--- title: "@김도형 데이터과학 수학 파이썬 콰르토" url: "https://notes.junghanacs.com/bib/20250124T063021" author: "Junghan Kim" date: "2025-01-24T06:30:00+09:00" lastmod: "2025-02-26T00:00:00+09:00" tags: ["bib","datascience","jupyter","python","quarto"] description: "김도형은 데이터과학의 수학과 파이썬, 콰르토 기반 글쓰기를 함께 다루며 분석과 설명이 만나는 학습 경로를 제시한다." --- > [!abstract] 이 노트에 대하여 > > 김도형은 데이터과학의 수학과 파이썬, 콰르토 기반 글쓰기를 함께 다루며 분석과 설명이 만나는 학습 경로를 제시한다. ## BIBLIOGRAPHY - 김도형. 2019. *김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학*. . - “데이터 사이언스 스쿨 — 데이터 사이언스 스쿨.” n.d. Accessed January 22, 2025. . ## 데이터 사이언스 스쿨 ([“데이터 사이언스 스쿨 — 데이터 사이언스 스쿨” n.d.](https://notes.junghanacs.com/bib/20250124T063021#citeproc_bib_item_2)) ## 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학 [2025-01-22 Wed 16:06] ([김도형 2019](https://notes.junghanacs.com/bib/20250124T063021#citeproc_bib_item_1)) 선형대수, 미적분, 최적화, 확률론, 검정과 베이즈 추정까지 머신러닝과 딥러닝에 필요한 모든 수학을 한권에!" 이 책은 대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 현업 전문가에게 핵심 수학을 알려준다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있다. 기초부터 출발하지만 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 모든 필수 수학을 다루며, 모든 수식은 파이썬 패키지를 활용해 코드로 보여줍니다. 스타트업 파일을 적용한 파이썬 주피터 노트북 실습 환경도 제공하였다. ### 0장 파이썬 설치와 사용법 #### 0.1 커맨드 라인 인터페이스 #### 0.2 파이썬 설치하기 #### 0.3 파이썬 처음 사용하기 #### 0.4 파이썬 패키지 설치하기 #### 0.5 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개 #### 0.6 아이파이썬 및 주피터 설정 #### 0.7 구글 코랩 사용법 #### 0.8 마치며 ### 1장 수학 기호 #### 1.1 그리스 문자 #### 1.2 수열과 집합의 합과 곱 #### 1.3 마치며 ### 2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수 #### 2.1 데이터와 행렬 #### 2.2 벡터와 행렬의 연산 #### 2.3 행렬의 성질 #### 2.4 선형 연립방정식과 역행렬 #### 2.5 마치며 ### 3장 고급 선형대수 #### 3.1 선형대수와 해석기하의 기초 #### 3.2 좌표와 변환 #### 3.3 고윳값분해 #### 3.4 특잇값분해 #### 3.5 PCA #### 3.6 마치며 ### 4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분 #### 4.1 함수 #### 4.2 심파이를 사용한 함수 미분 #### 4.3 적분 #### 4.4 행렬의 미분 #### 4.5 변분법 #### 4.6 마치며 ### 5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화 #### 5.1 최적화 기초 #### 5.2 제한조ㄱㅓㄴ이 있는 최적화 문제 #### 5.3 선형계획법 문제와 이차계획법 문제 #### 5.4 마치며 ### 6장 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy)로 #### 6.1 집합 #### 6.2 확률의 수학적 정의와 의미 #### 6.3 확률의 성질 #### 6.4 확률분포함수 #### 6.5 결합확률과 조ㄱㅓㄴ부확률 #### 6.6 베이즈 정리 #### 6.7 마치며 ### 7장 확률변수와 상관관계 #### 7.1 확률적 데이터와 확률변수 #### 7.2 기댓값과 확률변수의 변환 #### 7.3 분산과 표준편차 #### 7.4 다변수 확률변수 #### 7.5 공분산과 상관계수 #### 7.6 조ㄱㅓㄴ부기댓값과 예측 문제 #### 7.7 마치며 ### 8장 사이파이로 공부하는 확률분포 #### 8.1 사이파이를 이용한 확률분포 분석 #### 8.2 베르누이분포와 이항분포 #### 8.3 카테고리분포와 다항분포 #### 8.4 정규분포와 중심극한정리 #### 8.5 스튜던트 t분포, 카이제곱분포, F분포 #### 8.6 다변수정규분포 #### 8.7 베타분포, 감마분포, 디리클레분포 #### 8.8 마치며 ### 9장 추정과 검정 #### 9.1 확률분포의 추정 #### 9.2 최대가능도 추정법 #### 9.3 베이즈 추정법 #### 9.4 검정과 유의확률 #### 9.5 사이파이를 사용한 검정 #### 9.6 마치며 ### 10장 엔트로피 #### 10.1 엔트로피 #### 10.2 조건부엔트로피 #### 10.3 교차엔트로피와 쿨백-라이블러 발산 #### 10.4 상호정보량 #### 10.5 마치며 ## 관련노트 - [#LLM: 조합형 자모를 완성형 음절 변환 함수](https://notes.junghanacs.com/notes/20250125T190619) - [@토머스닐스 데이터과학 수학 - 파이썬](https://notes.junghanacs.com/bib/20240529T120903)