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데이터 과학자 되기 위한 2025년 체계적 학습 가이드

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

데이터 분석

대상자

  • 초보자 및 중급자 대상
  • 수학/통계 기초 지식이 필요하지만, 실무 중심의 기술 습득이 목표
  • Python, SQL 등 기초 언어 학습부터 시작하는 분야

핵심 요약

  • Python 및 SQL 학습이 데이터 분석의 기초 (강조: Python, SQL)
  • 수학/통계 개념(확률, 선형대수, 통계)과 ML 알고리즘(선형회귀, 의사결정나무)이 핵심
  • 프로젝트 실습(Kaggle, GitHub)과 인증(Google, IBM)을 통해 실무 역량 강화

섹션별 세부 요약

1. **기초 언어 학습**

  • Python: 데이터 분석 및 머신러닝에 사용 (강조: Pandas, NumPy)
  • SQL: 데이터베이스에서 데이터 추출 및 분석 (강조: SELECT, JOIN)

2. **수학/통계 기초**

  • 확률, 선형대수, 통계의 핵심 개념 이해
  • 데이터 분석에 필요한 수학적 모델링 기술 습득

3. **개발 도구 및 라이브러리 사용**

  • 데이터 분석: Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
  • 머신러닝: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
  • 버전 관리: Git 활용

4. **ML/AI 알고리즘 학습**

  • 주요 알고리즘: Linear Regression, Decision Trees
  • 라이브러리 활용: Scikit-learn으로 알고리즘 구현

5. **실무 프로젝트 및 포트폴리오 구축**

  • Kaggle, GitHub, 개인 블로그를 통해 실무 문제 해결
  • 실제 데이터셋을 활용한 프로젝트로 역량 입증

6. **인증 및 학습 자원**

결론

  • Python/SQL 기초 → 수학/통계 → 도구 사용 → 프로젝트 실습 → 인증 취득의 단계별 학습을 통해 데이터 과학자 역량을 강화하고, 포트폴리오를 구축하세요.