인프런 커뮤니티 질문&답변

리서치가 포괄적인 개념이라 정확히 답이 될지 모르겠습니다만 도움이 되길 바랍니다.

먼저 캐글은 데이터 과학자나 데이터 분석가 쪽에 역량을 키우기 좋습니다. 언급하신 모델, 알고리즘 구현이 관심이 있으시다면 프로그래밍, 수학 공부와 논문을 읽어 보거나 관련 일(인턴, 프로젝트 등)을 해볼 것 같습니다. 제 강의에서 소개 된 논문 읽는 법, 정보 얻는 법 등을 참고 하시면 됩니다!

리서처는 기존의 것을 분석도 하지만 새로운 것을 만드는 사람이라고 생각합니다. 따라서 구현 능력이 당연히 뒷받침 되어야 하지만 창의성, 독창성이 얼마나 높은지가 가장 중요하다고 생각합니다.

이를 위해 습득한 내용은 반드시 메모(or 토론)를 합니다. 개인적으로 문제점, 해결책, 주요 아이디어 등으로 정리하고 제 생각을 반드시 적어봅니다. 글도 괜찮고 그림만 그려도 괜찮습니다. 깔끔할 필요도 없구요. 중요한 것은 이 단계에서 생각을 정리할 수도 있고 나만의 가설을 만들 수 있다는 것입니다. 그러다가 새로운게 떠오르기도 하고 여러 가지를 조합해서 하나를 만들어 내기도 합니다!

화이팅!

안녕하세요.

먼저 강의에 많은 관심 주셔서 감사드립니다.

저는 리서치 업무를 하고 있어서 데이터 엔지니어에 대한 정확한 루틴은 모르겠습니다..ㅠㅠ

그런데 데이터 엔지니어가 최신 모델을 구현하고 논문을 내고 하는 일이 주요 업무가 아니기 때문에

지금 언급하신 논문구현과 캐글 expert, EDA 같은 것들이 엔지니어 역량과 연관성이 얼마나 큰지 고민을 해보셔야 할 것 같아요.

예를 들어 데이터 엔지니어가 되기 위해서 SQL, 데이터 베이스, 클라우드 등의 지식이 더 요구되는 것으로 알고 있습니다.

무엇이 더 하고 싶으신지를 다시 한 번 생각 해보시겠어요?

감사합니다.