231024 데이터리터러시

전체적인 공부 방법에 관한 큰 뼈대를 익히는 시간이었다.

긴 과정이다. 공부는 대략 1월까지, 취업준비과정까지 하면 대충 내년 3월까지일텐데,

이 과정만으로는 부족하다는 것이 강사님의 결론인지라,

본 과정에 추가로 배울 것들을 정리해본다.

'핵심' - 어떤 문제를 설정하고 가설을 세웠는가? 그 결과 얻어낸 해석에 대해 어떤 '액션'을 제시하겠는지 story telling!

 

• 데이터 전처리: 엑셀, 구글 스프레드시트를 연습, 특히 구글 스프레드 시트는 클라우드기반인지라 빅데이터와 잘 맞을듯싶다.
• R: 현재 빅데이터 관련 자격증들이 대부분 R이 실기에 사용되는것으로 알고 있다. R 역시 혼공R정도는 읽고 익혀두자.
• Python: 혼공파는 다 했고, 기본을 아예 모르는건 아니기때문에 딥러닝, 머신러닝에 필요한 라이브러리를 추가로 공부해야하는데, 관련 책을 읽어보려고 하면 앞에 수학적 지식을 요구하는 경우가 많아서 그냥 접어버렸었다. 이참에 수학 공부도 같이 병행해서 제대로 라이브러리 공부를 해보자. (TensorFlow, PyTorch)
• 선형대수, 수리통계학(기초수학): 통계 기본서적을 지금 읽고있고, 선형대수, 수리통계를 대학 교재로 공부해보려고 한다. 어차피 행렬을 공부해야 하는 상황이기 때문에, 열심히 하자.
• chat-GPT: 코드리뷰에 도움이 된다고 하니, 파이썬 코딩 테스트 연습하면서 내 코드를 리뷰를 부탁해보는것도 좋겠다. 프롬프트 엔지니어링 관련 책이 요새 많던데, 지금 빌려놓은 책부터 제대로 읽자.
• SQL: 제대로 공부해볼 필요가 있는 것 같다. 데이터베이스를 잘 다루는 역량이 직무에 관계없이 고루 필요해지는 시점인지라, 뭔가 기본적으로 공부해야하는 언어가 된 것 같다. (+ 가능하면 하둡)
• 취업공고 분석: 취업에 큰 목적이 있는것은 아니지만, 혹시 모르니 틈틈히 보면서 현재 해당 업계에서 필요로 하는 지식, trend를 익혀두자. 나쁠게 있나.
• 구글 애널리틱스를 익혀두면 할수 있는 분야가 매우 넓어지는것 같다. 참고
• 클라우드에 있는 데이터를 땡겨올수 있는 능력 역시 가치있다. 단 비용이 든다.(AWS 자격증, 에져)
• 관심있는 도메인(게임, 교육, 금융)에 대해서 꾸준히 관심을 두자.
• 신문, 기술 사이트에 있는 기사에 있는 핵심 내용들을 정리, 제대로 이해하자.
• 석사와 학사의 차이는 논문의 이해 및 적용 가능 여부이다. 어려워도 논문을 읽는 습관이 필요.
• 백준, 프로그래머스 코딩테스트 틈틈히(손 안굳게), 캐글 자주
• github, Notion도 사용법을 익혀두면 좋겠다.

읽을 책: 데이터 문해력, 머신러닝 교과서 with 파이썬 사이킷런, 텐서플로, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

좋은 사이트: TowardsDataScience(Medium), MIT Technology Review, Kaggle, 유튜브-오늘코드

 

꾸준히 배운것들, 배울것들, 실수한것들을 '강박'적으로 정리하는 습관이 필수.