딥러닝 vs 데이터 직무

안녕하세요. 비전공 4학년 학생님. 데이터 분야와 딥러닝 분야는 인공지능 분야에서 상호 보완적인 관계를 가지고 있기 때문에, 둘 중 어느 분야를 선택하는 것이 좋은지는 개인의 목표와 선호도에 따라 다릅니다. 머신러닝 엔지니어 분야는 머신러닝 모델을 개발하고 적용하는 일을 담당하고, 딥러닝 엔지니어 분야는 딥러닝 모델을 개발하고 적용하는 일을 담당합니다. 둘 다 데이터를 다루는 분야이며, 머신러닝 엔지니어 분야에서 딥러닝 모델을 적용할 수도 있습니다. 딥러닝 분야를 선택하기 위해서는 딥러닝 모델 개발에 필요한 수학적인 기반을 다지는 것이 중요합니다. 딥러닝은 높은 수학적 지식과 컴퓨터 과학 기초가 필요하기 때문에, 대학교에서 컴퓨터 비전과 관련된 전공을 공부하거나 국비지원 교육 등을 이용하여 딥러닝에 대한 전문 지식을 쌓는 것이 좋습니다. 하지만 일단 데이터 분야에 대해 취업하여 경험을 쌓는 것도 중요합니다. 데이터 분석 역시 머신러닝 모델을 적용하는 일이 있으며, 머신러닝 모델을 개발하는 일을 배울 수도 있습니다. 취업이 우선이라면 데이터 분야에서 경험을 쌓은 뒤, 딥러닝 분야로 전향할 수도 있습니다. 딥러닝 분야에 관심이 많다면, 데이터 분야에서 머신러닝 모델 개발 경험을 쌓는 것도 좋은 선택입니다. 최종적으로는 개인의 목표와 선호도에 따라서 선택해야 합니다. 학습에 집중하여 개인의 능력과 경험을 쌓는 것이 중요합니다.