データサイエンスのための数学入門

このセクションでは、データサイエンスや機械学習で必要とされる数学の基礎から応用までをカバーする問題を提供しています。各カテゴリには10問の問題を用意しております。

高校数学復習から順に取り組むことをおすすめします。

高校数学の復習

関数、二次関数、三角関数、指数・対数関数など、データサイエンスの基礎となる高校数学の重要概念

問題数: 10問

微分

微分の基本概念、導関数の計算、応用問題。機械学習の最適化アルゴリズムの理解に不可欠

問題数: 10問

積分

積分の基本概念、不定積分・定積分の計算、面積・体積計算。確率分布や統計学の基礎

問題数: 10問

線形代数

ベクトル、行列、行列式、固有値・固有ベクトル。機械学習やデータ分析の数学的基盤

問題数: 10問

極限

数列の極限、関数の極限、無限級数。微分積分学や確率論の理論的基礎となる概念

問題数: 10問

集合と位相

集合論の基礎、位相空間の概念。より高度な数学理論や確率論を理解するための基盤

問題数: 10問

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