데이터 사이언스를 위한 수학 공부

데이터 사이언스를 위한 수학 공부

작성일 2024.03.17댓글 3건
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수능이 아닌 데이터 사이언스를 위해 수학 공부를 하고싶은데
일단 저는 특성화고를 나와서 고등 수학 자체를 모른다고 봐도 무방한데 어떻게 시작하면 좋을까요?

고등학교 교과서를 한번 볼까하는데 별로일까요?

확률과 통계까지는 알아야 그나마 데이터 사이언스를 좀 이해할 것 같아서 이정도 기초는 하려고 합니다.

대학생이고 전공은 컴퓨터라서 프로그래밍 능력은 괜찮습니다.


#데이터 사이언스를 위한 통계 #데이터 사이언스를 위한 확률론

profile_image 익명 작성일 -

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profile_image 익명 작성일 -

EBS 김현준 선생님 생강 수학 확률과 통계 추천합니다.

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profile_image 익명 작성일 -

1. 기초 통계학

데이터의 기초적인 특성을 이해하고 설명하기 위해 평균, 분산, 표준편차, 중앙값 등의 개념을 이해 해야 합니다.

또한 확률, 확률 분포, 표본 추출 등에 대한 기본 개념을 필요합니다.

2. 선형대수학

데이터 분석에서 자주 사용되는 선형 연산을 이해하고, 행렬과 벡터를 이해 해야 합니다.

주성분 분석(PCA)등의 기법에서 특히 중용한 역할을 합니다.

3. 확률 및 통계

확률분포, 통계적 가설 검정, 신뢰구간 등 확률과 통계에 대한 지식은

데이터 분석 결과의 신뢰성을 평가하는데 도움이 됩니다.

4. 회귀 분석

변수 간의 관계를 분석하고 예측하는데 사용되는 회귀 분석에 대한 지식이 필요 합니다.

선형 회구 부터 비선형 회귀까지 다양한 모델을 이해하고 적용 할수 있어야 합니다.

5. 최적화

함수의 최대값 또는 최소값을 찾는 최적화 기법에 대한 이해가 필요 합니다.

데이터 분석에서 모델 파라미터를 조정하거나 복합한 함수를 최적화 하는데 사용됩니다.

이러한 수학적 지식은 데이터를 이해하고 모델을 개발하며 결과를 해석하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석가, 데이터 사이언스쪽이 아니더라도 전공을 살려 데이터엔지니어쪽으로 방향을 잡는것도

방법이라 생각합니다.

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