이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
선형대수는 응용수학과 데이터 과학에서 가장 중요한 도구 모음 중 하나입니다. 이 강의에서는 벡터와 행렬을 다루고, 행렬-벡터 방정식을 풀고, 고유값/고유벡터 분석을 수행하며, 주성분 분석을 통해 실제 데이터셋의 차원을 축소하는 방법을 배웁니다. 모든 분석은 전 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 R로 진행합니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
선형대수 소개
이 장에서는 벡터와 행렬과 같은 선형대수의 핵심 객체를 살펴봅니다. 왜 중요한지, 그리고 서로 어떻게 작용하는지 이해하게 됩니다.
2
행렬-벡터 방정식
많은 Machine Learning 알고리즘은 결국 행렬-벡터 방정식을 푸는 문제로 귀결됩니다. 이 장에서는 행렬-벡터 방정식이 무엇을 목표로 하는지, 그리고 R에서 이를 어떻게 푸는지 배웁니다.
3
고유값과 고유벡터
행렬 연산은 복잡합니다. 고유값/고유벡터 분석은 이미지 인식, 유전체 분석 등 다양한 목적을 위해 이러한 연산을 더 단순한 연산으로 분해할 수 있게 해줍니다!
4
주성분 분석
“Big Data”는 데이터 과학과 그 응용 전반에 광범위하게 존재합니다. 하지만 이러한 데이터셋의 중복성은 문제가 될 수 있습니다. 이 장에서는 주성분 분석을 배우고, 이를 차원 축소에 어떻게 활용할 수 있는지 알아봅니다.
R
R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수
강의
완료
