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eBook 데이터 과학을 위한 기초수학 with 파이썬
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이병준
한빛아카데미 2026.05.26.
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소개

목차

PART 01 수학기초

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

2장 여러 가지 함수
2.1다항함수
2.2유리함수와 무리함수
2.3지수함수와 로그함수
2.4삼각함수
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

3장 극한과 연속
3.1수열과 점화식
3.2수열의 극한
3.3함수의 극한
3.4함수의 연속
프로그래밍 함수 요약
연습문제
프로그래밍 실습

PART 02 미분과 적분

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

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

PART 03 벡터와 행렬

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

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

PART 04 확률과 통계

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

부록 표준정규분포표
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저자 소개 1

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,
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.

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품목정보

발행일
2026년 05월 26일
이용안내
  •  배송 없이 구매 후 바로 읽기
  •  이용기간 제한없음
  •  TTS 불가능
  •  저작권 보호를 위해 인쇄 기능 제공 안함
지원기기
크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
파일/용량
PDF(DRM) | 40.21MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 461쪽 ?
ISBN13
9791173409356

출판사 리뷰

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.”

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