안녕하세요, HELLO
오늘은 Duke university에서 진행하는 기초 수학 강의인 "Data Science Math Skills"를 정리하려고 합니다. "Data Science Math Skills"의 강의 목적은 '수학 기호, 정의 등의 설명'을 통해 '데이터 사이언스를 위한 기초 수학 지식'을 쌓기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.
~Set theory, including Venn diagrams
~Properties of the real number line
~Interval notation and algebra with inequalities
~Uses for summation and Sigma notation
~Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas
~Graphing and describing functions and their inverses on the x-y plane,
~The concept of instantaneous rate of change and tangent lines to a curve
~Exponents, logarithms, and the natural log function.
~Probability theory, including Bayes’ theorem.
"Data Science Math Skills" (Duke University)의 2주차 "Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas"의 강의 내용입니다.
CHAPTER 1. 'Cartesian Plane: Plotting Points'
CHAPTER 2. 'Distance Formula'
CHAPTER 3. 'Point-Slope Formula for Lines'
CHAPTER 4. 'Slope-Intercept Formula for Lines'
CHAPTER 5. 'Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas 연습문제'
CHAPTER 1. 'Cartesian Plane: Plotting Points'
□ Introduction
□ Axes and quadrants
CHAPTER 2. 'Distance Formula'
□ Pythagorean theorem
데카르트 좌표에서 두 좌표간의 거리는 '피타고라스 공식(Pythagorean theorem)'을 활용해서 구할 수 있습니다. 이를 위해 기본적인 피타고라스 공식을 정리합니다.
□ Graph of distance formula
□ Example and nearest neighbors
□ Clustering
CHAPTER 3. 'Point-Slope Formula for Lines'
□ Slope of a line segment
□ Point-slope formula
점을 이용한 기울기 공식은 임의의 선 L이 기울기 M에 위치하고, 모든 점 (x0, y0)이 선 L에 있다면, 선 L의 방정식은 y-y0 = m(x-x0)와 같습니다.
CHAPTER 4. 'Slope-Intercept Formula for Lines'
□ Derivation using point-slope form
□ Slope-intercept form
1차 함수의 기울기-절편은 y= mx+b와 같은 형태를 취합니다.
CHAPTER 5. 'Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas 연습문제'
■ 질문 1
■ 질문 2
■ 질문 3
■ 질문 4
■ 질문 5
■ 마무리
"Data Science Math Skills" (Duke University)의 2주차 "Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas"의 강의 내용입니다.
그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다
좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)
감사합니다.
댓글