한빛미디어

현대 개발자에게 있어 수학은 필수적인 도구이다.

데이터 과학과 머신러닝의 핵심 원리와 알고리즘은 수학적 개념에 뿌리를 두고 있다.

미적분, 확률, 통계, 선형대수학 등의 기초 수학 개념을 이해하면

머신러닝 모델과 알고리즘의 작동 원리를 깊이 있게 이해할 수 있으며, 수학적 도구를 활용해 데이터 분석 및 모델링 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 또한, 모델의 결과를 해석하고 설명할 수 있는 능력을 갖출 수 있다.

이 책은 미적분, 확률, 통계, 선형대수학을 포함한 기초 수학을 설명하고, 이러한 수학적 원리가 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망과 같은 데이터 과학 기술에 어떻게 적용되는지 보여준다.

개발자를 위한 필수 수학은 기초 수학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 파이썬 코드와 라이브러리를 활용하여 실제 데이터 과학 문제를 해결할 수 있도록 실용적인 방법을 제공한다. 또한, 기술 통계와 가설 검정을 통해 통계적 유의성을 해석하고, 데이터 과학자로서의 경력을 쌓는 방법과 실무에서의 주의사항 등의 진로에 도움되는 조언을 제시한다.

저자인 Thomas Nield는 데이터 분석, 머신러닝, 수학적 최적화, AI 시스템 안전 등의 분야에서 강의하며, 복잡한 기술 개념을 쉽게 풀어내는 것으로 정평이 나 있다. 이 책은 그가 다년간의 경험을 바탕으로 집필한 실용적 수학 안내서로, 개발자들이 데이터 과학의 세계에서 성공적인 첫걸음을 내딛을 수 있도록 돕는다.

'개발자를 위한 필수 수학'은 발간 이후 아마존 선형대수학, 미적분 분야에서 베스트셀러로 선정되었다. 개발자들이 데이터 과학과 머신러닝에 필요한 수학 개념을 체계적으로 배우고자 하는 강한 수요가 반영된 것이다.

토마스 닐드의 명확한 설명과 실용적인 접근 방식이 많은 독자들에게 높은 평가를 받으며, 필수적인 참고서로 자리매김하게 되었다.

​'개발자를 위한 필수 수학'은 데이터 과학과 머신러닝에서 탁월한 성과를 내기 위해 필수적인 수학 개념을 이해하고 이를 실제 문제에 적용하는 방법을 안내하는 책이다.

이 책은 기초 수학부터 시작해 회귀 모델, 신경망 등 고급 주제까지 포괄적으로 다루며, 수학적 개념이 데이터 과학 기술에 어떻게 적용되는지 설명한다. 이 책을 통해 수학의 기초를 탄탄히 다지고, 데이터 과학의 현황과 실용적 인사이트를 얻게 될 것이다.

이 책은 이론적인 설명에 그치지 않고, 파이썬을 활용한 실습을 통해 수학 개념을 실제로 적용하는 방법을 배운다.

파이썬 코드와 라이브러리를 사용해 미적분, 확률, 통계, 선형대수학의 기초 개념을 직접 실습하며, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 모델을 파이썬으로 구현하고, 실제 데이터에 적용해본다.

그리고 기술 통계와 가설 검정을 통해 p 값과 통계적 유의성을 해석하고, 다양한 데이터 과학 문제를 해결하는 방법을 배운다.

| 대상 독자

- ​데이터 과학과 머신러닝에 관심 있는 개발자

'개발자를 위한 필수 수학'은 데이터 과학과 머신러닝에 관심 있는 개발자를 위해 쓰여졌다. 복잡한 수학 개념을 쉽게 풀어 설명하며, 개발자들이 데이터 과학의 핵심 개념을 이해하고 실제 문제에 적용할 수 있도록 돕는다.

개발자들은 이 책을 통해 수학적 기초를 탄탄히 다지고, 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 두각을 나타낼 수 있는 능력을 갖출 수 있다.

- 데이터 분석 실무자 및 관련 분야 전문가

이 책은 데이터 분석 실무를 맡고 있는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 통계 전문가를 대상으로 한다.

실무에서 수학적 개념을 적용하는 방법을 배우고자 하는 이들에게 최적의 가이드를 제공한다. 또한, 통계적 유의성을 해석하고, 머신러닝 모델을 구축하며, 데이터 분석에 수학적 도구를 활용하는 방법을 배울 수 있다.

| 목차
1. 기초 수학과 미적분
정수론, 연산 순서, 변수, 함수, 합계, 거듭제곱, 로그, 오일러 수와 자연로그, 극한, 미분, 적분 등을 다루며, 기초 수학 개념을 탄탄히 다진다.

2. 확률
확률 이해하기, 확률 계산, 이항 분포, 베타 분포 등을 설명하며, 확률 이론과 그 응용을 배운다.

3. 기술 통계와 추론 통계
데이터의 정의, 기술 통계와 추론 통계, 모집단과 표본, 기술 통계, t 분포, 빅 데이터 고려 사항 등을 다룬다.

4. 선형대수학
벡터, 선형 변환, 행렬 곱셈, 행렬식, 특수 행렬, 연립 방정식과 역행렬, 고유 벡터와 고윳값 등을 설명한다.

5. 선형 회귀
기본 선형 회귀, 잔차와 제곱 오차, 최적의 직선 찾기, 과대적합 및 분산, 확률적 경사 하강법, 상관 계수, 통계적 유의성, 결정 계수 등을 다룬다.

6. 로지스틱 회귀와 분류
로지스틱 회귀의 이해와 수행 방법, 다변수 로지스틱 회귀, 로그 오즈 이해, R², p 값, 훈련/테스트 분할, 오차 행렬, 베이즈 정리와 분류, ROC 곡선과 AUC 등을 설명한다.

7. 신경망
간단한 신경망, 역전파, 사이킷런 사용법, 신경망과 딥러닝의 한계 등을 다룬다.

8. 경력 조언과 앞으로의 진로
데이터 과학의 재정의, 데이터 과학의 역사, 나만의 강점 찾기, 데이터 과학 직무 주의 사항, 꿈의 직업, 향후 진로 등을 안내한다.

9. 별책 부록 워크북
이 책에는 각 장에서 배운 개념을 복습하고 심화 학습할 수 있는 별책 부록 워크북이 포함되어 있다.

워크북은 다양한 연습 문제와 실습 예제를 통해 독자들이 배운 내용을 실제로 적용해 볼 수 있도록 도와준다.

심파이로 수학식 표현하기, 밑바닥부터 이항 분포 및 베타 분포 구현하기, 베이즈 정리 유도하기, CDF와 역CDF 구현하기, e를 사용해 시간 경과에 따른 사건 확률 예측하기, 언덕 오르기와 선형 회귀 및 로지스틱 회귀, 선형 계획법에 대한 간략한 소개, 사이킷런을 사용한 MNIST 분류기 등 다양한 주제를 심화 학습할 수 있다.

이 책은 기초 수학 개념부터 시작하여 데이터 과학과 머신러닝의 고급 주제까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있다.

각 장은 독자가 점진적으로 복잡한 개념을 이해할 수 있도록 설계되어 있으며, 기초 수학 개념을 탄탄히 다진 후, 이를 실제 데이터 과학 문제에 적용하는 방법을 배울 수 있다.

'개발자를 위한 필수 수학'은 발간 이후 많은 독자들로부터 호평을 받았다. 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 성공적인 첫걸음을 내딛고자 하는 독자들에게 필수적인 가이드를 제공한다.

이 책을 통해 독자들은 수학적 기초를 탄탄히 다지고, 실무에서 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 능력을 기를 수 있다. 또한, 경력 개발과 진로 선택에 필요한 유용한 조언을 얻을 수 있다.

개발자를 위한 필수 수학은 데이터 과학과 머신러닝에 필요한 수학적 기초를 다지고, 이를 실제 문제에 적용하는 데 필요한 실질적인 도구와 인사이트를 제공하는 완벽한 안내서이다.

탄탄한 수학 개념 이해로 시작하는 데이터 과학 첫걸음, 
지금 바로 시작하세요!

본 포스팅은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 
활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.