데이터사이언스를 위한 수학 리터러시 (13:00 ~ 15:00)

강의계획서

데이터사이언스를 이해하고 활용하기 위해 필요한 수학의 핵심 개념들을 기초부터 차근히 다루는 수업입니다.

[어떤 것을 배우나요?]

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데이터사이언스 관련 과목들을 이해하는 데 필요한 수학적 기반을 마련

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함수, 미분·적분,  벡터와 행렬,  확률과 통계 등의 핵심 개념을 학습

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데이터 분석을 위한 수학적 사고력과 기본기를 체계적으로 갖추는 데 중점

커리큘럼 (10주차)

1주차 : 데이터사이언스 학습에 필요한 기초 함수

2주차 : 여러가지 함수의 정의와 성질

3주차 : 수열과 점화식 및 함수의 극한과 연속성 1

4주차 : 수열과 점화식 및 함수의 극한과 연속성 2

5주차 : 다양한 미분법 및 실생활 응용 1

6주차 : 다양한 미분법 및 실생활 응용 2

7주차 : 여러가지 함수의 적분법 및 실생활 응용 1

8주차 : 벡터와 기초 공간 1

9주차 : 벡터와 기초 공간 2

10주차 : 확률과 통계의 기초

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