16주 데이터 사이언티스트 되기 : 커리큘럼 of 데이터 사이언스

 

---

안녕하세요, 여러분! 오늘도 테크씬입니다! 최근에 Data Science 분야와 Data Scientist 직업에 대해서 굉장히 높은 관심을 보여주신 많은 분들이 계셨습니다. 그런 분들의 열정과 관심에 깊은 감사의 마음을 표현하고 싶네요.^^. 또한, Data Scientist가 되는 길을 모색하고 있는 수많은 분들이 제 개인 블로그를 찾아와 주셨습니다. 그리고 그 많은 분들 중에서도 특히 "Data Scientist가 되기 위해서는 어떠한 주제나 기술들을 깊게 공부해야 하는지?"라는 질문을 주셨어요. 

그래서 저는 여러분들의 이러한 궁금증을 해결해 드리기 위해서, 약 16주(대략 4개월 정도) 동안 진행할 수 있는 Data Science 분야의 이론적인 지식을 체계적으로 다루는 학습 커리큘럼을 세심하게 준비해 보았습니다. 사실, 회사 일이 굉장히 바쁜 상황이었지만, 이렇게 여러분들에게 조금이나마 도움을 줄 수 있는 정보를 제공하는 것에 대한 보람을 느껴 아주 행복하게 생각하고 있습니다. 그렇기에, 지금부터 여러분들에게 짧은 기간 동안에도 효과적으로 Data Science를 깊이 있게 학습할 수 있는 커리큘럼을 자세히 소개해 드리겠습니다!

 

 

■  1주: 기본 이론 및 도구 소개

- 통계학의 기본 : 평균, 중앙값, 표준편차 등의 기본 통계 개념
- Python 기초: Numpy, Pandas로 데이터 핸들링
- 선형대수: 행렬, 벡터, 고유값, 특이값 등의 기본 개념

■  2주: 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석

- 데이터 전처리: 결측치, 이상치 처리, 데이터 스케일링
- 탐색적 데이터 분석 (EDA): 데이터의 분포와 패턴을 시각화하여 이해

■  3주: 기본 회귀 모델 및 평가 지표

- 선형 회귀: 단순 및 다중 선형 회귀
- 모델 평가: RMSE, MAE, R-squared 등의 회귀 평가 지표

■  4주: 분류 모델 및 평가

- 로지스틱 회귀: 분류 문제의 기본 모델
- 모델 평가: 정확도, ROC-AUC, 혼동 행렬, F1-score 등

■  5주: 알고리즘 기초

- 의사결정나무: 트리 기반 알고리즘의 기본
- 랜덤 포레스트와 부스팅: 앙상블 기법

■  6주: 비지도 학습

- 클러스터링: K-means, DBSCAN
- 차원 축소: PCA, t-SNE

■  7주: 딥러닝 기초

- 인공 신경망: perceptron, MLP
- Backpropagation: 딥러닝 학습 원리

■  8주: CNN과 이미지 처리

- 합성곱 신경망 (CNN): 이미지 처리 기본
- 이미지 데이터 증강: augmentation techniques

■  9주: RNN과 시퀀스 데이터 처리

- 순환 신경망 (RNN): 시퀀스 데이터 학습
- LSTM, GRU: RNN의 발전 형태

■  10주: 텍스트 데이터 처리 및 자연어 처리

- 텍스트 데이터 전처리: 토큰화, 임베딩
- Word2Vec, FastText, BERT: 단어 및 문장 임베딩 방법

■  11주: 트랜스포머와 최신 NLP 기법

- 트랜스포머 구조: Attention mechanism
- GPT, T5, BERT fine-tuning: 최신 NLP 모델 활용

■  12주: 강화학습 기초

- 강화학습 원리: 보상, 상태, 행동
- Q-learning, DQN: 강화학습의 기본 알고리즘

■  13주: GAN과 생성 모델

- 생성적 적대 네트워크 (GAN): 생성 모델의 기본
- CycleGAN, StyleGAN: 고급 GAN 모델

■  14주: 최적화와 정규화

- Gradient Descent 방법: 배치, 미니배치, 확률적
- 정규화: Dropout, L1/L2 정규화, Batch Normalization

■  15주: 대규모 데이터 처리 및 분산 학습

- 데이터 파이프라인: TensorFlow Dataset, PyTorch DataLoader
- 분산 학습: Multi-GPU, TPU 학습

■  16주: Pilot 프로젝트 수행 및 모델 서빙

- Pilot 프로젝트 수행: 실제 데이터셋을 사용한 문제 해결
- 모델 서빙: Flask, TensorFlow Serving을 사용한 모델 배포 (물론... 아직은 임시 배포 연습입니다 ^^)

 

 

데이터 과학의 세계는 끊임없이 발전하고 있습니다. 그 중심에는 열정적으로 새로운 지식을 탐구하고 싶어 하는 여러분들과 제가 있죠! 이 지식의 바다에서 초보자 분들께 조금이나마, '길잡이의 역할'을 해드릴 수 있을까 하여 미천한 지식으로 커리큘럼을 작성해 보았습니다.^^;. 여러분들께서 위의 커리큘럼을 제대로 소화하신다면, 분명 더욱 빛나는 Data Scientist로 거듭날 수 있을 것입니다.

현대 사회는 정보의 홍수 속에서 진정한 가치를 찾아내는 능력을 중시하죠. 이것을 Insight(인사이트)라고 칭하고요. 이러한 능력은 바로 Data Science를 통해 키워나갈 수 있습니다. 향후, 여러분들이 대한민국 IT 산업의 미래를 이끌어갈 주역으로 성장하시기를 바라며, 이 길에서의 도전과 성취가 끝없이 계속되길 희망합니다. Data Science의 세계에서의 여행이 즐거우시길 아울러, 그 결과가 성공으로 이어지기를 진심으로 응원합니다! 오늘도 테크씬이었습니다. 감사합니다!

---

 

[관련 포스팅]

2023.02.21 - [프로젝트] - 프로젝트 역할 총정리 : PM, PL, PO 및 PMO

프로젝트 역할 총정리 : PM, PL, PO 및 PMO

2023.01.29 - [AI] - 데이터 사이언티스트 vs 데이터 엔지니어: 주요 차이점과 이해

데이터 사이언티스트 vs 데이터 엔지니어: 주요 차이점과 이해