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[Algorithm] 2. Data Abstraction and Basic Data Structures 저번 시간까지 알고리즘과 문제를 분석하는 방법에 대해 배웠다. 이번 시간에는 데이터 추상화와 기본 자료구조에 대해 알아보도록 하겠다. ● Abstract Data Type(ADT) - 추상자료형은 어떤 자료구조가 저장해야할 데이터와 기능을 명세한다. - 추상자료형의 구성 요소 ① 구조 : 데이터 구조 선언 ② 기능 : 연산들 정의 - ADT는 클래스로 구분된다. → C++나 자바에서 나오는 클래스가 바로 구현되어있는 형태이다. 클래스에는 변수들, 어떤 데이터로 구성이 되며, 그 클래스의 인스턴스, 객체에 대한 어떤 기능들을 할 수 있을지가 정의되어 있다. - 알고리즘을 설계하고 정확도를 증명하는 것은 ADT의 연산과 세부 사항에 달려있다. - 추상 자료형은 '구현 방법'은 명세되어있지 않다. 그렇기 때문.. 2020. 4. 26.
[Algorithm] 1-2. Mathematical Background 저번 시간에는 알고리즘을 설계하고 분석하는 방법에 배웠다. 이번 시간에는 알고리즘에 자주 사용되는 수학적 지식에 대해 간단하게 살펴보도록 하겠다. ● Mathematics 1. Series - 급수를 뜻하고, 수열의 합을 말한다. - 기하급수, 무한급수 등이 있겠다. 2. Arithmetic series - 산술 급수를 뜻하고, 연속된 정수의 합을 나타낸다. 3. Polynomial Series - 제곱들의 합이다. 4. Power of 2 5. Arithmetic-Geometric Series ● Logic - Logic은 자연어로 적힌 문제들을 공식화해서 우리가 더 정확하게 이성적으로 사고할 수 있도록 도와준다. 1. 2. 3. * 드모르간의 법칙 - 논리곱의 전체 부정은 각각의 부정의 논리합이다. .. 2020. 4. 26.
[Algorithm] 1-1. Analyzing Algorithms and Problems - Introduction [Algorithm 카테고리에는 알고리즘을 배우면서 얻은 지식에 관해 주로 다루겠다. 이번 시간에는 알고리즘과 문제를 분석하는 방법의 소개를 하겠다. ● Computer Algorithm - 컴퓨터 알고리즘이란 컴퓨터를 이용하여 문제를 해결하는 잘 정의된 절차, 방법이다. - 컴퓨터를 이용하여 문제를 해결하기 위해서는 먼저 문제를 명확하게 정의해야한다. 그렇지 않으면 문제를 정확히 해결할 수 없고, 엉뚱한 답이 나올 수 있다. - 문제는 입력과 출력을 이용하면 명확하게 정의된다. → 어떤 상황, 즉 입력을 주고 원하는 결과, 즉 출력을 물어보는 것이 문제이다. - 문제를 해결한다는 것은 입력을 출력으로 변환하는 잘 정의된 절차로, 입력을 이용하여 출력을 만들어내는 것이다. ● Problem Solving.. 2020. 4. 26.
2. 데이터 과학이란? 이번 시간에는 데이터 과학이 무엇인지에 대해 알아보도록 하겠다. ● 데이터 과학 ⊙ 데이터에서 지식을 추출하는 학문 → 컴퓨터 과학, 통계학, 도메인 지식을 기반으로 함. ex) 데이터베이스, 텍스트 분석과 자연어 처리, 수치형 데이터 분석과 데이터마이닝, 복잡계 네트워크 분석, 데이터 시각화, 머신러닝, 시계열 데이터 처리, 빅데이터 분석 UNIT 01. 데이터 분석 과정 ⊙ 데이터 분석 과정 == 일반적인 과학적 발견 절차 ⊙ 발견 시작 - 대답해야할 질문 - 적용해야할 분석 방법 ① 기술 (descriptive) 통계 - 데이터 시각화 ② 추정 (inferential) - 작은 샘플 → 더 큰 모수 알기 ③ 예측 (predictive) - 과거에서 배워 미래 예측 ④ 인과 (casual) 분석 - .. 2020. 4. 24.

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