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 ..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 모두 데이터를 활용해 가치를 창출하지만, 그들이 처리하는 데이터의 복잡성, 사용하는 도구 및 기술, 그리고 풀어야 하는 문제의 복잡성에 따라 역할이 크게 다름 데이터 분석가는 기본적인 통계 및 데이터 처리 능력이 필요하고, 빅데이터 분석가는 빅데이터 플랫폼과 프로그래밍 능력을 필요로 함. 데이터 사이언티스트는 고급 프로그래밍, 머신러닝 및 AI, 수학 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요함 이들은 모두 다양한 도구와 기술을 활용하여 기업이 데이터 주도적인 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 핵심 역할을 함. 이를 이해하는 것이 현대 사회에서 필수적임 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 오늘은 '데이터'와 관련된 직업..