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목차데이터 사이언스 및 머신러닝 리소스의 중요성데이터 사이언스와 머신러닝의 핵심 개념데이터 분석의 기초와 통계학머신러닝 알고리즘과 모델링 기법딥러닝과 인공신경망데이터 사이언스 및 머신러닝 리소스의 주요 기능이론적 원리 설명실무 적용을 위한 기법과 예제실전 프로젝트에서의 활용 방안추천 데이터 사이언스 및 머신러닝 리소스 리뷰*"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow"* by Aurélien Géron*"Data Science from Scratch"* by Joel Grus*"Deep Learning"* by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville*"Python for Dat..

수학은 매우 광범위하고 다양한 분야로 이루어진 학문입니다. 이 글에서는 수학의 주요 분과들과 그 세부 항목들을 체계적으로 나열하여 수학의 전체적인 구조를 파악할 수 있도록 돕겠습니다. 수학은 크게 순수 수학과 응용 수학으로 나눌 수 있으며, 각 분과는 여러 세부 주제를 포함합니다.수학의 주요 분야들1. 기초 수학 (Basic Mathematics)산술 (Arithmetic): 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 분수, 소수, 백분율기본 수 체계 (Basic Number Systems): 자연수, 정수, 유리수, 무리수, 실수기하학 (Geometry): 도형, 각도, 삼각형, 사각형, 원, 넓이와 부피비율과 비례 (Ratios and Proportions): 비율의 계산 및 응용측정 (Measurement): ..