머신러닝 엔지니어 공부 순서 로드맵 질문드립니다
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안녕하세요 간호사로 근무하다가 머신러닝 엔지니어로 커리어 전환을 위해 6개월 전 부터 공부 중인 살람입니다.
6개월간은 AI 부트캠프에서 공부를 하면서, 너무 앵무새처럼 코드만 따라치는 수업을 하길래 수업은 서브로 듣고 따로 이론적인 부분들을 공부하고 있었습니다.
현재는 선형대수학, 고등학교 수준의 미적분, 정말 얕게 훑기만 한 기초통계학 정도의 이론적 지식이 있고
파이썬 코드로는 정형 데이터를 이용해서 sklearn, tensorflow 를 이용한 모델링 정도는 할 수 있습니다.
트리 계열 나무, 회귀 분석, 앙상블 모델, ANN 정도의 원리는 어떻게 돌아가는지는 알고 있는 정도의 지식을 가지고 있는 것 같습니다. 아직 비정형 데이터 쪽은 공부해본적이 없습니다.
다만 대학원 입학을 위해 준비를 하다보니 대충 어떻게 알고 있는지 정도로는 충분하지 않고 엄격하게 그 이론을 정확히 알고 있는 것을 요구하고 있는 것 같아 공부를 제대로 다시 해보려고 합니다.
또, 엄격하게 이론을 제대로 알고 있는 것이 더욱 도움이 될 것 같아서요
그래서 질문은 다음과 같습니다.
1. 확률론, 선형대수학, 미적분 이 3가지 중 어느 부분에 대해서 비중을 둬서 공부를 하는 것이 중요할까요 ? 지금 생각으로는 확률론에 대한 부분을 더욱 공부해야 하나 생각하고 있습니다.
2. 포트폴리오등을 어떻게 준비하는 것이 좋을까요 ? 대략 달에 3개 정도의 캐글 컴피티션 혹은 데이터셋을 이용해서 캐글이나 깃허브에 업로드 해두긴 했습니다. 이런 노트북들을 포트폴리오처럼 취급하며 제출해도 괜찮을까요 ?
3. 알고리즘이나 자료구조에 대한 공부도 해야 한다면, 어느정도의 지식을 필요로 할까요 ? 현재 이것 저것 여러개를 같이 많이 채우려고 하니 시간이 너무 부족해서, 알고리즘에 대한 공부의 우선순위를 가장 낮게 두고 있는데 괜찮을까요 ?
안녕하세요 간호사로 근무하다가 머신러닝 엔지니어로 커리어 전환을 위해 6개월 전 부터 공부 중인 살람입니다.
6개월간은 AI 부트캠프에서 공부를 하면서, 너무 앵무새처럼 코드만 따라치는 수업을 하길래 수업은 서브로 듣고 따로 이론적인 부분들을 공부하고 있었습니다.
현재는 선형대수학, 고등학교 수준의 미적분, 정말 얕게 훑기만 한 기초통계학 정도의 이론적 지식이 있고
파이썬 코드로는 정형 데이터를 이용해서 sklearn, tensorflow 를 이용한 모델링 정도는 할 수 있습니다.
트리 계열 나무, 회귀 분석, 앙상블 모델, ANN 정도의 원리는 어떻게 돌아가는지는 알고 있는 정도의 지식을 가지고 있는 것 같습니다. 아직 비정형 데이터 쪽은 공부해본적이 없습니다.
다만 대학원 입학을 위해 준비를 하다보니 대충 어떻게 알고 있는지 정도로는 충분하지 않고 엄격하게 그 이론을 정확히 알고 있는 것을 요구하고 있는 것 같아 공부를 제대로 다시 해보려고 합니다.
또, 엄격하게 이론을 제대로 알고 있는 것이 더욱 도움이 될 것 같아서요
그래서 질문은 다음과 같습니다.
1. 확률론, 선형대수학, 미적분 이 3가지 중 어느 부분에 대해서 비중을 둬서 공부를 하는 것이 중요할까요 ? 지금 생각으로는 확률론에 대한 부분을 더욱 공부해야 하나 생각하고 있습니다.
2. 포트폴리오등을 어떻게 준비하는 것이 좋을까요 ? 대략 달에 3개 정도의 캐글 컴피티션 혹은 데이터셋을 이용해서 캐글이나 깃허브에 업로드 해두긴 했습니다. 이런 노트북들을 포트폴리오처럼 취급하며 제출해도 괜찮을까요 ?
3. 알고리즘이나 자료구조에 대한 공부도 해야 한다면, 어느정도의 지식을 필요로 할까요 ? 현재 이것 저것 여러개를 같이 많이 채우려고 하니 시간이 너무 부족해서, 알고리즘에 대한 공부의 우선순위를 가장 낮게 두고 있는데 괜찮을까요 ?
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