Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science
데이터 과학에 관심이 있지만 수학적인 배경이 부족한 여러분에게 추천하는 코스, ‘Essential Linear Algebra for Data Science’에 대해 리뷰해 보겠습니다. 수학이 항상 어려운 과목이라면 이 코스는 여러분에게 완벽한 해결책이 될 것입니다. 복잡한 증명이나 쓸모없는 개념 없이, 데이터 과학에 필요한 기본적인 선형 대수를 배우게 됩니다.
이 강좌는 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 선형 대수의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
1. **선형 시스템 및 가우시안 소거법**: 이 모듈에서는 행렬이 무엇인지, 그리고 선형 방정식 시스템을 행렬로 표현하는 방법을 배웁니다. 또한, 좌표계에 대한 시각화를 통해 행렬을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
2. **행렬 대수**: 선형 방정식 시스템을 행렬 대수로 해결하는 방법을 배우게 됩니다.
3. **선형 시스템의 성질**: 독립성, 기저, 랭크, 행 공간과 열 공간 등 선형 시스템의 개념과 성질을 탐구합니다.
4. **행렬식과 고유값**: 2차원 프로젝션을 다루며 점점 더 높은 차원으로 개념을 확장해 나갑니다.
5. **프로젝션 및 최소 제곱법**: 행렬의 행렬식을 계산하는 방법을 배우고, 고유값과 고유벡터에 대해서도 알아보게 됩니다.
이 코스는 데이터 과학의 기초를 확실히 다질 수 있도록 해주며, 꼭 필요한 선형 대수의 핵심 개념만을 다루므로 공부하는 데 부담이 적습니다. 일반적인 수학의 어려움 없이, 친절하게 구성된 이 강좌는 모든 학습자가 접근할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 과학에 대한 꿈을 이루고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science