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.

[목 차]
  

PART 01 수학기초

1장 함수

1.1 함수의 기본 개념

1.2 합성함수

1.3 역함수

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

2장 여러 가지 함수

2.1 다항함수

2.2 유리함수와 무리함수

2.3 지수함수와 로그함수

2.4 삼각함수

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

3장 극한과 연속

3.1 수열과 점화식

3.2 수열의 극한

3.3 함수의 극한

3.4 함수의 연속

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

PART 02 미분과 적분

4장 미분

4.1 미분계수와 도함수

4.2 여러 함수의 도함수와 미분 공식

4.3 합성함수와 역함수의 미분

4.4 음함수와 매개변수로 표현된 함수의 미분

4.5 평균값 정리와 로피탈 정리

4.6 미분의 응용

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

5장 적분

5.1 부정적분

5.2 여러 함수의 적분 공식

5.3 치환적분

5.4 부분적분

5.5 정적분과 미적분학의 기본정리

5.6 적분의 응용

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

PART 03 벡터와 행렬

6장 벡터와 공간

6.1 벡터의 개념과 연산

6.2 공간좌표와 거리

6.3 벡터의 내적과 외적

6.4 벡터로 표현하는 직선과 평면

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

7장 행렬

7.1 행렬의 개념과 기본 연산

7.2 역행렬과 행렬식

7.3 행렬과 선형 연립방정식

7.4 가우스 소거법

7.5 일차변환

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

PART 04 확률과 통계

8장 확률과 통계

8.1 순열과 조합

8.2 이항정리

8.3 확률

8.4 평균과 분산

8.5 확률분포

8.6 추정

프로그래밍 함수 요약

연습문제

프로그래밍 실습

 

부록 표준정규분포표

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