데이터 과학자를 위한 수학 유튜브 채널 추천!

 

 

데이터 과학자로서 선형대수, 미적분, 통계학 같은 수학 개념은 필수이다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 제대로 이해하려면 수학 공부가 반드시 필요하다. 그런데 글로만 배우다 보면 개념이 명확하게 와닿지 않을 때가 많다. 그럴 때마다 찾게 되는 곳이 바로 유튜브이다. 글로만 봐서는 이해가 잘 안 되던 개념도, 다른 시각적 표현이나 설명 방식으로 접하면 훨씬 더 쉽게 이해될 때가 많기 때문이다.

 

물론 유튜브 영상만으로 완벽하게 공부하기는 어렵다. 하지만 영상을 통해 전체적인 개념을 먼저 이해하고, 이후에 더 깊이 있는 공부를 이어가는 방식으로 학습하는 데 큰 도움이 된다. 그래서 오늘은 내가 정말 많이 참고해 온 유튜브 채널 두 개를 추천하려고 한다. 이미 많은 분들이 알고 계실지도 모르지만, 혹시 모르는 분들을 위해 한번 정리해 봤다.

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3Blue1Brown: 선형대수, 미적분 유튜브

이 채널은 Grant Sanderson이 만든 것으로, 추상적인 수학을 애니메이션화된 시각적 표현으로 바꿔 직관적으로 이해할 수 있게 해준다.

특히 '선형대수의 본질(The Essence of Linear Algebra)' 시리즈는 데이터 과학 공부를 시작하는 사람들에게 많은 사람들이 강추하는 플레이리스트이다. 선형대수는 많은 머신러닝 기법의 기초이며, 복습이 필요하거나 잘 이해안가는 부분이 있다면 이 플레이리스트를 통해 복습하는 걸 추천한다.

 

Linear combinations, span, and basis vectors

 

 

Grant는 행렬 곱셈이나 벡터 회전, 변환과 같은 개념을 실제로 어떻게 구현되는지 눈으로 볼 수 있게 해준다. 단순한 수치 계산을 넘어, 기하학적인 변화와 움직임을 자연스럽게 이해하는데 도와준다.

 

데이터 과학 관련 추천 영상들:

• CNN 이해를 위해 꼭 필요한 Convolution 설명 영상
• 경사하강법 설명 영상
• 신경망 기본 설명 영상

신경망 설명 영상

 

 

최근에는 Grant가 파이썬을 이용해 애니메이션을 만드는 영상과 코드를 공개했는데, 이것도 흥미롭고 재밌다. 직접 코드를 사용해서 애니메이션을 만들어 보는 것도 꽤 의미있는 공부일 것 같다.

 

How I animate 3Blue1Brown ❘ A Manim demo with Ben Sparks

 

 

 

StatQuest: 통계학, 머신러닝

Attention 설명 영상

 

 

StatQuest는 Josh Starmer가 만든 유튜브 채널로, 데이터 과학과 통계 개념을 쉽게 설명하는 것을 목표로 하고 있다. 이 채널은 깔끔한 그림과 Josh의 유머러스한 효과음을 사용하고, 간단한 수학 예제를 통해 이해하기 쉽게 설명해준다.

가설 검정, 로지스틱 회귀, 확률 분포, p-값과 같은 통계 개념뿐만 아니라 트랜스포머, PCA, 단어 임베딩과 같은 복잡한 딥러닝 주제도 다룬다.

 

추천 영상들:

• 신경망 기본 설명
• PCA 설명
• Seq2seq 영상부터 Transformer 영상까지

 

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이 외에도 좋은 채널을 알고 계신다면, 댓글로 추천 부탁드려요!