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Mathematics for Data Science
1. 미적분학 (Calculus)
- 학습 내용: 함수, 극한, 연속성, 미분, 적분 등
- 추천 강의:
- Khan Academy - Calculus: 미적분학의 기본 개념을 다루는 무료 강의입니다.
- Coursera - Calculus: Single Variable: University of Pennsylvania에서 제공하는 강좌로, 기본적인 미적분 개념을 학습할 수 있습니다.
2. 선형대수학 (Linear Algebra)
- 학습 내용: 행렬, 벡터 공간, 고유값, 고유벡터 등
- 추천 강의:
- Khan Academy - Linear Algebra: 선형대수학의 기본 개념을 다루는 무료 강의입니다.
- MIT OpenCourseWare - Linear Algebra: MIT에서 제공하는 강좌로, 심화된 내용까지 학습할 수 있습니다.
3. 확률론 및 통계학 (Probability and Statistics)
- 학습 내용: 확률 분포, 기대값, 분산, 통계적 추론 등
- 추천 강의:
- Coursera - Introduction to Probability and Data: Duke University에서 제공하는 강좌로, 확률과 데이터 분석의 기초를 다룹니다.
- edX - Introduction to Probability: MIT에서 제공하는 확률론 입문 강좌입니다.
4. 이산수학 (Discrete Mathematics)
- 학습 내용: 집합론, 그래프 이론, 조합론 등
- 추천 강의:
- Coursera - Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science: National Research University Higher School of Economics에서 제공하는 강좌입니다.
5. 최적화 이론 (Optimization Theory)
- 학습 내용: 함수의 극대화 및 극소화, 제약 조건 하의 최적화 등
- 추천 강의:
- Coursera - Convex Optimization: Stanford University에서 제공하는 강좌로, 최적화 이론의 기초를 다룹니다.
추가 학습 자료
- KOCW - 데이터 분석을 위한 기초 수학 with Python: 한국공학대학교에서 제공하는 강좌로, 데이터 분석에 필요한 수학적 개념을 Python과 함께 학습할 수 있습니다. KOCW
- Khan Academy: 다양한 수학 과목에 대한 무료 강의를 제공합니다.
- Coursera: 다양한 대학에서 제공하는 온라인 강좌를 수강할 수 있으며, 일부는 무료로 제공됩니다.
- edX: 다양한 주제의 무료 온라인 강좌를 제공합니다.
- 유튜브 채널 - 'All Things Data': 데이터 과학을 위한 수학 강좌를 제공합니다.
