수학을 몰라도 개발은 시작할 수 있습니다. 하지만 복잡한 조건문이 꼬이고, 데이터가 늘자 성능이 무너지고, A/B 테스트 결과를 어떻게 믿어야 할지 막막해지고, AI 모델의 손실 함수나 벡터 검색이 낯설게 느껴지는 순간이 옵니다. 이 책은 바로 그 지점에서 개발자에게 필요한 수학을 다시 설명합니다.
이 책의 수학은 공식 암기를 위한 수학이 아닙니다. 조건문은 논리로, 데이터베이스는 집합과 관계로, 반복문과 재귀는 수열과 점화식으로, 성능 문제는 복잡도로, 추천과 검색은 벡터 공간으로, 모델 학습은 미분과 최적화로 바라봅니다. 독자가 "이걸 왜 배워야 하지?"라고 느끼기 전에 먼저 코드와 실무 상황에서 출발합니다.
백엔드, 프론트엔드, AI, 그래픽스, 보안, 코딩 테스트까지 개발자가 자주 만나는 문제를 따라가며 필요한 수학의 핵심을 연결합니다. 모든 개념을 깊은 전공 수준으로 파고들기보다, 개발자가 문서를 읽고, 설계를 설명하고, 성능과 데이터를 판단하는 데 필요한 만큼의 직관과 언어를 제공합니다.
이 책을 읽고 나면 수학은 더 이상 시험 문제의 기억으로만 남지 않을 것입니다. 버그를 반례로 보고, 느린 코드를 증가율로 읽고, 데이터의 흔들림을 통계적으로 의심하고, AI와 그래픽스의 내부 계산을 벡터와 행렬의 흐름으로 이해하는 새로운 시야를 얻게 될 것입니다.
