데이터 과학을 위한 기초수학 with 파이썬(2판)

데이터 과학 입문을 위한 핵심 수학을 파이썬 실습과 함께 익히는 입문서
이 책은 데이터 과학과 인공지능 학습에 필요한 핵심 수학인 미분과 적분, 벡터와 행렬, 확률과 통계를 쉽고 체계적으로 설명합니다. 복잡한 수식을 단순히 나열하는 데 그치지 않고, 각 개념이 실제 데이터 분석과 인공지능 기술에서 어떻게 활용되는지를 파이썬 코드와 함께 학습할 수 있도록 구성했습니다. 또한 강화학습, 합성곱 신경망 등 최신 인공지능·데이터 과학 주제와 연계된 칼럼을 수록해 수학과 데이터 과학의 연결을 폭넓게 이해할 수 있도록 돕습니다. 뿐만 아니라 [예제] → [확인문제] → [연습문제]로 이어지는 단계별 학습과 장별 프로그래밍 실습을 통해 개념 이해부터 실전 활용 능력까지 체계적으로 키울 수 있습니다."

PART 01 수학기초
1장 함수
1.1 함수의 기본 개념
1.2 합성함수
1.3 역함수
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

2장 여러 가지 함수
2.1 다항함수
2.2 유리함수와 무리함수
2.3 지수함수와 로그함수
2.4 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

PART 02 미분과 적분
4장 미분
4.1 미분계수와 도함수
4.2 여러 함수의 도함수와 미분 공식
4.3 합성함수와 역함수의 미분
4.4 음함수와 매개변수로 표현된 함수의 미분
4.5 평균값 정리와 로피탈 정리
4.6 미분의 응용
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

5장 적분
5.1 부정적분
5.2 여러 함수의 적분 공식
5.3 치환적분
5.4 부분적분
5.5 정적분과 미적분학의 기본정리
5.6 적분의 응용
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

PART 03 벡터와 행렬
6장 벡터와 공간
6.1 벡터의 개념과 연산
6.2 공간좌표와 거리
6.3 벡터의 내적과 외적
6.4 벡터로 표현하는 직선과 평면
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

7장 행렬
7.1 행렬의 개념과 기본 연산
7.2 역행렬과 행렬식
7.3 행렬과 선형 연립방정식
7.4 가우스 소거법
7.5 일차변환
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

PART 04 확률과 통계
8장 확률과 통계
8.1 순열과 조합
8.2 이항정리
8.3 확률
8.4 평균과 분산
8.5 확률분포
8.6 추정
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

부록 표준정규분포표
찾아보기

이병준 서울대학교 수학교육과를 졸업하고, 동 대학원 수리과학부에서 석사학위와 박사학위를 취득했습니다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산유체역학, 산업응용수학, 수학적 최적화 등입니다. 현재 가톨릭대학교 수학과 및 인공지능학과(겸무) 교수로 재직 중이며, 가톨릭대학교의 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업에 참여하여 데이터 과학 분야의 수학 교육과 연구에 힘쓰고 있습니다. 또한 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE) 회원으로 활동하고 있으며, 현재 한국산업응용수학회에서는 총무이사를 맡고 있습니다. 주요 저서로는 『머신러닝을 위한 수학』(한빛아카데미, 2022)이 있습니다.