機械学習、データ分析等、ビジネスで数学の能力を求められることが多くなりました。
もともと文系の方だけでなく、理系の方でも、受験からしばらく経ってすっかり忘れてしまった、という方は多いのではないでしょうか。
ここでは、本ブログの別コンテンツとして提供している「高校数学一夜漬け」シリーズから、機械学習、データ分析に必要な数学知識（専門書を読むための前提知識）を効率的に学習するためのカリキュラムを提供します。
ぜひ皆さんの数学学習に役立ててください。
※作成中の部分は、順次アップデートします。
DAY1: 文字式の計算、方程式、不等式
DAY2: 場合の数、順列
DAY3: 組合せ、確率
DAY4: 関数①（二次関数）
DAY5: 関数②（三角関数）
DAY6: 関数③（指数関数、対数関数）
DAY8: ベクトル
DAY9: 関数④（分数関数、無理関数）
作成中
DAY10: 極限計算
作成中
DAY11: 微分法応用
作成中
DAY12: 積分法応用
作成中
DAY13: 偏微分
作成中
DAY14: 行列
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