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컨텐츠 내용
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- 과정정보
| 과정소개 | 고등수학은 사실 데이터분석을 위해 배운 게 아닐까? |
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| 학습목표 | 1. 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학적 지식을 학습할 수 있다. 2. 다양한 예제 및 연습문제를 파이썬 실습을 통해 수학적 지식의 정확한 이해 및 코딩 능력을 함양할 수 있다. |
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| 교육대상 | 데이터 분석을 위한 기초적인 수학 개념 함양을 원하는 학습자 | |||||||||
| 수료기준 |
✔ 수료기준은 진도율 80%이상, 총 환산 점수 0점 이상입니다
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| 교재정보 |
데이터 과학을 위한 기초수학 with 파이썬
26,000원
데이터 과학의 언어, 수학을 파이썬으로 익힌다! |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 데이터 과학의 기본 - 함수 |
| 2차시 | 함수의 기본 이론 |
| 3차시 | 여러 가지 함수 (1) 다항·지수·로그함수 |
| 4차시 | 여러 가지 함수 (2) 삼각함수 |
| 5차시 | 연속 및 이산 데이터 이해를 위한 도구 - 수열과 함수의 극한 |
| 6차시 | 극한의 연속에 대한 이론 |
| 7차시 | 인공지능 학습 이해를 위한 필수 아이템 - 미분 |
| 8차시 | 미분과 관련된 기본 이론 |
| 9차시 | 미분과 관련된 고급 이론 |
| 10차시 | 데이터 특성을 추출하는 기본 도구 - 적분 |
| 11차시 | 여러 가지 적분법 |
| 12차시 | 정적분과 적분의 응용 |
| 13차시 | 데이터를 표현하기 위한 도구 - 공간좌표와 벡터 |
| 14차시 | 벡터의 내적과 이를 활용한 도형의 방정식 |
| 15차시 | 고차원 데이터를 다룰 수 있는 도구 - 행렬 |
| 16차시 | 행렬을 이용한 선형 연립방정식 풀이 |



