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기능 구현에 초점을 맞추다 보면 기초 수학을 놓치는 경우가 많다. 이미 함수안에 녹아 들어있는 개념들을 굳이 공부하지 않아도 단순히 가져다 쓰면 된다는 생각이 먼저 들기 때문이다. 하지만 조금 더 넓게 그리고 멀리 공부하기 위해서는 언젠가 한번은 마주하게 되는것이 기초 수학이라는 생각이 든다. 딥러닝 네트워크가 제 아무리 저명한 논문들에 의해 발표된걸 가져다 쓰면 된다고 해도 결국 그 내부의 뼈대를 이루는 기초 알고리즘을 이해 해야지만 그 이후에 내 데이터셋에 맞는 최적화가 가능하다. 데이터 사이언티스트를 꿈꾼다면 단언컨대 적어도 이책에 있는 개념들은 모두 알고 있어야 한다. 그리고 이론만 아는 사람이 아닌 실제로 그 이론을 가지고 결과물을 만들어 낼 수 있는 사람을 원하는 요즘 <김도형의 데이터사이언스 스쿨> 은 그 시작 개론서로써 손색이 없다. 내가 파이썬을 이용한 데이터 관련 공부를 시작하고 싶은데 어디서부터 시작해야할지 모르겠다는 분들에게 일단 한 챕터 만이라도 좋으니 이 책을 접해보라고 권하고 싶다.