0장 파이썬 설치와 사용법
__0.1 커맨드 라인 인터페이스
__0.2 파이썬 설치하기
__0.3 파이썬 처음 사용하기
__0.4 파이썬 패키지 설치하기
__0.5 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개
__0.6 아이파이썬 및 주피터 설정
__0.7 구글 코랩 사용법
__0.8 마치며
1장 수학 기호
__1.1 그리스 문자
__1.2 수열과 집합의 합과 곱
__1.3 마치며
2장 넘파이(Numpy로 공부하는 선형대수
__2.1 데이터와 행렬
__2.2 벡터와 행렬의 연산
__2.3 행렬의 성질
__2.4 선형 연립방정식과 역행렬
__2.5 마치며
3장 고급 선형대수
__3.1 선형대수와 해석기하의 기초
__3.2 좌표와 변환
__3.3 고윳값분해
__3.4 특잇값분해
__3.5 PCA
__3.6 마치며
4장 심파이(SymPy로 공부하는 미적분
__4.1 함수
__4.2 심파이를 사용한 함수 미분
__4.3 적분
__4.4 행렬의 미분
__4.5 변분법
__4.6 마치며
5장 사이파이(SciPy로 공부하는 최적화
__5.1 최적화 기초
__5.2 제한조ㄱㅓㄴ이 있는 최적화 문제
__5.3 선형계획법 문제와 이차계획법 문제
__5.4 마치며
6장 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy로
__6.1 집합
__6.2 확률의 수학적 정의와 의미
__6.3 확률의 성질
__6.4 확률분포함수
__6.5 결합확률과 조ㄱㅓㄴ부확률
__6.6 베이즈 정리
__6.7 마치며
7장 확률변수와 상관관계
__7.1 확률적 데이터와 확률변수
__7.2 기댓값과 확률변수의 변환
__7.3 분산과 표준편차
__7.4 다변수 확률변수
__7.5 공분산과 상관계수
__7.6 조ㄱㅓㄴ부기댓값과 예측 문제
__7.7 마치며
8장 사이파이로 공부하는 확률분포
__8.1 사이파이를 이용한 확률분포
★ <소문난 명강의>시리즈 소개
이 시리즈는 단기간에 실무 능력을 갖추게 도와줍니다. 유튜브, 블로그, 학원, 대학 등에서 이미 검증된 강의 본연의 장점을 극대화하고 더 체계화해 책으로 담았습니다. 입문자 눈높이에서 설명하고 작고 실용적인 프로젝트를 수행해 실전 능력을 키워줍니다. 빠르게 개발 능력을 배우려는 입문자와 더 다양한 경험을 쌓으려는 기존 개발자에게 유용합니다.
★ 이 책의 모태 소문난 명강의 360만 뷰 ‘데이터 사이언스 스쿨’ 소개
저자는 2016년부터 ‘데이터 사이언스 스쿨’(datascienceschool.net에 데이터 분석과 관련된 글과 자료를 무료로 공개하고 있습니다. 2019년 10월 1일 현재까지 누적 사용자 60만 명 이상, 누적 페이지 뷰 360만 뷰 이상이며 많은 피드백을 받고 있습니다.
‘데이터 사이언스 스쿨’ 웹사이트는 데이터 분석에 필요한 A부터 Z까지의 모든 내용을 다루는 것을 목표로 합니다. 끊임없이 내용을 수정/보완하고 있으며 데브옵스, 프로그래밍 언어, 데이터 분석을 위한 수학, 회귀분석과 시계열분석, 머신러닝, 딥러닝을 주제로 다룹니다.
이 책은 ‘데이터 사이언스 스쿨’ 웹사이트 중 ‘데이터 분석을 위한 수학’에 해당합니다. 대부분 책 내용은 웹사이트에 게재되어 있습니다. 다른 내용도 책으로 정리하여 출간될 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다.
★ 이 책의 특징
[입문자와 비전공자를 위해 기초부터 시작]
대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 현업 전문가에게 핵심 수학을 알려줍니다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있습니다. 기초부터 출발하지만 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 모든 필수 수학을 다루며, 모든 수식은 파이썬 패키지를 활용해 코드로 제시합니다.
[머신러닝 이해에 필요한 핵심 내용만 선별]
선형대수, 함수론, 미적분, 최적화 등 다양한 수학 분야를 다루지만 데이터 분석과 머신러닝에
