코드스테이츠 AI 부트캠프 2기 후기 : 4일차 : 데이터 사이언스 로드맵

코드스테이츠 AI 부트캠프 2기 후기 : 4일차 :

S1-Week 1 : Data Preprocess & EDA / Data Visualize

일정 :

• 코랩 (Colab) 판다스 (Pandas)를 이용한 데이터 시각화 (Data Visualize) 이론
• 코랩 (Colab) 판다스 (Pandas)를 이용한 데이터 시각화 (Data Visualize) 활용
• 부트캠프 내용 훑어보기

 

정리 :

어느덧, 부트캠프의 1주 일정이 끝이나고, 내일은 1주간 배운 전반적인 내용을 확인하는 스프린트 챌린지 (Sprint Challenge)라는 시험과도 같은 것을 본다고 한다. 

 

부트캠프라는 코스와 함께 그 안의 시스템에 적응하고자 압박감을 느끼며 1주의 시간이 지나가고 있는 것 같다. 그래도 시간이 날때마다 미리미리 내용들을 빠르게 훑어보는 것이 조금 도움이 되는 것 같다는 생각이 든다. 물론 내용을 다 이해하거나 하는 것은 아니지만, 적어도 앞으로 이러한 내용들을 하겠구나란 것을 알게 되고, 내가 아는 게 무엇인지 모르는 게 무엇인지에 대해서 구분이 더 명확하게 되고 있으며, 그에 따라 내가 채워나가야할 것이 무엇인지에 대해서 더 명확하게 감이 잡히고 있다. 

 

내용을 알아가면 알아갈수록 해야할 것들이 많아지고 있다. 오늘 과정 중에 장기적인 데이터 사이언스 로드맵이라는 글을 읽게 되었다. 실제로 유능한 데이터 사이언스가 되기 위해서 다음의 것들을 하기를 추천하였다. 

 

데이터 사이언스 로드맵 (Data Science Roadmap)

1. 한 개 이상의 언어를 공부하라 (Python). 언어로 기본적인 것들을 할 수 있을 정도, Library에 대한 전반적인 이해를 갖추라

2. Andrew NG의 머신 러닝 수업을 듣고, 문제를 프로그래밍 언어로 풀어보라

3. 추가적으로 머신 러닝 수업을 듣고ㅡ 풀어라

4. SQL 공부를 하라.

5. 로우 데이터를 작업하라.

6. 한두 개의 프로젝트를 스스로 처음부터 끝까지 완성하라

7. 캐글(Kaggle)에서 커널(Kernel)에 대해 배우고 대회에 참가하라

8. 데이터 사이언스 커뮤니티에 가입하라. 

 

일단. 해야할 것들이 많지만, 차근차근 하나씩 진행하여 정리하도록 하자.

 

 

 

38살 비전공 개발자 : Index

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