강의 소개

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강의 주제: 데이터 과학

데이터 과학이란 주어진 데이터로부터 수학과 통계에 대한 지식을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과학을 의미한다.

• 데이터 과학의 필수 요소
  • 프로그래밍 실력
  • 수학 및 통계에 대한 기본 지식
  • 주어진 데이터와 관련된 분야에 대한 전문 지식

공업수학과 데이터 과학의 관계

공업수학 강의는 공과대학에 소속된 각 학과의 전공에 필요한 수학적 기초지식을 활용하여 전공과 관련된 다양한 수학적 문제들의 해결 방법을 다룬다. 컴퓨터공학 전공에 필요한 수학은 세부 전공에 따라 달라지는데 주로 아래 수학 분야들이 언급된다.

• 선형대수학
• 현대대수학
• 확률과 통계
• 복잡도 이론
• 최적화 이론
• 논리학
• 미적분학
• 위상수학
• 게임이론

등등.

본 공업수학 강의는 "데이터 과학"이라는 주제 하에 선형대수학과 확률과 통계의 기초적인 문제들을 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 이용하여 해결하는 방법을 다룬다.

강의 목표

본 공업수학 강의의 주요 목표는 단순히 파이썬 언어를 습득하는 것이 아니다. 오히려, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 실용적인 수학적 문제를 해결하는 데에 도구로 사용하는 한 가지 방법을 습득하는 것이다.

이와 더불어, 컴퓨터공학에서 최근 들어 가장 많은 관심을 받는 데이터 과학 분야의 기초를 닦고자 한다.

강의 내용

• 파이썬 기초프로그래밍 배우기
• 매우 간단한 수학 및 통계 기초 지식
• 선형대수 및 통계와 관련된 파이썬 라이브러리 활용
  • 쉬운 수학 및 통계 문제를 파이썬 프로그래밍으로 해결하기

파이썬 프로그래밍 언어 소개

• 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이라는 프로그래머가 개발한 고급 프로그래밍 언어
• 특징
  • C, Java 등과 같은 범용 프로그래밍 언어
  • 객체지향 언어
  • 인터프리터 언어 (스크립트 언어라고도 불림)
  • 동적타이핑 지원
  • 거의 모든 운영체제에서 작동

파이썬 언어 인기도

• TIOBE Index 2017년 8월 기준 다섯 번째로 많이 사용되는 프로그래밍 언어임.

그림출처: TIOBE Index

데이터 과학에서의 파이썬 인기도

데이터 과학 관련 전문 사이트인 KDnuggets에서 수행한 데이터 과학 분야에서의 소프트웨어 인기도 조사에서 가장 빠르게 사용자수가 증가하는 언어로 선정됨.

그림출처: KDnuggets

파이썬이 데이터 과학 분야에서 인기가 높은 이유

• 범용 프로그래밍의 장점과 더불어 R, 매트랩, SQL, 엑셀 등 특정 분야를 위한 언어들의 편리함도 함께 지원
• 데이터 적재, 시각화, 통계, 자연어 처리, 이미지 처리 등에 필요한 라이브러리 제공
• 머신러닝, 데이터 분석 등을 위한 최신 개발에 특화된 라이브러리가 지속적으로 개발됨.
  • 예제: 구글이 개발한 딥러닝 라이브러리 텐서플로(Tensorflow, https://www.tensorflow.org/)
• 범용 프로그래밍 언어로써 복잡한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 웹 서비스 등의 개발에도 적합함.
• 아나콘다(Anaconda) 등 데이터 과학에 필수적인 라이브러리와 통합 개발환경을 제공하는 다양한 패키지 존재

강의노트 저장 사이트

• 깃허브(Github.com) 사이트: https://github.com/liganega/Gongsu-DataSci
• Notes 폴더에 주 별로 강의노트가 저장되어 있음.
• 강의노트를 온라인 상에서 직접 읽고 출력할 수 있음. (출력은 Google Chrome 이용 추천)

주의: 강의를 위해서는 깃허브에 대해 자세히 알 필요는 없다. 다만, 알고 있다면 개인적으로 유용하게 활용할 수 있는 유용한 무료 웹서버이다. 자세한 사용법 설명은 아래 사이트를 참조할 수 있다.

• 생활코딩 Github 설명: https://opentutorials.org/course/2708/15465