![[비환급] 딥러닝과 데이터분석을 위한 기초수학(w.파이썬)](/data/file/358a73008864128b3d31ffc5e7a33616.png)
[비환급] 딥러닝과 데이터분석을 위한 기초수학(w.파이썬)
과정소개
고등수학은 사실 데이터분석을 위해 배운 게 아닐까?
꼭 필요한 기초 수학
데이터 과학의 기본 여러 가지 함수
연속 및 이산 데이터 이해를 위한 도구 – 수열과 함수의 극한
최적의 과학적 모델을 찾기 위한 미분과 적분
인공지능 학습 이해를 위한 필수 아이템 – 미분
데이터 특성을 추출하는 기본 도구 – 적분
다양한 데이터 핸들링을 위한 행렬과 벡터
데이터를 표현하기 위한 도구 – 공간좌표와 벡터
고차원 데이터를 다룰 수 있는 도구 – 행렬
학습목표
2. 다양한 예제 및 연습문제를 파이썬 실습을 통해 수학적 지식의 정확한 이해 및 코딩 능력을 함양할 수 있다.
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 0점 |
교재
데이터 과학의 언어, 수학을 파이썬으로 익힌다!
이 책은 데이터 과학을 처음 접하는 입문자가 수학적 기초를 탄탄히 다질 수 있도록 설계한 실전형 입문서입니다. 인공지능과 데이터 기술이 빠르게 발전하는 현 시대에 수학 원리에 대한 이해는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 그러나 방대한 수학 이론을 처음부터 모두 학습하는 것은 현실적으로 어렵습니다.
이 책은 데이터 과학에 꼭 필요한 핵심 수학(미분과 적분, 벡터와 행렬, 확률과 통계)만을 엄선하여 쉽고 체계적으로 설명합니다. 직접 파이썬 코드를 실행하며 결과를 확인하는 과정을 통해 수학이 데이터 과학의 언어로 어떻게 활용되는지를 자연스럽게 익힐 수 있고, 칼럼을 통해 데이터 과학과 인공지능의 다양한 분야에서 수학이 어떻게 응용되는지를 함께 살펴볼 수 있습니다. 또한 [예제] → [확인문제] → [연습문제]로 이어지는 단계별 학습 구성으로 개념 이해부터 실전 문제 해결 능력까지 체계적으로 키울 수 있습니다. 수학이 어렵고 멀게 느껴졌다면, 이 책이 데이터 과학의 본질을 이해하고 다양한 응용 분야로 나아가는 든든한 첫걸음이 되어줄 것입니다.
강의목차
| 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 |
