1장 데이터 과학과 파이썬 소개
1.1 데이터 과학이란?
__1.1.1 아나콘다 설치하기
1.2 선형대수, 미분과 적분, 확률, 통계의 필요성
1.3 그리스 문자와 연산 기호
1.4 데이터와 변수의 이해
__1.4.1 텍스트 마이닝으로 살펴본 비정형 데이터의 분석
1.5 파이썬의 자료 구조
__1.5.1 파이썬 기본 빌트인 구조
__1.5.2 넘파이, 판다스 기반의 자료 구조
__1.5.3 파일로부터 자료 구조 생성하기
1.6 파이썬 실습
1.7 R 실습
1.8 핵심 요약
2장 머신 러닝을 위한 선형대수
2.1 선형대수의 필요성
2.2 벡터와 공간, 행렬과 사상
__2.2.1 벡터의 이해
__2.2.2 벡터의 사칙 연산
__2.2.3 행렬로의 확장
2.3 행렬의 내적과 외적
2.4 행렬 연산의 의미와 활용
__2.4.1 분석모형 응용 - 유사도행렬의 계산
2.5 행렬식, 역행렬 그리고 일차방정식
__2.5.1 분석모형 응용 - 마르코프 체인
2.6 행렬의 분해: 고윳값과 고유 벡터, 대각화
__2.6.1 분석모형 응용 - 주성분 분석
2.7 파이썬 실습
2.8 R 실습
2.9 핵심 요약
3장 미분과 적분의 이해와 응용
3.1 함수의 개념 이해
__3.1.1 함수와 합성 함수
__3.1.2 미분과 적분을 이해하기 위한 몇 가지 개념
3.2 미분의 이해
__3.2.1 간단한 미분 실습
__3.2.2 분석모형 응용 - 신제품 확산 모형
3.3 적분의 이해
__3.3.1 리만 적분 또는 정적분
3.4 미적분학의 기본정리, 편미분 그리고 경사 하강법
__3.4.1 미적분학의 기본정리
__3.4.2 편미분
__3.4.3 분석모형 응용 - 경사 하강법과 뉴턴랩슨 메서드
3.5 파이썬 실습
3.6 R 실습
3.7 핵심 요약
4장 확률과 통계
4.1 기초 통계 개념: 모집단/표본, 모수/통계량
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