110,000원
월 22,000원
5개월 할부 시
입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
데이터 과학의 기본인 여러가지 함수
수열과 함수의 극한
과학적 모델을 찾기 위한 미분과 적분
강의 주제 📖
- 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학적 지식 학습을 할 수 있습니다
- 수학적 지식의 정확한 이해 및 코딩 능력 함양을 위한 다양한 예제 및 연습문제를 통해 파이썬 실습을 해볼 수 있습니다
이런 분들이 들으면 좋아요 🙆♀️
- 데이터 분석을 위한 기초적인 수학 개념 함양을 원하는 학습자
- 다양한 연습문제를 통해 파이썬 실습을 하고 싶으신 분
수강 후 여러분은 👀
- 함수의 정의에 대해 설명할 수 있게 됩니다
- 간단한 함수의 그래프를 그릴 수 있습니다
- 기존 함수를 연산하고 이동시켜 새로운 함수를 만들수 있습니다
- 이미 모두 배웠지만 데이터 과학에 무엇을 어떻게 적용해야할지 모르겠다면?
- 함수부터 미적분까지, 데이터 과학에 적용하기 위해 꼭 필요한 기초 수학의 개념을 자세하고 쉽게 배워볼 수 있습니다
- 다양한 예제를 통한 학습 내용을 이해하고 싶다면?
- 함께 제공되는 교재와 더불어 본 과정에서도 다양한 예제를 통해 학습 내용을 응용해 볼 수 있습니다
- 파이썬 코드 이해를 위한 소콘딩과 내용 이해를 위한 실제 파이썬 실습을 찾고 있다면?
- 손코딩과 파이썬 실습을 통해 수학적 지식의 정확한 이해와 코딩 능력을 함양할 수 있으며, 직접 실습을 해볼 수 있도록 실습 파일이 함께 제공됩니다!
학습 내용 📚
지식공유자 소개 ✒️
안녕하세요! SK엠앤서비스입니다.
저희는 패러다임의 변화를 선도하는 No. 1 Learning Partner로써 수십년 간의 역량 제고 노하우를 기반으로Future Tech(AI, DT) 중심의 콘텐츠를 개발하고 있습니다.
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석을 위한 기초적인 수학 개념을 학습하고 싶으신분
다양한 연습문제를 통해 파이썬 실습을 하고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식,
필요할까요?
기초수학
안녕하세요
SK엠앤서비스 입니다.
SK엠앤서비스 입니다.
안녕하세요! SK엠앤서비스입니다.
저희는 패러다임의 변화를 선도하는 No. 1 Learning Partner로써 수십년 간의 역량 제고 노하우를 기반으로
Future Tech(AI, DT) 중심의 콘텐츠를 개발하고 있습니다.
커리큘럼
총 16 개
˙ 7시간 44분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 데이터 과학의 기본 - 함수
2 강
∙ 57분
데이터 과학의 기본 - 함수
미리보기
29:48
함수의 기본 이론
27:36
섹션 1. 여러가지 함수
2 강
∙ 1시간 9분
다항 · 지수 · 로그함수
36:38
삼각함수
32:38
섹션 2. 연속 및 이산 데이터 이해를 위한 도구
2 강
∙ 1시간 3분
수열과 함수의 극한
37:36
함수의 극한과 연속에 대한 이론
25:47
섹션 3. 인공지능 학습 이해를 위한 필수 아이템 - 미분
3 강
∙ 1시간 28분
미분이란?
40:45
미분과 관련된 기본 이론
18:52
미분과 관련된 고급 이론
29:03
섹션 4. 데이터 특성을 추출하는 기본 도구 - 적분
3 강
∙ 1시간 19분
적분이란?
28:49
여러 가지 적분법
28:34
정적분과 적분의 응용
22:21
섹션 5. 데이터를 표현하기 위한 도구 - 벡터
2 강
∙ 53분
공간좌표와 벡터
22:45
벡터의 내적과 이를 활용한 도형의 방정식
31:00
섹션 6. 고차원 데이터를 다룰 수 있는 도구 - 행렬
2 강
∙ 52분
행렬이란?
33:12
행렬을 이용한 선형 연립방정식 풀이
18:55
강의 게시일 : 2023년 07월 24일
(마지막 업데이트일 : 2023년 07월 24일)