データサイエンティストに必要な学習の項目（微分積分編）
こんにちは！こーたろー＠データ分析の診療所 院長です。
今回はデータサイエンティストに必要な微分積分について、ChatGPTと学習項目を検討しました。
各項目については、各々記事化して、リンクを作成して行きたいと思います。
どうぞ、学習に活用ください。
よかったら前回記事も見てね！
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微分積分の学習項目
以下に、微分積分の学習項目を大項目と小項目に分けてリスト化します。
1. 微分
1.1 基本的な微分法則
定数の微分
変数の微分
和の微分
積の微分
商の微分
合成関数の微分
1.2 高次微分
二次微分
三次微分
n次微分
1.3 部分微分
二変数関数の部分微分
三変数関数の部分微分
1.4 微分の応用
曲線の接線
極値問題
曲率
2. 積分
2.1 不定積分と定積分の理解
不定積分の定義
定積分の定義
2.2 基本的な積分法則
定数倍の積分
和の積分
積の積分
2.3 置換積分
一次置換積分
二次置換積分
2.4 部分積分
積の形の関数の積分
2.5 積分の応用
面積
体積
平均値
3. 微分方程式
3.1 一階微分方程式
線形微分方程式
非線形微分方程式
3.2 二階微分方程式
定数係数の微分方程式
可変係数の微分方程式
3.3 高階微分方程式
n階微分方程式
3.4 微分方程式の解法
分離変数法
定数変化法
4. 応用問題
4.1 物理学や経済学などの分野での微分積分の応用
運動方程式
最適化問題
4.2 統計学での確率密度関数や累積分布関数の理解
確率密度関数の積分
累積分布関数の微分