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CHAPTER 2 / 45
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FUNCTION
프로그래밍 수학 전체 챕터 안내
핵심 개념
6개 모듈 45챕터 — 기초 리마인드부터 미적분·최적화까지. 모듈별 학습 시간, 우선순위, 다음 단계 가이드.
본문
이 트랙은 6개 모듈 45챕터로 구성. 모든 개발자 필수 (모듈 12) + 도메인별 선택 (모듈 36).
📚 프로그래밍 수학 트랙 전체 챕터 안내
🎯 소개 (CH.1~2)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 01 | 프로그래밍 수학, 배워서 어디에 쓸까? | 활용 분야 + 학습 철학 |
| 02 | 프로그래밍 수학 전체 챕터 안내 | 이 페이지 |
🟢 모듈 1: 기초 수학 리마인드 (CH.3~8)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 03 | 변수의 수학: x = 5는 수학이 아니다 | 할당 vs 등호 |
| 04 | 함수의 수학: f(x) = 코드의 function | 정의역·치역·합성 |
| 05 | 좌표와 그래프: 데이터 시각화의 기초 | 직교 좌표·1차 함수 |
| 06 | 비율과 퍼센트: RPM, CTR, 전환율의 수학 | 비례·백분율·실전 |
| 07 | 지수와 로그: 빅데이터와 복잡도의 언어 | 2^n·log₂n·O(log n) |
| 08 | 수열과 급수: 반복문의 수학 | 등차·등비·시그마 |
🟡 모듈 2: 논리와 불대수 (CH.9~15)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 09 | 참과 거짓: Boolean의 수학 | 명제 논리·AND/OR/NOT |
| 10 | 진리표: if/else를 표로 정리하기 | 진리표·분기 분석 |
| 11 | 드모르간 법칙: 조건문 리팩토링 | !(A&&B) === !A‖!B |
| 12 | 비트 연산: 0과 1의 마법 | &/‖/^/~/<</>> |
| 13 | 카르노 맵: 논리식 최적화 | 2~4변수 KMap |
| 14 | 술어 논리: 모든/존재 = every/some | ∀·∃·Array 메서드 |
| 15 | 논리 퍼즐로 사고력 훈련 | 종합 실습 5문제 |
🔵 모듈 3: 이산수학 기초 (CH.16~25)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 16 | 집합: Set 자료구조의 수학 | ∪/∩/−/△ + Set·Dict |
| 17 | 벤 다이어그램: 데이터 교차 분석 | matplotlib_venn |
| 18 | 순열: 순서가 중요한 경우의 수 | nPr·비밀번호 강도 |
| 19 | 조합: 순서가 필요 없는 선택 | nCr·파스칼 삼각형 |
| 20 | 재귀와 팩토리얼: n! = n × (n-1)! | 기저·스택·꼬리 재귀 |
| 21 | 그래프 이론 기초: 노드와 간선 | 인접 행렬 vs 인접 리스트 |
| 22 | BFS와 DFS: 그래프 탐색 | 큐/스택·최단 경로 |
| 23 | 트리: 계층 데이터의 수학 | 이진 탐색 트리·순회 |
| 24 | 해시 함수: 빠른 검색의 수학 | bcrypt·체크섬·O(1) |
| 25 | 이산수학 종합 문제 | 친구 추천·위상 정렬 |
🟣 모듈 4: 알고리즘 수학 (CH.26~33)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 26 | 빅오 표기법: 코드 속도의 수학 | O(1)~O(2^n) 비교 |
| 27 | 공간 복잡도: 메모리의 수학 | 인플레이스·트레이드오프 |
| 28 | 정렬의 수학: 왜 O(n log n)이 한계인가 | O(n log n) 하한·Timsort |
| 29 | 검색의 수학: 선형 vs 이진 | bisect·DB 인덱스 |
| 30 | 점화식: 재귀를 수학으로 | 마스터 정리·비넷 공식 |
| 31 | 동적 프로그래밍의 수학 | Top-down vs Bottom-up |
| 32 | 그리디 알고리즘의 수학적 정당성 | 활동 선택·허프만 |
| 33 | 알고리즘 수학 종합 | 5대 유형·TSP DP |
🟠 모듈 5: 선형대수 기초 (CH.34~39)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 34 | 벡터: 방향과 크기의 수학 | numpy 벡터 연산 |
| 35 | 내적: 유사도의 수학 | 코사인 유사도·RAG |
| 36 | 행렬: 데이터 테이블의 수학 | 데이터 테이블·전치 |
| 37 | 행렬 곱셈: AI의 핵심 연산 | 신경망·GPU 본질 |
| 38 | 선형 변환: 이미지 회전·크기 조절 | 회전·크기·이동 |
| 39 | 선형대수 종합: AI를 위한 기초 | AI 파이프라인 |
🔴 모듈 6: 확률과 통계 (CH.40~45)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 40 | 확률 기초: 0과 1 사이의 세계 | 독립·종속·조건부 |
| 41 | 확률 분포: 데이터의 모양 | 정규·이항·포아송 |
| 42 | 베이즈 정리: AI 추론의 수학 | 나이브 베이즈 분류기 |
| 43 | 통계 기초: 평균·중앙값·표준편차 | 평균·중앙값·표준편차 |
| 44 | A/B 테스트의 수학: p-value와 유의성 | p-value·표본 크기 |
| 45 | 프로그래밍 수학 종합: 다음 단계 | 6개 모듈 종합·다음 경로 |
💡 추천 학습 순서
모든 개발자: 모듈 1~2 (필수, 약 5시간)
백엔드/풀스택: + 모듈 3 (이산수학, 약 8시간)
AI/ML: + 모듈 5~6 (선형대수+확률, 약 16시간)
코딩 테스트: + 모듈 3~4 (이산+알고리즘, 약 16시간)
게임 개발: + 모듈 5 (선형대수, 약 8시간)
A/B 테스트: + 모듈 6 (확률·통계, 약 8시간)⏱️ 예상 소요 시간: 챕터당 약 2030분 (코드 실습 포함). 전 트랙 완주 약 2535시간.
🎯 이 트랙을 마치면: 수학 공식을 코드로 즉시 변환 + AI/알고리즘/통계 학습 진입 장벽 제거 + 시니어 면접 수학 질문 대비.
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🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
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내 커리어 목표를 알려주면 6개 모듈 중 우선 학습 순서와 각 모듈의 ROI를 분석해줘.
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한국 개발자 커뮤니티에서 프로그래밍 수학 학습한 사람들의 평균 학습 기간과 효과를 알려줘.
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무료: 2.5 Flash / Pro $19.99/mo: 3.1 Pro
내 현재 수학 수준과 학습 가능 시간을 분석해서 90일 학습 캘린더와 주간 KPI를 만들어줘.
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2026년 한국에서 프로그래밍 수학 잘하는 개발자가 가장 빠르게 연봉 올린 사례 Top 3를 솔직히 알려줘.
⭐ 이것만 기억하세요
프로그래밍 수학 전체 챕터 안내는 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.6개 모듈 45챕터 — 모듈 1~2는 필수, 3~6은 도메인별 선택 학습
2.학습 순서는 커리어 목표에 따라 — AI 30시간 / 백엔드 8시간 / 게임 10시간
3.다음 챕터 CH.3 "변수의 수학"부터 본격 시작 — 수학 변수와 코드 변수의 차이
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진행도 2 / 45