강의 소개

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.

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.

데이터 과학에서의 파이썬 인기도

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

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

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

강의노트 저장 사이트

• 깃허브(Github.com) 사이트: https://github.com/liganega/Gongsu-DataSci
• Notes 폴더에 주별로 강의노트가 저장되어 있음.
• 강의노트를 온라인 상에서 직접 읽고 출력할 수 있음.