개발자
방학 중 진행할 공부 질문
현재 2학년이 끝난 학부생입니다. 지금까지 컴공, 통계를 복수 전공해오며 전공에 적응을 해왔고, 이제 막 데이터 싸이언스 관련 공부를 시작해보려합니다 방학동안 파이썬 기초, 혼공머딥으로 머신러닝 딥러닝 공부, 이수안컴퓨터연구소 등의 유튜브 강의를 들으면서 하려고 공부를 계획 중인데, 혹시 자료구조나 알고리즘 공부도 바로 하는게 우선순위에 맞을까요? 만약 파이썬 자료구조, 알고리즘 공부를 한다면 어떤 책이 좋을까요? 아니면 더 중요한 다른 공부가 있을까요? 학기 중에는 간단한 프로젝트들을 진행하며 어떤 분야가 저에게 더 흥미를 끄는지 고르려고 하는데 이 방향이 맞을까요?
답변 1
기본적으로 파이썬 자료구조 알고리즘을 먼저 하는 것이 맞다고 생각합니다. 하지만 데이터 사이언스의 가장 큰 중요도는 수학입니다. 코딩도 중요하지만 수학적 지식이 없으면 머신러닝 딥러닝 알고리즘을 이해할 수가 없습니다. 선형대수학, 미분적분학이 1순위라는 생각이 드네요! 그 다음은 파이썬에 대한 이해도가 높을수록 좋습니다. 파이썬의 자료구조, 알고리즘 등을 이해한다면 머신러닝 딥러닝 알고리즘의 코드들을 이해하는 데에 도움이 될 거 같네요. 마지막으로 데이터 사이언스 분야는 거의 개발을 할 줄 아는 수학자와 다르지 않다고 생각합니다. 그만큼 수학의 중요도가 높다는 것을 참고하셨으면 좋겠네요!
익명
작성자
2023년 12월 29일
감사합니다
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2023년 12월 28일
데이터 사이언스를 학습하는 데 있어 파이썬, 머신러닝, 딥러닝에 대한 공부는 필수적입니다. 하지만 자료구조와 알고리즘 역시 매우 중요합니다. 이해도를 높이기 위해서는 알고리즘이 어떻게 동작하는지, 그리고 데이터를 어떻게 효율적으로 관리하고 사용할 수 있는지를 이해할 필요가 있습니다. 자료구조와 알고리즘을 파이썬과 함께 배우려면 "Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python"을 추천합니다. 이 책은 파이썬을 통해 자료구조와 알고리즘을 깊게 이해하는 데 도움이 됩니다. 추가로, 실제 데이터 사이언스 프로젝트에서는 데이터 클린징, 데이터 분석, 시각화 등의 작업도 중요하기 때문에 해당 분야에 대한 지식도 필요합니다. 학기 중 간단한 프로젝트들을 진행하며 자신의 흥미를 찾아나가는 것은 좋은 방향입니다. 실제 문제를 해결하면서 학습하면 이론과 실전 간의 연결고리를 잘 만들 수 있습니다. 다만 여기서 주의할 점은 너무 많은 것을 한 번에 배우려고 하지 않는 것입니다. 각 주제를 천천히 깊게 이해하면서 공부하면, 학습한 내용이 오래도록 기억에 남고 실질적인 기술 역량 향상에 도움이 될 것입니다.
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