수학스터디 활동 계획 [데이터 사이언스]

수함팀:김정민 김경태 박형준 구예인 최웅준(고객센터와 같은 존재)

수학스터디 활동계획.pptx

0.64MB

 

 

 

기존 스터디는 너무 수학적으로만 파고들어서 딥러닝과는 거리감이 있었고 

동아리원들이 듣기에도 거부감이 많았다고 생각합니다. 

그래서 실습과 병행할 수 있는 책 한권을 가져왔습니다. 

기존 스터디와는 다르게 가벼운 마음으로 진행할것입니다.

목차

0. 파이썬 설치와 사용법

00.01 커맨드 라인 인터페이스

00.02 파이썬 설치하기

00.04 파이썬 패키지 설치하기

00.05 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개

00.06 IPython 및 주피터 설정

00.03 파이썬 처음 사용하기

00.07 구글 코랩 사용법

1장 수학 기호

01.00 1장 수학 기호

01.01 그리스 문자

01.02 수열과 집합의 합과 곱

2장 넘파이(NumPy)로 공부하는 선형대수

02.00 2장 넘파이(NumPy)로 공부하는 선형대수

02.01 데이터와 행렬

02.02 벡터와 행렬의 연산

02.03 행렬의 성질

02.04 선형 연립방정식과 역행렬

3장 고급 선형대수¶

03.00 3장 고급 선형대수

03.01 선형대수와 해석기하의 기초

03.02 좌표와 변환

03.03 고윳값 분해

03.04 특잇값 분해

03.05 PCA

4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분¶

04.00 4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분

04.01 함수

04.02 심파이를 사용한 함수 미분

04.03 적분

04.04 행렬의 미분

04.05 변분법

5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화¶

05.00 5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화

05.01 최적화 기초

05.02 제한조건이 있는 최적화 문제

05.03 선형계획법 문제와 이차계획법 문제

6장 피지엠파이(pgmpy)로 공부하는 확률론¶

06.00 6장 피지엠파이(pgmpy)로 공부하는 확률론

06.01 집합

06.02 확률의 수학적 정의와 의미

06.03 확률의 성질

06.04 확률분포함수

06.05 결합확률과 조건부확률

06.06 베이즈 정리

7장 확률변수와 상관관계¶

07.00 7장 확률변수와 상관관계

07.01 확률적 데이터와 확률변수

07.02 기댓값과 확률변수의 변환

07.03 분산과 표준편차

07.04 다변수 확률변수

07.05 공분산과 상관계수

07.06 조건부 기댓값과 예측 문제

8장 사이파이로 공부하는 확률분포¶

08.00 8장 사이파이로 공부하는 확률분포

08.01 사이파이를 이용한 확률분포 분석

08.02 베르누이분포와 이항분포

08.03 카테고리분포와 다항분포

08.04 정규분포와 중심극한정리

08.05 스튜던트 t분포, 카이제곱분포, F분포

08.06 다변수정규분포

08.07 베타분포, 감마분포, 디리클레 분포

9장 추정과 검정¶

09.00 9장 추정과 검정

09.01 확률분포의 추정

09.02 최대가능도 추정법

09.03 베이즈 추정법

09.04 검정과 유의 확률

09.05 사이파이를 사용한 검정

10장 엔트로피

10.00 10장 엔트로피

10.01 엔트로피

10.02 조건부엔트로피

10.03 교차엔트로피와 쿨백-라이블러 발산

10.04 상호정보량

넘파이(NumPy)로 공부하는 선형대수

이 장에서는 데이터 분석을 시작하는 데 꼭 필요한 기초 선형대수를 공부한다.

선형대수(linear algebra)는 데이터 분석에 필요한 각종 계산을 돕는 학문이다.

선형대수는 데이터를 다루는 방법을 표시한 기호이자 언어다.

선형대수는 데이터를 다루는 법은 물론이고 연립방정식을 사용하여 미지수의 값을 구하는 법 등에 사용되는 데이터 분석의 기본적인 도구다.

따라서 선형대수에서 나오는 용어의 정의와 사용법에 익숙해져야 한다.

 

NumPy

matplotlib

 

데이터의 유형

 

 

 

 

 

 

 

격주에 한장 씩 진행합니다. 

논문이랑 병행도 해야되고 해서,, 팀원들의 의견 수합해서 조정해보도록하겠습니다.

열심히 해봅시다.