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데이터 과학을 위한 수학과 통계
일정 2019. 1. 20 ~ 3. 3 (2/3 제외 총 6주) 시간 매주 일요일 12:00 ~ 15:00 장소 러닛 압구정센터 지도보기 참가비 30만원  x 1.5개월 = 45만원

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강의 소개

소개

데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 역량 : 수학
데이터 사이언티스트는 세상의 여러가지 모습들을 숫자와 수식으로 표현하는 모델링을 수시로 하게 된다. 수치화 될 수 있는 수많은 데이터들의 대부분은 어디서 툭 튀어나온 것이 아니라 결국 세상의 한 부분에서 나온 것이기 때문에 데이터들을 보면서 세상을 읽는 작업도 밥 먹듯이 하게 된다.

즉 데이터로 세상을 읽고, 세상에서 모델을 설정해 데이터를 뽑아내는 쌍방향의 작업을 해야 하는데 이 기반이 되는 것이 바로 수학이다.

데이터 사이언스에서 요구되는 수학적인 감각은 꼭 수학을 전공으로 아주 깊게 파고들지 않았어도 수학을 세상을 읽는 도구로서 제대로 느끼고 활용할 수 있다면 어느 정도는 이미 갖고 있는 역량이라고 볼 수 있다.

- 출처 : 억대 연봉 받는 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 8가지 역량

본 강의는 데이터 사이언스를 공부 하고자 하지만 수학/통계학적 지식이 부족한 분들을 대상으로 진행 됩니다. 본 과정에서 습득한 지식은 향후 본격적으로 데이터 사이언스를 공부 하는데 있어 각 방법론의 이론적 배경 및 원리를 보다 잘 이해할 수 있는 밑거름이 될 것입니다.

참가대상

데이터 사이언스를 공부하고 싶은데 무엇부터 시작해야 할 지 감이 안 오시는 분
고등학교 때 배웠던 수학이 마지막이라구요? 데이터 사이언스 얘기는 많이 들어봤지만 막상 어디서부터 시작해야할지 모르신다면, 어려운 데이터 사이언스 이론을 학습하기 전에 기초체력인 수학과 통계를 다지고 가세요! 선형대수, 미적분, 확률통계 등 데이터 사이언스 학습에 기초체력이 되는 내용들을 배우실 수 있습니다.

머신러닝/딥러닝을 위한 개발은 할 수 있지만 수학 및 통계 지식이 부족하신 분
머신러닝/딥러닝 라이브러리는 자유자재로 가져다 쓸 수 있지만, 왜 이렇게 되는 것인지 이해가 안되신다구요? 라이브러리를 가져다 쓰는 것은 조금만 학습하신다면 얼마든지 할 수 있습니다. 하지만 그 원리를 이해하는 것은 수학통계적 지식이 필수입니다! 이번 기회에 수학통계 다지고 가세요 :)

기업의 통계 분석을 해야 하는 실무자 또는 통계 분석을 직접 하지는 않지만 분석 설계 전반에 관여해야 하는 분
직접 통계 분석 업무를 맡은 것은 아니지만 담당 업무를 진행하기위해 분석단에 대한 이해가 필요하시다면, 본 강의를 통해서 수학통계부터 분석 프로세스를 전반적으로 배워보세요! 수학통계를 이해하시는 만큼 업무의 효율이 증대될 것입니다.

상세정보

  • 일정2019. 1. 20 ~ 3. 3 (2/3 제외 총 6주)
  • 시간매주 일요일 12:00 ~ 15:00
  • 장소러닛 압구정센터 지도보기
  • 참가비 30만원  x 1.5개월 = 45만원

후기

    커리큘럼 소개

    • - 벡터의 내적 및 직교
      - 벡터방정식
      - Gauss 소거법
      - 행렬과 행렬대수
      - 행렬식

      - 벡터의 내적 및 직교<br>
- 벡터방정식<br>
- Gauss 소거법<br>
- 행렬과 행렬대수<br>
- 행렬식
    • - 함수(변환)로서의 행렬
      - rank
      - 최소제곱법
      - Gram-Schmidt 정규직교화

      - 함수(변환)로서의 행렬<br>
- rank<br>
- 최소제곱법<br>
- Gram-Schmidt 정규직교화
    • - 고유값과 고유벡터
      - 행렬의 대각화
      - SVD와 일반화 역행렬
      - 주성분분석(PCA)

      - 고유값과 고유벡터<br>
- 행렬의 대각화<br>
- SVD와 일반화 역행렬<br>
- 주성분분석(PCA)
    • - 기초통계 개념
      - 확률
      - 확률변수와 확률분포
      - 확률변수의 기대값

      - 기초통계 개념<br>
- 확률<br>
- 확률변수와 확률분포<br>
- 확률변수의 기대값
    • - 이산형 확률분포
      - 연속형 확률분포
      - 정규분포와 관련분포
      - 표본의 분포

      - 이산형 확률분포<br>
- 연속형 확률분포<br>
- 정규분포와 관련분포<br>
- 표본의 분포
    • - 평균, 비율, 분산에 대한 추론
      - 적합도 검정 및 교차분석
      - 분산분석
      - 상관계수
      - 다중회귀분석

      - 평균, 비율, 분산에 대한 추론<br>
- 적합도 검정 및 교차분석<br>
- 분산분석<br>
- 상관계수<br>
- 다중회귀분석

    리더 소개

    한민하

    샵올림 대표
    *현직자 특성상 회사와의 마찰을 피하기 위해 실명은 공개하지 않습니다.

    - 서울대학교 통계학과 학부 졸업 동대학원 박사 휴학
    - 통계 컨설팅 경험 다수
    - 군산대학교 통계 강의 등 강의 경력 다수
    Q. 이 강의를 왜 만들게 되었나요?
    데이터 과학의 시대의 도래에 걸맞게, 요새 데이터의 활용에 대한 중요성이 대두되고 있습니다. 실무자 분들부터 일반인들까지 많은 분들이 데이터 분석을 하고 싶어하시며, 데이터 과학을 배우고 싶어하십니다. 하지만 데이터 과학을 전문적으로 가르쳐주는 곳이 없고, 명확한 커리큘럼이 존재하지 않기에 여러 애로사항이 있습니다. 저는 그동안 여러 곳에서 통계 컨설팅 혹은 빅데이터 강의를 해왔습니다. 이 경험을 토대로, 수요에 걸맞는 강의를 준비하게 되었습니다.

    Q. 강의를 어떻게 진행하실 생각이신가요?
    맞춤형 수업을 진행할 계획입니다. 제가 아무리 난이도 계획을 미리 한다 하여도, 스터디원의 수준에 맞아야 하기 때문입니다. 큰 운영 방식은, 제가 자료를 준비하여 전반적인 부분에 대한 수업을 진행하며, 스터디원들이 집에 가서 제대로 혼자 스터디를 해와야합니다. 그 후에, 다음 수업 시간에 어려웠던 부분이나 궁금한 부분을 논의하는 방식으로 수업을 진행할 예정입니다.

    Q. 이 강의만의 특장점이 있다면 말해주세요.
    맞춤형 수업이라는 것이 가장 큰 장점입니다. 스터디원들의 수준에 맞추어 수업이 진행되며, 스터디원들의 종사 분야 혹은 관심 분야의 그들의 자료를 토대로 수업이 진행됩니다.

    강의 참가신청