공지

1. 온라인으로만 제공됩니다.  (10일간 동영상을 시청하실 수 있습니다)

2. 결제 후 우측의 빨간 버튼이 Start Course로 바뀝니다

3. 강의 노트는 각 섹션 별 최초 비공개 동영상 좌측 하단의 파일 링크를 이용해 주세요

4. 본 수업은 정규 데이터 사이언스 메인 강좌 수강에 필수적인 수학 및 통계학을 압축적으로 강의하는 강좌입니다. 수학과 통계학을 모르는 분이 새로 배우는 수업이 아니라, 원래 알고 있는 학부 3학년까지의 지식을 데이터 사이언스 관점에서 재해석하고, 정규 강좌에서 다루기에는 수준이 낮은 내용들만 모아 놓았습니다.

**본 강좌는 수학&통계학, 정규 강좌는 코딩만 다루는 강의가 아닙니다. 본 강좌보다 훨씬 더 깊은 수학과 통계학을 정규 강좌에서 다루고, 그보다 더 깊은 내용을 모델링 강좌에서 다루게 됩니다.


Course Curriculum

강의소개
수학 개념 Quiz FREE 00:10:00
데이터 사이언스란? FREE 00:10:00
데이터 사이언스 필수 수학
머신러닝에 수학이 필요한 이유 FREE 00:10:00
데이터 사이언스의 정의 00:15:00
함수론 – Taylor’s Expansion 00:10:00
함수론 – Interpolation 00:10:00
함수론 – Gradient Descent 00:10:00
벡터론 – 벡터 공간의 이해 00:20:00
벡터론 – 회귀분석 00:15:00
벡터론 – Projection Matrix 00:15:00
벡터론 – Eigen Decomposition 00:10:00
벡터론 – PCA 00:20:00
최적화 – Kernel 00:15:00
최적화 – SVM 00:15:00
최적화 – Optimization basic 00:15:00
최적화 – Optimization advanced 00:15:00
데이터 사이언스 필수 통계
분포함수 – 정규분포, Log정규분포 00:15:00
분포함수 – 이항분포와 Poisson 분포 00:15:00
분포함수 – Maximum Likelihood Estimation 00:15:00
가설 검증 – sampling 00:15:00
가설검증 – t-Test, A/B Test 00:10:00
가설검증 – Type I, II errors 00:15:00
가설검증 – Skewed Class 00:10:00
변수의 내생성 – Omitted variable 00:10:00
변수의 내생성 – Measurement error 00:20:00
변수의 내생성 – Simultaneity 00:15:00
변수의 내생성 – One Hot Encoding 00:20:00
Appendix - 베이지안 통계
베이지안 통계와 머신러닝 00:20:00
TAKE THIS COURSE
  • 150,000
  • 10 Days
  • Course Certificate
319 STUDENTS ENROLLED
X