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-learn
으로 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**
- Google, IBM, Coursera 등의 인증 취득 권장
- 추천 학습 플랫폼: https://red9systech.com/category/data-science/
결론
- Python/SQL 기초 → 수학/통계 → 도구 사용 → 프로젝트 실습 → 인증 취득의 단계별 학습을 통해 데이터 과학자 역량을 강화하고, 포트폴리오를 구축하세요.