데이터 사이언스 학습 안내

데이터 사이언스는 다양한 분야의 지식과 기술을 필요로 하는 복합적인 학문이다. 데이터 사이언스에서 필요로 하는 지식과 기술은 기초적인 수학 이론, 컴퓨터 관리 프로그래밍 지식, 데이터 분석 이론, 그리고 분석 및 예측을 하고자 하는 해당 분야에 대한 전문 지식, 이렇게 네 가지로 크게 나눌 수 있다.

여기에서는 데이터 분석 이론을 중심으로 설명하지만 데이터 분석에 필요한 최소한의 기초 수학과 프로그래밍 기술, 그리고 전처리 기술도 같이 소개한다.

도표 1.1 데이터 사이언스에 필요한 지식
 
  • 기초 수학 이론

    • 선형대수
    • 미분과 적분
    • 최적화
    • 확률론
  • 컴퓨터 관리 및 프로그래밍 기술

    • 리눅스 운영체제 사용법
    • 프로그래밍 언어
    • 데이터베이스 시스템
    • 병렬처리, 가상화, 클라우드 사용법
  • 데이터 분석 이론

    • 확률 모형
    • 검정 및 추정
    • 회귀 분석과 분류, 클러스터링
  • 해당 분야에 대한 전문 지식

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    • 해당 분야의 정보를 이해하고 분석 결과가 올바른지를 판단할 수 있는 능력
    • 이미지 처리, 음성/음향 처리, 텍스트 처리 등의 자료 전처리 기술

다음 학습안내도는 위에서 말한 다양한 지식과 기술이 어떻게 연관되어 있으며 어떤 순서로 공부해야 하는지를 알려준다. 이는 하나의 예시일 뿐, 모든 사람이 반드시 여기에서 알려주는 순서와 방법을 따를 필요는 없다. 하지만 처음으로 데이터 사이언스를 공부하고자 하는 분들에게는 이 학습안내도가 큰 도움이 되리라고 생각한다.

학습안내도를 보는 방법은 다음과 같다.

  • 전체 내용은 하나의 절을 기본 학습단계로 한다.
  • 아래쪽 학습단계는 윗쪽 학습단계의 내용을 알아야 학습할 수 있다. 이미 알고 있는 내용인 경우에는 생략할 수 있다.
  • 오른쪽 학습단계는 왼쪽 학습단계의 내용을 알아야 학습할 수 있다. 특히 모든 수학 이론은 거기에 해당하는 파이썬 패키지를 사용하여 프로그래밍하며 학습한다. 만약 왼쪽 학습단계의 내용을 이미 알고 있다면 바로 오른쪽 학습단계를 공부하면 된다.
  • 별(*) 표시가 있는 부분은 고급 주제이다. 시간이 부족한 경우에는 이 부분을 생략하고 나중에 학습해도 된다.
 

 

[출처] https://datascienceschool.net/view-notebook/18d0a33495a94396b5eb1c1253b5c16d/

 

 

 

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