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 지식을 데이터 사이언스의 관점에서 재해석하고, 정규 강좌에서 다루기에는 시간적인 소모가 큰 내용들을 모아놓았습니다.

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Course Curriculum

강의소개
데이터 사이언스란? FREE 00:10:00
수학 개념 Quiz 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
머신러닝에 통계학이 필요한 이유 00:05:00
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

Course Reviews

3.8

3.8
4 ratings
  • 5 stars2
  • 4 stars1
  • 3 stars0
  • 2 stars0
  • 1 stars1
  1. 강의 잘 들었습니다.

    5

    좋은 강의 감사합니다.
    본 강의 때 뵙겠습니다.

  2. 수준있는 좋은 강의입니다

    5

    학부 혹은 이전에 배웠던 수학, 통계학을 간략히 정리하고 데이터 과학 측면에서 배운 내용의 맥락을 잡기에 좋은 강의입니다.

  3. 데이터 사이언스에 필요한 개념들을 집어줘서 도움됨

    4

    정말 ㅇ

  4. 음... 그냥 coursera mathematic for machine learning 강의들 듣도록 하자

    1

    대학강의 듣는 느낌이다 좋게 말하면 전문성이 느껴지고 나쁘게 말하면 그냥 자기 아는거 말하는 거 듣고 있는 느낌…

    강사님이 실력 있는거 같고, 내용도 좋다. 근데 이건 이미 완벽히 알고 있는 사람만을 위한 강의다.

    짧아서 좋긴 한데 보다 보면 생략도 너무 많고, 이미 배운 내용이라도 기억 안나면 따로 공부해야 된다.

    핵심을 깊어주는 건지 그래서 머가 중요하다는 건지… 딱 대학에서 정교수들 가르치는 방식으로 가르친다.

    가격이 싸면 굳이 이런 리뷰 안남길텐데 15만원씩 내고 사설에서 이런 수준의 강의를 듣게 된 건 정말 짜증이 안 날 수가 없다.

    • 맞아요. 저 학원 강사 아닙니다.

      “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 지식을 데이터 사이언스의 관점에서 재해석하고, 정규 강좌에서 다루기에는 시간적인 소모가 큰 내용들을 모아놓았습니다.”

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