데이터 과학을 위해 필요한 것들
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수학과 통계학적 기반
1.1. 확률
1.2. 선형대수
1.3. 통계
1.4. … -
도메인 전문성 - 금융분야의 데이터 과학자라면 금융을 알아야 하고 반도체 분야의 데이터 과학자라면 반도체를 알아야 한다.
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프로그래밍 & 알고리즘 설계 등
3.0. Python, R, MATLAB등 관련 언어 하나 이상 숙달
3.1. 크롤러 작성
3.2. 패턴 인식
3.3. 머신러닝
3.4. 데이터 시각화
3.5. 데이터베이스와 SQL(어쩌면 NoSQL)
3.6. … -
유연한 자세? - 모델과 도구가 시도 때도 없이 바뀐다. 직무의 범주도 세분화되고 다양해지므로 자신의 흥미를 잘 찾아야 한다.