데이터 과학을 위한 기초수학 with 파이썬

이병준 저자(글)

한빛아카데미 · 2021년 01월 06일

책 소개

데이터 과학 입문을 위한 필수 기초수학!

4차 산업혁명 시대의 대명사는 데이터 과학입니다.
데이터 과학을 이해하려면 수학적 개념에 대한 이해가 선행되어야 합니다.
이 책은 데이터 과학을 공부하는 데 꼭 필요한 수학만 선별하여
파이썬 코딩과 함께 학습할 수 있도록 구성했습니다.
이 책을 통해 여러분은 데이터 과학에 한 발짝 더 가까워질 것입니다.

작가정보

저자(글) 이병준

서울대학교 수학교육과를 졸업하여, 동 대학원 수리과학부에서 석사, 박사학위를 취득했습니다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산 유체역학, 수학적 최적화, 산업응용수학 등입니다. 현재는 가톨릭대학교 수학과 및 인공지능학과(겸무) 교수로 재직 중입니다. 가톨릭대학교는 2019년에 4차 산업혁명 혁신선도대학으로 선정되었으며, 참여 학과 교원으로 활동하면서 학생들에게 데이터 과학을 위한 수학을 소개하는 데 힘쓰고 있습니다. 또한 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE) 회원으로 활동 중이며, 현재 한국산업응용수학회(KSIAM) 이사도 역임하고 있습니다.

목차

• 1장. 함수
  1.1 함수
  1.2 합성함수
  1.3 역함수
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  2장. 여러 가지 함수
  2.1 다항함수
  2.2 지수함수와 로그함수
  2.3 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
  
  4장. 미분
  4.1 미분계수와 도함수
  4.2 미분법
  4.3 고차도함수
  4.4 합성함수와 역함수의 미분법
  4.5 음함수와 매개변수로 표현된 함수의 미분법
  4.6 로피탈의 정리
  4.7 미분의 응용
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  5장. 적분
  5.1 부정적분
  5.2 여러 가지 함수의 적분
  5.3 치환적분법
  5.4 부분적분법
  5.5 정적분
  5.6 적분의 응용
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  6장. 벡터와 공간
  6.1 벡터
  6.2 공간좌표
  6.3 내적과 외적
  6.4 직선의 방정식과 평면의 방정식
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  7장. 행렬
  7.1 행렬과 기본연산
  7.2 역행렬과 행렬식
  7.3 선형 연립방정식
  7.4 가우스 소거법
  7.5 일차변환
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  8장. 확률과 통계
  8.1 순열과 조합
  8.2 이항정리
  8.3 확률
  8.4 평균과 표준편차
  8.5 확률분포
  8.6 추정
  프로그래밍 함수 요약
  연습문제
  프로그래밍 실습
  
  부록. 표준정규분포표

기본정보

ISBN	9791156645160 ( 1156645166 )
발행(출시)일자	2021년 01월 06일
쪽수	448쪽
크기	190 * 236 * 22 mm / 834 g
총권수	1권