인프런 커뮤니티 질문&답변
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선생님
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안녕하세요. 이 부분은 최근 오픈한 머신러닝 강의 상세페이지에서도, 설명을 드리기도 했고, 처음하는 파이썬 데이터 분석에서도 설명을 드리고 있습니다.
꼭 크롤링이 필요한 것이냐? 라고 물으신다면, 크롤링 SQL 등을 통해, 탄탄히 기본기를 쌓지 않으면, 바로 머신러닝, 인공지능을 익히는 것은 무리가 있다 라고 말씀을 드리고 싶습니다.
다만, 파이썬, SQL 등등을 탄탄히 잘 알고 있고, 원활하게 응용할 수 있다면, 처음하는 파이썬 데이터 분석 부터 익히셔도 괜찮습니다. 하지만, 어쨌든 전체 데이터 영역은 데이터 수집, 저장, 분석, 예측 으로 전체 과정이 이루어진다는 것도 이해하시면 좋을 것 같습니다.
데이터 분석/과학 코스: 원하는 데이터를 가져와서 분석하고, 예측까지 할 수 있는 최신 테크트리
익히는 순서에 따라 번호를 붙여 놓았습니다.
1. 파이썬과 데이터 수집(크롤링) 기본 (파이썬과 웹, 데이터 이해 기본)
2. Scrapy와 Selenium 정복 (현존 최강 크롤링 중급 기술 및 관련 IT 지식)
3. SQL과 데이터 저장/분석 기본 (데이터 저장/분석)
4. NoSQL(mongodb) 빅데이터 기본 (빅데이터 저장/분석)
5. 처음하는 파이썬 데이터 분석 (데이터 전처리와 pandas, 최신 시각화) [데이터과학 Part1]
6. 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
7. AI 인공지능 부트캠프 (데이터 예측 자동화, 22' 상반기) [데이터과학 Part3]
바로 위에서 보여드린 데이터 분석/과학 코스를 들으시면 도움이 되실 것입니다
데이터쪽 커리어는 크게 데이터 분석가와 최근의 데이터 과학자로 볼 수 있습니다
두 커리어는 결국 프로그래밍으로 데이터 수집, 저장, 분석, 예측 작업을 할 수 있으면 됩니다
여기에 각 비즈니스 분야에 대한 지식(도메인 지식이라고 합니다)을 쌓으시면 경쟁력을 가질 수 있습니다
관련 기술에 대한 기본기를 차곡차곡 쌓을 수 있도록, 각 강의마다 기존에 없는 커리큘럼으로 난이도까지 고려해서, 만들습니다
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선생님 저의 우문에 이렇게 상세하게 답변 주시니 너무 감사하여 몸둘 바를 모르겠습니다. 저는 이역만리 타국에서 한국 나이로 치면 터무니 없다고 할 수 있는 늦은 나이에도 불구, 데이터 전문가가 되겠다는 각오로 공부를 시작하였답니다. 하지만 인터넷의 발달로 이렇게 먼 곳에 계신 선생님의 양질의 강의로 주경야독 독학을 할 수 있음에 감사하며 오늘 일과 후의 피로를 딛고 오늘도 열심히 공부하려 합니다. 성급하게 생각하지 않고 꾸준히 공부하며 좋은 결실을 이루어내고 언젠가는 잔재미 선생님 때문에 이렇게 될 수 있었다고 고백하는 그 날을 기다려 봅니다. 꾸벅... (_ _)
그런데 데이터 분석가와 데이터 과학자는 어떻게 구분이 될까요? 후자가 좀 더 머신러닝과 관련한 것이라 보면 될까요? 사실 데이터 사이언스라는 루즈한 용어의 사용이 난무하기 시작하면서 조금 데이터 분석가니 데이터 과학자니 하는 용어들도 무분별하고 특별한 구분없이 남용되는 거 같긴 하지만, 선생님께서 두 개를 딱 구분하여 말씀해주셔서, 선생님께서는 어떻게 생각하시는지 궁금하여 여쭤봅니다.