1. 데이터 사이언티스트 & 머신러닝 엔지니어? (자연어처리 딥러닝캠프 저자 김기현)

데이터 사이언티스트 & 머신러닝 엔지니어? (자연어처리 딥러닝캠프 저자 김기현)

데이터사이언티스트의 역할?

개념이 생기기전 통계분석과와 비슷한 역할

통계분석가 + 머신러닝 딥러닝 기술을 이용하여 고차원적인 분석을 진행하는 사람

 

머신러닝 엔지니어와 데이터사이언티스트의 차이점은?

머신러닝 엔지니어>

통계분석보단 머신러닝, 딥러닝 기술을 바탕으로 프로젝트를 수행하며 프로그램을 만들어냄

프로젝트를 진행하기 위해 코딩을 많이 함

실제 배포하는 과정까지 참여하기에 데이터 분석보단 코딩 개발 업무가 더 많다.

 

개발자와의 차이점?

통계분석가가 하는 것보다 더 많은 코딩이 들어감

수학, 통계, 코딩(파이썬) 잘해야한다.

 

전세계 사람들이 뛰어든 시장 + 기술의 발전으로 공부해야할 내용이 끊임없이 나옴

수학+코딩+지속적으로 더 많은 양을 학습해야 함

 

도움이 되는 전공은?

컴퓨터공학, 전자공학, 통계학과, 산업공하 

이 분야에선 수학이 중요.

 

사용언어는?

파이썬이 99%

파이썬만 잘해도 된다.

단, 알고리즘과 자료구조도 잘해야한다.