https://www.youtube.com/watch?v=ZibkMbbDT5c

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1. 이건 꼭 알아야 한다^1

이 콘텐츠는 “코딩을 하려면 수학을 얼마나/어떤 방식으로 알아야 하는가”라는 현실적인 질문에 대해, 전공 수준의 고급 수학이 아니라도 개발 과정에서 반복적으로 마주치는 ‘최소 수학 개념’이 있으며 그것을 모르면 실제 코딩에서 막히는 경우가 있다는 관점으로 설명한다.^1 특히 “수학포기자”처럼 **기초 개념(함수, 집합/명제, 로그, 방정식, 통계, 행렬, 경우의 수·확률)**이 비어 있으면, 코딩 문법 자체가 아니라 문제를 모델링하고 로직을 구성하는 단계에서 어려움이 생긴다는 점을 예시로 풀어낸다.^1

• [? 질문] 코딩할 때 수학을 꼭 잘해야 하는가^1
  [= 답] 고급 문제풀이 능력까지는 필요 없지만, 학교에서 배운 **기본 개념들(특히 함수, 논리/집합, 로그, 방정식, 기초 통계, 행렬, 조합·확률)**은 실제 개발에서 자주 등장하므로 최소한의 이해가 필요하다.^1^47

• [? 질문] “함수”를 왜 수학적으로 이해해야 코딩의 function을 잘 쓰는가^3
  [= 답] 수학의 함수는 “입력을 넣으면 출력을 뱉는 까만 박스”라는 개념이고, 코딩의 function도 동일하게 입력(파라미터) → 출력(리턴) 구조로 “계산기/로직 재사용 도구”를 만들기 때문이다.^3

• [? 질문] 개발 중 수학 개념이 실제로 어디에 쓰이는가^12
  [= 답] 조건식/필터링 로직에서는 **집합·명제(교집합/합집합, 논리법칙, 포함관계 증명)**이, 성능 평가에서는 **로그(반복 횟수)**가, 프런트 애니메이션에서는 지수/2·3차/로그 함수 곡선이, 데이터 분석/ML에서는 통계·행렬이, 게임/비즈니스 로직에서는 **팩토리얼·조합·확률 설계(가챠 확률 등)**가 직접적으로 연결된다.^12^39

2. 큰 그림^1

이 영상은 코딩을 가르치다 보면 일부 학습자가 “문법 이전에” 기초 수학 개념 결손 때문에 어려워하는 사례가 있어, 개발자가 코딩할 때 맞닥뜨리는 최소한의 수학 지식을 빠짐없이 짚어주는 목적의 설명이다.^1 내용은 “수학이 필요 없다/필요하다” 같은 추상적 논쟁이 아니라, 함수·논리·로그·방정식·통계·행렬·확률 등 각 개념이 코딩의 어떤 장면에서 어떤 형태로 등장하는지를 짧은 예시로 연결한다.^6

• 수학의 함수 개념은 코딩의 function 문법과 1:1로 대응하는 “입력→출력 박스” 이해를 제공한다.^3
• 조건식/로직 구성에는 **집합·명제(교집합/합집합, 포함관계, 증명)**이, 성능 추정에는 지수·로그가 실용적으로 쓰인다.^12
• 프런트엔드 애니메이션, 데이터 분석/딥러닝, 게임/비즈니스 로직까지 확장되며 통계, 행렬, 경우의 수·확률이 실제 요구사항으로 등장한다.^31

3. 하나씩 살펴보기^1

3.1 코딩을 가르치며 발견한 문제: “기초 수학 결손”이 코딩 난이도를 올린다^1

화자는 코딩을 가르치다 보면 “진짜 기본적인 수학 개념”을 몰라서 어려워하는 사람들이 간혹 있다고 말하면서, 그래서 “코딩할 때 필요한 최소한의 수학 지식 몇 개”를 정리해 알려주겠다고 시작한다.^1 여기서 전제는 “대학 수준의 고급 정의까지는 필요 없다”는 실용주의이며, 대신 실제 개발에서 맞닿는 형태로 최소 개념을 잡아주는 방식이다.^4

• 화자는 첫 번째 예로 “함수라는 걸 모르는 분”이 실제로 존재한다고 말하며, 이 지점부터 “수학 수업에서 배운 이미지(그래프)”와 “실제 함수의 본질(입력→출력 규칙)”을 분리해서 설명한다.^1

3.2 ‘함수’ 오해 바로잡기: 그래프는 본질이 아니라 표현이다^2

화자는 어떤 사람들이 “함수라고 하면 그래프 그리고 이런 것들을 함수라고 아는” 경우가 있다고 지적한다.^2 그리고 그래프를 그리는 행위는 “함수식에 숫자를 넣은 다음에 2D 평면에 … 그림 그리는 것”일 뿐이라고 표현하며, 그 자체가 함수의 정의가 아니라는 점을 강조한다.^2

• 여기서 화자가 주는 메시지는, “함수 = 그래프 모양”으로 기억하면 코딩에서 function을 마주할 때 개념적 연결이 끊어진다는 것이다.^2

3.3 함수의 ‘초등학교 레벨’ 정의: 입력을 넣으면 출력이 나오는 까만 박스^3

화자는 정확한 함수의 뜻을 “초등학교 레벨로” 다음처럼 정의한다: **숫자나 데이터를 집어넣으면 다른 숫자나 데이터가 나오는 ‘까만 박스’**를 함수라고 부른다.^3 고등학교/대학교에서는 더 정확한 정의를 배우지만, “거기까지는 지금 알 필요 없다”고 선을 긋는다.^4

• 이 정의는 이후 코딩 function과 연결되기 위한 다리 역할을 한다.^5

[!IMPORTANT] 함수 이해의 목표^3 함수의 엄밀한 수학 정의를 외우는 것이 아니라, “입력→출력 규칙(변환)”이라는 관점을 잡는 것이 코딩에서 핵심이라고 말한다.^3

3.4 왜 함수 개념이 코딩에 필요하나: function 문법은 같은 역할을 한다^5

화자는 “왜 이걸 알아야 되냐면” 코딩에 function 문법이 있는데, 수학의 함수와 기능이 “똑같아서”라고 답한다.^5 수학에서의 함수는 “뭔가 집어넣으면 다른 값을 뱉는” 계산기 같은 것을 만들 때 쓰고, 코딩의 function도 동일하게 작동한다고 연결한다.^6

• 코딩에서 ()(소괄호)에 “뭔가를 집어넣으면”, 그것을 “이렇게 바꿔서 퇴(되)뱉어 주세요”라고 사용할 수 있는 법이 함수 문법이라는 식으로 설명한다.^7
• 따라서 “함수 정의가 뭔지 잘 이해”하는 사람은 function 문법도 코딩할 때 “잘 갖다 쓸 수 있다”고 말한다.^7

3.5 코딩에서 함수를 쓰는 대표 목적 2가지: 변환 계산기 만들기, 로직 재사용^8

화자는 함수(펑션)를 쓰는 상황을 두 갈래로 제시한다.^8

1. “뭔가 값을 집어넣으면 다른 값을 뱉어 주는 계산기 같은 걸 만들고 싶을 때” 함수 문법을 쓰면 좋다.^8
2. “계산하는 로직을 재사용하고 싶을 때”도 함수 문법이 유용하다고 말한다.^9

이 파트는 “함수 = 그래프”로 기억하는 사람에게, 코딩에서의 함수가 ‘그림’이 아니라 로직 모듈이라는 감각을 심어준다.^6

3.6 집합/명제가 왜 도움이 되나: 조건식·필터링 로직은 결국 ‘소속/논리’ 문제^10

화자는 예시로 “뉴진스 좋아하는 사람들”, “아이브 좋아하는 사람들”, “스파(에스파) 좋아하는 사람들”이라는 **서로 다른 그룹(집합)**을 든다.^10 그리고 “뉴진스, 아이브는 좋아하는데 스파는 안 좋아하는 사람”을 출력하고 싶으면 어떻게 하냐고 묻는다.^11

• 이 요구사항을 코드로 짤 때 “if문(조건문) 그리고 조건식 그리고 연산자”를 쓰게 되며, 이때 고등학교에서 배운 “집합과 명제” 내용이 은근히 도움이 된다고 말한다.^12

즉, 특정 조건을 만족하는 사람을 걸러내는 로직은:

• A(뉴진스 좋아함)에도 속하고
• B(아이브 좋아함)에도 속하지만
• C(스파 좋아함)에는 속하지 않는
  대상을 찾는 문제로 모델링된다.^11

3.7 교집합/합집합을 코드의 논리 연산자와 연결하기^13

화자는 수학적 표현을 간단히 상기시킨다.^13

• 어떤 데이터가 A에도 속하고 B에도 속하면 수학적으로 교집합이라고 한다.^13
• “적어도 이렇게 하나에 속하는 것”은 합집합이라고 부른다고 설명한다.^13

그리고 코드에서는 이런 개념을 “논리 연산자”로 표현하게 된다고 말한다.^14 즉 일반적으로:

• 교집합 ↔ AND 조건
• 합집합 ↔ OR 조건
  같은 방식으로 연결된다는 취지다.^14

3.8 집합을 다룰 때의 법칙: 조건식을 더 깔끔하게 만든다^15

화자는 집합을 다룰 때 적용할 수 있는 “법칙들”이 있고, 이런 것을 알아두면 조건식 같은 것을 코드로 짤 때 “좀 더 깔끔해질 수 있다”고 말한다.^15

+++ 상세 보충(영상의 뉘앙스에 맞춘 해석) 영상에서는 구체 법칙명을 나열하지는 않지만, “집합의 법칙을 적용해 조건식을 정리한다”는 말은 보통 다음과 같은 정리/단순화를 떠올리게 한다:

• 드모르간 법칙, 분배법칙, 흡수법칙 등으로 조건을 간단히 만들기
• 중복 조건 제거, 부정 조건 정리, 괄호 구조 단순화
  화자의 핵심은 “이런 정리 감각이 있으면 조건문이 짧고 명확해진다”는 쪽이다.^15 +++

3.9 “배수 조건 로직”과 명제/증명: 포함관계 확인을 해야 할 때가 있다^16

화자는 또 다른 상황으로 “이런 코드 짤 때도 많습니다”라며 배수 조건을 예로 든다.^16 질문은 다음과 같다.^17

• [? 질문] x가 6의 배수면, x가 3의 배수인 것도 항상 만족할까^17
  [= 답] 이런 종류의 로직은 개발 중에 “증명해야 되는 경우”가 있으며, 그 방법은 고등학교 때 배운 집합과 명제 단원을 살펴보라는 것이다.^18

화자는 “이런 거 증명 어떻게 해요”라고 던진 뒤, 해결책을 “집합과 명제 단원”으로 연결한다.^18 즉, 단순히 감으로 코딩하면 안 되고, 조건의 포함관계/함의를 논리적으로 확인해야 안전한 로직이 된다는 뉘앙스다.^18

3.10 지수와 로그의 직관: “몇 번 곱해야 도달하는가”를 표현하는 도구^20

화자는 2를 반복해서 곱하는 예시를 든다.^20

• 2를 몇 번 곱하면 16이 되는가 → “네 번 곱하면 된다”고 말한다.^20
• 여기서 4를 지수라고 부른다고 설명한다.^21

그리고 이 “몇 번 곱해야 16이 되는지”를 로그 기호로 표현할 수 있다고 말한다.^22 또한 “이게 뭐냐면” 바로 그 의미(2를 몇 번 곱해야 16이 나오는지)를 표현한 것이라고 재차 풀어준다.^23

• “그래서 이런 식으로 갖다 쓰시면 4가 자리에 나올 거예요”라고 말하며, 로그 표현의 결과로 ‘4’가 나온다는 점을 강조한다.^24

3.11 성능/실행 시간 감각에서 로그가 등장한다: 반복문이 ‘로그 n 번’ 도는 경우^25

화자는 “코드의 실행 시간을 표현할 때 가끔 지수와 로그를 쓰게 될 텐데”라며 반복문 예시로 넘어간다.^25

1. n 정도 반복문을 돌리면 코드는 몇 번 실행되나 → “당연히 n번 실행”이라고 답한다.^26

2. (설명상) “n번 돌리는 반복문 안에 n(또는 n-1로 들림)을 또 돌리는 반복문을 집어넣으면” 안의 코드는 몇 번 실행되나를 묻는다.^28 이어서 “n 번 실행이 되겠죠”라고 말하는데,^29 여기 대목은 말이 빠르게 지나가 **전형적 중첩 반복의 실행 횟수(보통 n²)**를 엄밀히 계산하는 강의라기보다, “반복 구조에 따라 실행 횟수 규모가 달라진다”는 흐름을 위한 브릿지로 등장한다.^28

3. 핵심 예시: i가 2씩 곱해지면서 n이 되기 전까지 반복하는 루프(즉 1,2,4,8,...)를 돌리면 반복문은 총 몇 번 실행되나를 묻고, “대충 로그 n 번 실행”된다고 말한다.^30

• n=64를 넣으면 “여섯 번 정도 실행”된다는 뜻이라고 구체 수치를 준다.^31
• 그리고 “되게 적게 실행이 되죠”라고 덧붙이며 로그 성장이 느리다는 직관을 전달한다.^32

마지막으로 이런 방식으로 “코드의 성능 같은 걸 평가할 때” 지수나 로그 개념으로 평가하는 경우가 “가끔” 있다고 정리한다.^34

[!TIP] 로그 반복문을 알아두는 이유(영상 맥락)^30 i *= 2처럼 값이 배로 커지는 루프는 실행 횟수가 선형이 아니라 로그 n 수준으로 줄어들 수 있으며, 이런 패턴을 성능 감각으로 이해하는 데 로그 개념이 쓰인다.^30

3.12 프런트엔드에서도 수학이 필요할 때: 애니메이션 속도 곡선(이징)을 함수로 만든다^35

화자는 “프런트 엔드 개발할 때도 수학 지식이 가끔 필요”하다고 하며, UI 애니메이션 예시를 든다.^35

• 시간이 지나면서 버튼이 점점 커지는 애니메이션을 만들고 싶다고 한다.^35
• 그런데 버튼이 “일정 속도로 커지는 건 너무 재미가 없”어서, “처음에 느렸다가 갑자기 빨라지게” 만들고 싶으면 어떻게 하냐고 묻는다.^36

해결 방향은 “직선”처럼 일정 변화율로 만들지 말고, 시간에 따라 버튼 크기가 곡선 형태로 커지도록 만들면 된다는 것이다.^37 즉 시간-크기 관계를 비선형 함수로 디자인하는 문제로 본다.^37

3.13 지수/2차/3차 함수로 ‘점점 빨라지는’ 커브를 만들 수 있다^38

화자는 이런 곡선을 그리고 싶으면 “지수 함수나 2차 3차 함수 이런 거”를 그리면 된다고 말한다.^38

• “x를 넣으면 x제곱을 뱉어주는 계산기”를 만들면 버튼 커지는 속도를 조절할 수 있다고 설명한다.^39
• 그리고 “버튼 커지는 속도가 갈수록 빨라지는 거 보이시죠”라고 말하며, 제곱/지수 계열의 함수가 시간이 갈수록 증가 속도를 키우는 형태를 직관적으로 연결한다.^40

3.14 반대로 ‘처음엔 빠르고 나중엔 느려지는’ 커브는 로그 함수로 만든다^41

이번에는 “처음에 빨랐다가 갑자기 느려지는 식”으로 버튼 사이즈를 키우고 싶으면 어떻게 하냐고 묻고, “로그 함수를 갖다 쓰시면” 된다고 답한다.^41

• 이유는 “로그 함수는 이런 식으로 생겼기 때문”이라고 하며 그래프 모양(초반 급격, 후반 완만)을 근거로 든다.^43
• “모양이 마음에 안 들면 다른 함수들을 찾아보”라고 말해, 애니메이션 곡선(이징)은 요구 감성에 맞춰 여러 수학적 함수/커브를 선택할 수 있음을 시사한다.^44

3.15 특정 조건을 만족하는 수식이 필요할 때: 방정식으로 미지수를 구한다^45

화자는 “내가 특정 조건을 만족하는 수식이나 함수식을 구하고 싶을 때”가 있고, 그럴 때 방정식을 사용하는 경우가 많다고 말한다.^45

예로 “요런 직선을 그리고 싶은” 상황을 든다.^46

• 직선을 그리려면 1차 함수(직선 방정식) 형태의 수식으로 표현하면 된다고 말한다.^46
• 그런데 a, b 값을 모르는 상황을 제시한다.^47
• 하지만 그 직선이 “두 점을 지나는 건 알고 있는” 상황이라고 조건을 둔다.^48

3.16 두 점을 지나는 직선의 계수 a, b 구하는 방법: 대입 → 연립 → 소거 → 다시 대입^49

화자는 a, b를 어떻게 구하냐고 물은 뒤, 방법을 단계적으로 설명한다.^49

1. “점들을 함수에 대입해 보면” 된다고 말한다.^50

   • 두 점을 직선식에 각각 넣으면 식이 2개 나온다는 흐름이다.^50

2. “미지수 두 개가 있는 방정식이 두 개” 있으면, “두 개를 서로 빼서 하나의 미지수를 소거”하면 “하나의 미지수를 구할 수” 있다고 설명한다.^52

3. 그 다음 “하나의 미지수를 … 하나의 식에 대입해 보면” 된다고 말하며 남은 미지수를 구하는 절차를 말한다.^53

이 파트에서 화자는 “누구나 다 아는 걸 왜 이렇게 가르치고 있냐”는 반응을 예상하며, 실제로 가르쳐보면 “이거 모르는 분이 n명 중에 한 명 정도 꼭 나온다”고 말한다.^54 즉, 개발 학습에서 방정식/연립의 기초가 생각보다 빈 구멍으로 남아 있는 경우가 있다는 현장 경험을 근거로 든다.^55

또한 실제 코딩할 때도 “간단하게 선을 그리거나, 추정”해야 하는 일이 가끔 있어서 방정식이나 함수 풀이법을 “간단하게 알아두는 게 좋을 것 같다”고 권한다.^56

[!NOTE] 화자가 강조하는 ‘필요 수준’^57 고난도 문제풀이가 아니라, 개발 중 “선 긋기/추정” 같은 실무 상황에 쓰일 만큼의 기초 풀이 절차를 알자는 취지다.^56

3.17 데이터를 분석하고 싶다면: 평균·중앙값·표준편차와 가설검정/분포/회귀가 등장한다^58

화자는 “데이터를 가지고 요거저거 분석”하고 싶으면 기본적인 “고등학교 레벨 통계 지식들이 필요”하다고 말한다.^58

구체적으로 다음을 열거한다.^59

• 평균, 중앙값, 표준편차^59
• 집단 간 차이를 비교/분석: “g 테스트 t 테스트 아노바”^59
• 정규분포와 “신뢰 구간”^59
• 데이터 간 상관이 있는지: “회기(회귀) 분석”^59

이 파트의 핵심은 “통계는 데이터 분석에서 가끔 필요” 수준이 아니라, 비교/검정/관계 분석까지 포함해 실제 업무 요구로 이어질 수 있는 도구들이라는 점을 한 번에 보여주는 것이다.^59

3.18 딥러닝은 쉽게 입문하지만, 원리를 이해하려면 ‘행렬’이 기본이다^61

화자는 “머신 러닝 기법 중에 딥러닝이 유명해진 이유”를 “진짜 개나소나 쉽게 입문할 수 있어서”라고 표현한다.^61 즉, 접근성이 높아졌다는 진단이다.^61

• “데이터 전처리만 할 줄 알면 누구나 딥러닝 모델을 만들 수” 있다고 말한다.^62
• 하지만 “원리 이해 같은 걸 잘 하고 싶다”면 기본적으로 “행렬 정도만 잘 알고 오시면” 된다고 말한다.^63

이어서 행렬을 “숫자들을 가로세로로 배치한 것”이라고 매우 기초적으로 정의하고,^64 딥러닝/ML 맥락에서 자주 쓰이는 최소 연산으로:

• “행렬의 곱 구하는 거”
• “행렬을 트랜스포즈(전치) 하는 거” 정도만 알고 있으면 일단 도움이 된다고 말한다.^65

3.19 경우의 수(팩토리얼, 조합)와 확률: 게임/비즈니스 로직에서 직접 계산 요구가 생긴다^67

화자는 마지막으로 “경우의 수/조합/확률”이 필요한 전형적 예시를 게임 로직으로 제시한다.^67

1. 5명의 유저를 줄 세우는 유니크한 경우의 수 최대치: “5 팩토리얼”을 계산하면 된다고 말한다.^67

2. 게임 캐릭터가 20명 있고 그중 5명을 뽑아 조합을 짠다면 유니크 조합 수는 무엇인가: “콤비네이션”을 쓰면 된다고 말한다.^69

• 구체적으로 “20C5를 계산”하면 된다고 수치를 명시한다.^71

3. 가챠(뽑기) 기능의 확률 설계:
   • 한 번 뽑을 때 1,000원
   • 평균 30만 원 정도 썼을 때
   • 95% 확률로 캐릭터가 최소 한 장은 나오게 하고 싶다
   • 이때 캐릭터 뽑힐 확률을 몇 %로 설정해야 하냐는 요구를 던진다.^72

이 예시는 확률이 단순 학문이 아니라 가격/과금/체감/규제·민원 리스크와 연결된 “비즈니스 로직”이라는 점을 강조한다.^74

• 화자는 이런 식으로 비즈니스 로직을 만들 때 확률 계산이 “가끔 들어가기” 때문에 확률도 “대충은 알고 있는 게 좋다”고 말한다.^74
• 특히 확률 계산을 잘못하면 “환불 사태” 같은 문제가 일어날 수 있으니 “수학 잘하셔야” 한다고 경고한다.^75

3.20 결론: 문제풀이를 많이 할 필요는 없고, 학교 수학의 ‘기본 개념’이면 충분하다^76

화자는 끝부분에서 요구 수준을 다시 낮춰 명확히 한다.^76

• “문제 풀고 그럴 필요는 없”고,^76
• “학교 다닐 때 배운 기본 개념들 정도만 잘 알고 있으면 도움이 많이” 된다고 정리한다.^77

즉, 이 영상의 메시지는 “수학을 잘해야 코딩한다”가 아니라, “코딩을 하려면 최소한의 수학 개념은 빈칸이 없어야 한다”는 형태로 마무리된다.^1

4. 핵심 통찰^1

1. 코딩에서 막히는 지점은 문법보다, 문제를 입력-출력/조건/반복/관계로 모델링하는 능력이며 그 바탕에 기초 수학 개념이 있다.^3
2. 함수를 “그래프”로만 기억하면 코딩의 function을 도구로 쓰기 어렵고, “까만 박스(입력→출력)”로 이해해야 재사용 가능한 로직을 만든다.^2^9
3. 조건문은 결국 “어떤 집합에 속하는가/어떤 조건을 동시에 만족하는가”의 문제라서 집합·명제가 조건식 정리와 로직 검증(포함관계 증명)에 도움 된다.^12^19
4. 반복문이 i *= 2처럼 증가할 때 실행 횟수는 로그 n이 되며, 성능 감각을 만들기 위해 로그 직관이 유용하다.^30^34
5. 프런트엔드 애니메이션의 “재미”는 선형 변화가 아니라 **함수 곡선(지수/다항/로그)**으로 속도 곡선을 설계하는 데서 나온다.^36^41
6. “두 점을 지나는 직선”처럼 조건이 주어졌을 때 미지수를 구하는 방정식/연립/소거는 실무의 선 그리기·추정 문제로 이어질 수 있다.^48^56
7. 데이터 분석을 하려면 기술통계(평균/중앙값/표준편차)뿐 아니라 비교/검정(t-test, ANOVA 등), 분포/신뢰구간, 관계 분석(회귀)까지 도구가 확장된다.^59
8. 딥러닝은 구현 진입장벽이 낮아졌지만, 원리를 이해하려면 행렬과 최소 연산(곱, 전치)이 기본 토대가 된다.^62
9. 경우의 수·확률은 게임/비즈니스 로직에서 직접 돈과 연결되며, 확률 계산 실수는 환불 사태 같은 문제로 번질 수 있다.^72

• 실행 시사점(영상 내용에서 직접 도출)
  • 함수: “입력(파라미터) → 출력(리턴)” 관점으로 코드를 읽고 쓰는 연습을 한다.^3
  • 조건식: AND/OR/NOT를 집합(교집합/합집합/여집합) 관점으로 바꿔 생각하며 조건을 정리한다.^13
  • 성능: i *= 2 패턴을 보면 반복 횟수를 “대충 로그 n”으로 추정하는 습관을 들인다.^30
  • 프런트 애니메이션: 원하는 속도감(초반 느림→후반 빠름 / 반대)을 지수/다항/로그로 모델링해본다.^38
  • 데이터/ML: 통계 기본 용어와 행렬(곱, 전치)의 의미를 최소한으로라도 복습한다.^59
  • 확률형 상품/가챠 로직: 목표 체감(“30만 원에 95%”)을 수식으로 세워 확률을 역산하는 접근이 필요함을 인지한다.^72

5. 헷갈리는 용어 정리 (해당 시에만)^3

• 함수(수학): 숫자/데이터를 넣으면 다른 숫자/데이터가 나오는 “까만 박스(입력→출력 규칙)”라는 설명으로 제시된다.^3
• function(코딩): 수학의 함수와 같은 역할로, 소괄호에 입력을 넣으면 정해진 로직에 따라 값을 바꿔 “뱉어주는” 문법/도구라는 취지로 설명된다.^5
• 교집합: A에도 속하고 B에도 속하는 것.^13
• 합집합: 적어도 A 또는 B 중 하나에 속하는 것.^13
• 지수: “2를 몇 번 곱하면 16이 되나”에서 그 ‘몇 번’을 나타내는 값(예: 4).^20
• 로그: “2를 몇 번 곱해야 16이 나오나”를 표현하는 기호/표현으로 소개된다.^23
• 행렬: 숫자들을 가로세로로 배치한 것.^64
• 트랜스포즈(전치): 행렬을 전치하는 연산으로 언급된다.^65

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참고(콘텐츠 정보)^1

• 제목: 수학포기자들은 코딩하면 큰일남^1
• 채널: 코딩애플^1
• 길이: 7분 49초^1
• 링크: https://www.youtube.com/watch?v=ZibkMbbDT5c^1