços para atrair clientes com orçamentos diferentes. A análise matemática é usada para criar um preço que equilibra os lucros com a demanda do cliente.
Melhorar a investigação, ensino científico e autodidatismo …
Perceber e oportunidades de de negócios … aumentar a gama de problemas percebidos do mundo real e aumentar o impacto positivo na sociedade.
Projetar mudanças … com o rápido avanço no campo da ciência e da tecnologia, as empresas modernas de produtos e serviços precisam mudar rapidamente e continuamente.
Implementar métodos mais sofisticados … a “matemática empresarial” fator está na base de modelagem de produtos e serviços e garantia de padrões de qualidade e níveis de serviço, bancos de dados, redes de computação mais econômicas, etc.
Ajuda a pensar … descobrir, entender, compreender, qualificar e quantificar o ambiente de tarefa e fundamentar modelos, para provocar e monitorar mudanças e inovações.
Em Gestão de Risco
Muitas ferramentas matemáticas são usadas para verificar riscos financeiros e mudanças futuras em um negócio. Alguns softwares também recebem informações e determinam o possível risco no negócio. As ferramentas também ajudam a estimular cenários futuros, o que ajuda a prevenir quaisquer riscos na implementação real de qualquer mudança no modelo de negócio.
A matemática na empresa enfatiza as habilidades escritas e orais, juntamente com as habilidades de trabalho em equipe, que são altamente valorizadas nas indústrias … isso porque usa uma linguagem significativa, sintética, memorável e não ambígua.
A reflexaõ e uso de conceitos matemáticos estrutura a resolução de problemas gerais e empresariais do cotidiano.
A matemática na empresa deve ser vista como um conjunto de ferramemntas que ajudam a formular, investigar, parametrizar e resolver problemas de qualquer spécie ou domínio do conhecimento.
O desenvolvimento de “competências matemáticas” são necessárias para a colaboração de trabalhadores de diferentes áreas para produzir produtos inovadores.
O ” pensamento matemático” é fonte de alta agregação de valor na empresa e sociedade, ajuda a tomar decisões, minimizar custos, escolhercaminhos, e assim por diante.
