#통계

AI 학습에 필요한 수학 공부를 어떻게 하면 좋을지 여쭈어 보고 싶습니다

안녕하세요! 현재 대학교 2학년인 웹 공학 전공생입니다. 요즘 뉴스에도 AI 관련 정보가 자주 뜨고, 어딜 가도 AI 이야기만 하는 것 같아서요. AI에 관심이 있기도 하고, 나중에 AI 관련 일을 하지 않더라도 적어도 AI가 무엇인지는 자세하게 알아야 하지 않을까? 하는 생각으로 AI 연구하는 친구에게 물어봐 파이토치와 딥러닝 이론에 대한 책을 추천받아 공부 중입니다. ('밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 시리즈, '파이토치 첫걸음') 그런데 공부하다 보니 수학에 발목이 잡히더군요. 저는 수능 때 미적분을 선택해서 확률과 통계, 기하학에 대해서는 거의 무지한 상태입니다. 파이썬은 1학년 때 독학하고 학교에서도 공부한 게 있어서 문제는 없었지만, 책에 나오는 수학적 개념과 앞으로 공부해야 할 수학 부분들이 약하다는 생각이 들어 공부를 하려고 합니다. 그래서 생각해본 게 고3 수험 책('확률과 통계 시발점' 같은)과 인강을 하나 끊어서 공부하거나, 인터넷에서 선형대수학, 미적분, 확률과 통계 책을 사서 공부해보려고 하는데요. 현직자분들이나 대학원생분, 선배님들은 어떻게 수학 공부를 하셨는지 궁금해서 질문드립니다!

DBA, 데이터엔지니어

안녕하세요 현재 통계 전공 컴퓨터공학 복수전공인 막학기 휴학생입니다. 공기업 전산직을 희망했어서 자격증(adsp, sqld 등 정량 스펙만 쌓아왔습니다. 경험으로는 공공데이터 전처리 및 시각화 그리고 약간의 분석기법을 해본것이 전부입니다. 그러다 데이터베이스를 다루는것에 관심이 생겨 직무 탐색을 하던중 dba 와 데이터엔지니어를 준비해보고자 하는데, 이 두 직무의 전망이 궁금합니다. 또한 교육, 프로젝트 등 직무 경험과 로드맵이 궁금합니다.

대학교4학년 고민들어주세요🥺

통계학과4학년으로 재학중입니다 게임관련회사로 데이터분석가가 되는게 꿈인데 데이터분석쪽으로 대학원을 갈지 휴학을 해서 부트캠프, 대회,공모전을 준비할지 고민입니다 학과 공부만 했어서 경력이 없어서 더 고민이네요 어떻게 해야 좋을까요

컴공과 제대 후 진로 계획

안녕하세요, 1학년 2학기까지 수료 후 입대하여 8월에 제대하는 컴공 대학생입니다! 최근 군대에서 진로를 생각할 시간을 많이 가지다보니 조금 불안해져서 무엇을 하는 게 맞는 건지 잘 모르겠습니다. ㅠㅠ 취업하고 싶은 직무는 데이터 엔지니어, 사이언스 쪽으로 우선 고려하고 있습니다. 그런데 사실 아직 제대로 프로젝트나 실무를 해본게 아니라서 100% 이 길이다 라는 확신은 없습니다. 필드는 확실하게 핀테크, 금융계열 쪽 혹은 라이프스타일 쪽 기업을 생각하고 있습니다. 그리고 대학원 진학 보다는 경제적 여건 상 취업을 희망하고 있습니다. 제 고민은 컴공 1학년(반수를 해서 1학년 과정을 두 번 하긴 했습니다)수준인 제가 어떤 포트폴리오를 쌓아야 할 지 잘 모르겠습니다. 당장 눈 앞에 할 수 있겠다 싶은 활동들은 통계학 복수전공, 데이터 학회 or 개발동아리(대규모 연합 수준)->활동하면서 해커톤이나 공모전, 코테 준비(+스터디) 정도가 생각납니다. 이 정도 능력, 경험을 쌓은 후인 sw마에스트로(창업에 관심이 많아서 꼭 해보고 싶습니다), 인턴(데이터 or 개발 직무)을 3-1이나 3-2에 휴학 후 해보고 싶습니다. 정말 해보고 싶은 매력적인 활동들은 많이 알아봤고, 주변 선배들에게도 얘기도 듣고 했는데, 내가 정말 해낼 수 있는 일들인가에 대한 의심도 하게 됩니다... 사실 20살 21살 동안 창업 동아리, 학생회 활동 등 진로나 커리어 생각보다는 그냥 해보고 싶은 일들만 경험했습니다. 알바도 도서관, 세무서 정도... 물론 다 의미있는 일이었지만 그 시간에 1인 개발, 프로젝트, 학회, 알고리즘 스터디 등 컴퓨터 과학 분야로 열심히 해 온 친구들에게 내가 너무 뒤쳐질 거라는 생각에 불안합니다. 해보지도 않고 얘기만 하는게 큰 의미가 없는 건 알지만 제가 꿈꾸고 있는 길을 밞아오신 현직자 분들께서 어떤 활동이 더 가치가 있고, 요구하는 능력이 어느정도인지 들어보면 자신감도 생기고 현실적인 감각도 생길 거 같아 질문드립니다...! 당장 프로그래밍 기초정도만 알고 있는 상태에서 어떤 활동을 하는 게 좋을까요?

CS 전공 4학년 진로고민 조언 부탁드립니다..!

안녕하세요, 생성형 비전 ai를 연구 중인 전공자 4학년 학부 인턴입니다. 요즘 제가 생각보다 연구에 대한 끈기가 부족하다는 것을 깨달아서 (빨리 성과가 나오지 않으면 답답하고 몇개월을 갈아넣은 연구 성과가 학문/이론에서 그치는 것도 답답하더라구요) 랩실을 나오고 취준을 해볼까 고민 중입니다. 연구 자체가 엄청 거부감 들고 싫은건 아니지만.. 결국은 연구를 해도 나중에 리서처나 개발 직군으로 취업을 해야하는데 회사에서 리서치 직군을 애초에 많이 뽑지는 않는데 저보다 탐구/실험하는 과정을 정말 잘 하는 주변 사람들을 보며 제가 충분히 경쟁력을 가질 수 있을지 잘 모르겠더라구요... 지금 fe be ai 다 한 번씩 건들여봤는데 이 중에서 취업할만큼 전문성을 가진 분야는 없는거 같아요. 그래서 빠르게 결단을 내리고 랩실을 나오고 취준을 할지, 랩실에 계속 있을지 고민 중인데 취준을 한다면 fe/be/데이터분석+데이터 엔지니어 중에 고민 중에 있습니다. (ai 엔지니어도 고려 중인데 학위에 대해서는 의견이 분분하긴 하지만석사를 따는게 유리하다고 하네요. 그리고 MLOps 분야는 신입을 잘 안 뽑는다고 알고 있어서..) 결정을 내린 다음 대학원을 안 가고 취준을 한다면 1~1.5년 정도 한 분야에 더 집중할 생각입니다. 그리고 지금은 학사/석사 취업 모두 어느 분야를 취업하든 다 경쟁이 매우 치열한거 같더라구요... 만약 fe를 하게 된다면 제가 시각적인 것을 좋아해서 장기적으로 보았을 때 인터랙티브 미디어 아트쪽으로 커리어를 쌓고 싶다는 생각이 있긴한데, 이게 현실적으로 가능한 것인지는 잘 모르겠습니다... FE는 제가 얕게나마 react, react native를 파본 경험이 있는데 화면에 보여지는게 즐겁긴 하지만 공들여서 만든걸 많이 수정할 때 좀 마음이 아팠던 경험이... 그리고 쏟아지는 기술들을 계속 배워야 한다는 것에 없지않아 피로감을 느꼈던거 같습니다. (그런데 이건 IT쪽이면 연구/개발 어느 분야든 똑같이 적용되긴 하는거라...) BE는 제가 django나 flask로 CRUD 위주로만 구현한..야매로밖에 경험을 안 해봤고 spring은 김영한님 강의 듣다가 중간에 너무 알아야할게 많은거 같아 포기했던 경험이 있습니다. 데이터 분석 + 데이터 엔지니어 같은 경우에는 통계 베이스/데이터 파이프라인 stack 기반이 부족해서 더 공부를 해봐야 할거 같습니다. 관련 공모전 경험도 아직 없고요.. ai 엔지니어 경험으로는 2~3개 정도 프로젝트 형식으로 flask로 ai 모델 서비스에 야매로 연결해본 경험이 전부입니다. (MLOps 역량을 가진 사람을 뽑으려는 추세인거 같은데 kubernetz, docker, 클라우드는 따로 또 공부를 해봐야 합니다) 결국에는 어떤 분야든 다 넘어야 하는 산이 있는 느낌이라 이에 대한 각오는 되어 있는데, 어떤 분야로 더 나아가는게 현명하고 후회없는 선택일지 너무 고민이 됩니다..ㅠㅠㅠ 어떤 직무든 다 힘들고 고된 점들이 있기에 제 성향을 고려하고 각각의 직무의 현실(?)을 보고 제가 이건 정말 오랫동안 하루종일 못 하겠다 싶은 같은 일들을 위주로 가지치기를 하면 좋을거 같다는 조언을 들었습니다. 그래서 각각 직무의 실제 업무 생활이 어떠한지, 그리고 실제 실무에서는 어떤 역량이 중요할지, 어떤 성향을 가진 사람이 어떤 상황을 감내해야 오래 버틸 수 있을거 같은지 알려주시면 감사하겠습니다! 직간접적으로나마 아시는 각각의 직무에 대한 정보 알려주시면 감사하겠습니다 🙇‍♀️ 조언해주시면 제 스스로 현명한 선택을 하는데 큰 도움이 될 것 같습니다!! :)

1년차 이직 준비 관련 고민

선배님들 안녕하십니까. 저는 현재 금융관련 스타트업 회사에서 1년 남짓 근무한 병아리 개발자입니다! 현 회사에 백엔드 개발자 타이틀을 달고 들어왔지만 어쩌다 보니 프론트엔드도 다루면서 사실상 풀스택(?) 개발자로서 일하고 있고 여러가지 사정으로 9-10개월정도 후에 이직을 생각하고 있습니다. 현회사 입사후 바쁜 업무핑계로 자기계발에 전혀 쏟지 못했었는데, 두세달 전부터 각오를 다지고 나름의 계획을 짜며 커리어 개발에 노력을 조금씩 해보고 있습니다. 본격적으로 이직을 생각하다보니 입사후 초라해진 이력서와 녹슨 코딩테스트 실력 등등에 마음이 조급하고 혼란스러워 제 상황을 설명드리고 조언을 구하고자 글을 올려봅니다…! 현재 진행중인 저의 노력은 다음과 같습니다. 1. CKA 공부 사실 회사 들어오기 전까지는 쿠버네티스가 뭔지도 모르는 생초짜 학생이었습니다… 아무래도 회사 규모가 작다보니 버그가 생겼을때 주변의 도움없이 해결해야 하는 경우가 있었고 애플리케이션 코드 밖에서 발생하는 이슈들에 대응하며 무력감을 많이 느껴 운영/인프라쪽 공부를 조금 해보자 란 마음에서 시작한 노력입니다… 주니어 레벨에서 시간투차할 이유가 크게 없다고 조언해주신 분들도 종종 계셨지만…시작한 이상 꾸준히 해서 4월, 늦어도 5월 안에는 자격증 취득을 목표로 하고 있습니다. 2. 알고리즘 (코딩테스트) 원래도 그렇게 자신있는 종목이 아니었는데 1년동안 많이 까먹어서.. 틈틈히 풀면서 공부중이고 백준 기준 골드 초급문제 까지는 고민 많이 하면 풀 수 있는 수준 정도입니다 그리고 제가 염두에 둔 계획은 크게 다음과 같습니다 1. 새로운 프레임워크 배우기 저희 회사에서 제가 다루고 있는 프로젝트들은 전부 NodeJS 기반 (Next JS, Nest JS) 에서 이루어져 왔습니다. 학교다닐때야 언어라도 이것저것 간단히 다뤄봤지만 사실상 지금 제대로 다룰줄 아는 백엔드 개발 프레임워크는 Nest JS 밖에 없는것 같습니다. 근데 아무래도 한국에서는 Node 개발자의 풀이 그다지 넓지 않다보니 성공적인 이직가능성을 높이기 위해서 새로운 프레임워크를 익혀볼까 하는 고민이 됩니다. 그래서, 만약 배운다면 어떤 프레임워크를 추천하시는지 궁금합니다. 현재는 Spring + Java, Python + Django 를 후보로 생각중입니다. 조금 부연설명을 하자면 Java는 학교에서 초급레벨 수업들으며 2학기정도만 해봤고 Python 같은경우는 언어 자체는 익숙하긴 하지만 AI, 알고리즘 등 외에 제품 개발에 사용해본 경험은 전무합니다. 또한 저는 현재 병역특례로 근무중인 상황이라 이직을 하더라도 스타트업/중견 업체를 겨냥해야 합니다. 2. 프로젝트 제가 원래도 컴공 전공자가 아니다보니 깃헙/포폴들이 전부 통계나 AI 관련이고 개발 관련해서는 좀 약한편이었습니다. 그런데 인터넷에서 대단하신 분들의 이력서를 구경하다 보니 제 포트폴리오를 조금 보강해야하지 않나 하는 생각이 들더군요. 또 조금 더 욕심을 부리자면 위의 1번 질문에서 조금 더 나아가서 새로 익힌 프레임워크에 대한 숙련도를 증명하는 목적으로 프로젝트를 하나 시작하는 어떨까 하는 생각을 해보고 있습니다 쓰고나서보니 상황설명에 하소연만 실컷 하는 글이네요…ㅋㅋ 아무래도 주변에 조언을 구할 분들이 적다보니 이래저래 걱정을 많이 하고 있습니다. 제가 계획하고 있는 노력의 방향성이 바람직한지. 좀더 선택과 집중을 해야한다면 어떤 방식이 좋을지, 별도로 지적해주실 내용이 있는지 (ex. 새로운 프레임워크를 독학하기보다 지금 가지고있는 기술스택으로 더 완성도 높은 프로젝트를 해라). 선배님들의 귀중한 의견 주시면 정말 감사드리겠습니다 . 두서없는 글 읽어주셔서 감사합니다!!!

데이터 분석 공부를 처음 시작하는데 어떻게 공부하는 게 좋을까요?

저는 군대에서 데이터 분석을 공부 중인 군인입니다. 열정은 있는데 방법을 몰라 막막해서 질문합니다. 군대라는 제한된 공간에서 저 혼자 공부하려다보니 지금 제 수준에서 이 공부 방법이 맞는지 모르겠습니다. 저는 자료구조/알고리즘, 선형대수학, 통계는 어느 정도 알고 있습니다. 그런데 깊게 알고 있지는 않아서 그런지 공부하다 보면 막막한 부분들이 있습니다. 저는 현재 2가지로 나눠서 공부를 하고 있습니다. 머신러닝 이론 + 실전 코딩 경험 머신러닝 이론은 나중에 제가 실력이 쌓였을 때 많은 머신러닝 기법 중 해당 데이터에 적합한 기법을 고를 때 필요하다고 생각해서 공부 중입니다. '패턴인식과 머신러닝', '프로그래머를 위한 선형대수학', '프로그래머를 위한 확률과 통계'라는 3개의 책으로 머신러닝 이론을 공부하고 있습니다. 뒤에 2개는 어렵지만 천천히 진도는 나갈 수 있는데 앞에 책은 아예 이해가 안 되어서 1p 넘기기도 벅찹니다. 실전 경험을 쌓기 위해 'kaggle' 사이트에서 특정 contest의 다른 사람 코드를 분석해보며 공부하고 있습니다. 하지만 코드를 보면 왜? 라는 의문이 중간에 계속 들며 특정 코드를 특정 상황에 왜 사용했는지 이해가 안 되는 부분들이 많습니다. 데이터 관련 분야를 정한 건 아니기에 우선 기본적으로 다 할 줄 아는 육각형 인재가 되고 싶습니다. 그래서 다음 2가지에 대해 조언을 구하고 싶습니다. 1. 제가 하고 있는 공부 방법이 맞는지 궁금합니다. 어떻게 하면 더 효율적으로 실력을 끌어올릴 수 있는 지가 궁금합니다. 2. 앞으로 어떤 커리큘럼으로 공부해야 하는지 궁금합니다. 열정은 가득하나, 주변에 도움을 청할 곳이 없어 제 방법이 맞는지 의문이 들고 진도가 안 나가는 느낌이라 질문합니다.

데이터 엔지니어 or 데이터 분석가 or 백엔드 개발자 진로 고민

백엔드 준비를 1년간 하다가 쉽지 않아 돈이 궁해 다른 직무로 임시 취업을 했습니다. skill : java, spring 요새 빅데이터쪽에 관심이 생겼고 전망도 좋아 진로 고민에 빠졌습니다. 문제는 각 직업의 티오가 다르고 신입으로서의 역량이 다릅니다. 1. 데이터 엔지니어 최종 목표는 데이터 엔지니어가 될 것이고 엔지니어는 신입보단 경력 위주로 뽑아서 가능성이 미지수입니다. 2. 데이터 분석가 그렇자고 데이터 분석가로 가기엔 통계, 수학 및 도메인 지식이 중요하다고 하다네요. 이 직업으로 가기 위해서는 통계, 수학 지식을 처음부터 파아햐는 리스크가 있어요. 3. 벡앤드 개발자 -> 데이터 엔지니어 그러면 벡앤드 개발자로 취업을 한 뒤에 데이터 엔지니어로 경력 이직하는 것이 나을까요? 최종적으로 데이터 엔지니어의 길을 가게될텐데 백엔드로 가서 시간만 날리지 않을까 걱정이 됩니다. 1. 데이터 엔지니어 or 데이터 분석가 or 백엔드 개발자 어떤 직업으로 밀고나갈지 추천 부탁드립니다. 2. 추천하식 직업을 어떤 방향으로 준비하면 좋을지 말씀 부탁드립니다. 감사합니다.

신입 백엔드 개발자 취업 환경 및 연봉

중견기업인데 개발이 주가 아닌 사교육업 회사에 가게 된다면 추천하는지 안 하는지가 궁금합니다. 신입이고 인턴 생활도 해본 적 없습니다. 당연히 평생 여기에서 일할 생각은 아니고 이직을 위한 단계이긴한데 IT 기업이 아닌 (개발이 미치는 영향이 3%정도) 회사에서 제가 성장하고 배워갈 수 있을지도 궁금하고 이게 이직에 도움이 전혀 도움이 안 되는 경력이 될까도 궁금합니다. 요즘 취업난이라 서류 붙기도 힘든데 우선 경력을 쌓으면서 이직 준비를 하는 게 나을지, 아니면 첫 회사니 IT 기업쪽으로 조금 더 구직활동을 하는 게 나을지 조언 부탁드립니다. 정확하진 않지만 잡플래닛에서는 연봉이 1년차기준 3590만원 정도이고 4000을 넘기려면 5년차가 된 이후가 되어야한다는 통계가 뜹니다. 이게 어느정도 연봉 수준인지 괜찮은건지..도 궁금합니다..

Pre-A 스타트업 데이터 엔지니어 신입 희망 연봉 얼마가 적당할까요?

AI 하는 스타트업이고 최근에 30억 규모의 Pre-A 투자 유치를 마무리했습니다. 해당 회사에 원래 데이터 엔지니어 직군 주니어를 뽑지 않았는데 지인 추천으로 일단 면접을 보았고 6개월 인턴으로 일단 일하게 되었습니다. 당시에는 회사에 데이터 엔지니어링이 필요한 업무가 없어서 없어서 프로덕트 데이터 설계, 프롬프트 엔지니어링, 기획 서포트 등 당장 필요하지만 할 사람이 없는 업무를 담당했고요. 6개월이 끝나고 전환을 논의할 때, 데이터 업무를 주신다면 전환을 하고, 아니라면 나가겠다고 말씀드렸고, 회사에서는 전환을 원하셔서 팀도 바꾸고 본격적으로 데이터 셋 구축, 파이프라인 설계 등의 업무를 담당하게 되었습니다. 곧 처우 관련해서 인사팀과 이야기를 나누게 될 텐데, 희망 연봉을 어느 정도로 말씀 드리는 것이 좋을지 감이 잡히지 않아 조언을 구합니다. 일전에 함께 일하던 PM님은 대기업 수준으로 받으셨었다 말씀 하셨는데 (그 분은 창업 경험도 있으셨습니다) 저는 그 정도는 아니라서요. 그래도 인턴으로 있는 동안에는 포텐셜을 충분히 보인 상황입니다. 간단한 스펙은 인서울 중위권 4년제 영어 및 통계 전공, 자잘한 인턴 경험 2-3번, NLP 학부 연구생 프로젝트 참여, 데이터 엔지니어링 6개월 부트캠프 과정 수료 정도입니다. 감사합니다.

데이터분석 세부 직무에 대한 고민을 어떻게 해결하면 좋을까요?

안녕하세요, 저는 데이터 분석 직무를 목표로 하고 있는 수학 전공 및 소프트웨어 공학 복수 전공 3학년 학생입니다. R 프로그래밍 수업을 통해 데이터 분석에 흥미를 갖게 되었고, 통계적 방법론을 배워 데이터 분석에 접근하고자 수학과로 전과하여 공부하고 있습니다. 그러나 데이터 분석 직무가 생각보다 매우 넓다는 것을 알게 되어 세부적인 직무를 결정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 분석 연합 동아리 활동을 통해 다양한 프로젝트를 경험하며, 선배들로부터 "자신이 데이터를 가지고 하고 싶은 일을 명확히 알아야 한다"는 조언을 많이 받았습니다. 최근 대시보드 제작 프로젝트를 통해 가설 설정 및 퍼널 분석에 큰 재미를 느꼈지만, 유저별 추천 시스템 모델을 구축하는 딥러닝에도 관심이 생겼습니다. 데이터 분석 직무의 JD를 찾아보면, 데이터 사이언티스트(DS), 데이터 분석가(DA), 프로젝트 매니저(PM) 등 해각각 요구하는 사항이 다르다는 것을 느꼈습니다. 이에 따라 저는 어느 직무를 선택해야 할지, 각 직무에 필요한 역량을 어떻게 준비해야 할지 고민이 됩니다. 1. 데이터 분석 직무 중 DS, DA, PM의 주요 차이점은 무엇인가요? 2. 각 직무별로 요구되는 주요 기술 및 역량은 무엇인가요? 3. 저와 같은 상황에서 어떤 방향으로 준비를 하는 것이 좋을까요? 4. 직무를 선택하고 준비하는 과정에서 유의할 점이나 추천해주실 자료가 있나요? 경험과 조언을 부탁드립니다. 감사합니다.

석사 유학 후 미국 현지 취업에 관심이 있습니다.

현재 컴퓨터 과학 2학년 재학중이며 내년도 타 대학으로 편입 예정에 있습니다. 타 대학 편입 입학 시 저는 수학과를 복수전공을 하여 추후 데이터 분석 쪽으로 나갈때 경쟁력을 갖추고 싶습니다. 석사 유학은 컴퓨터과학 아니면 통계 쪽으로 나가고 싶다고 생각하고 있습니다. 졸업한다면 데이터 분야 쪽에서 근무를 하고 싶습니다. 다만 고민이 되는 것은 제가 현재 만으로 25살 이라는 것입니다. 그리고 내년에 타 학교에 들어가 수학과까지 복수전공을 하게된다면 졸업하는 것은 29살에 졸업하게 됩니다. 그에 비해 컴퓨터 공학만 단일전공으로 했을때는 27살에 졸업이 가능할것 같습니다. 수학과 복수전공이 제가 프로그래밍 쪽으로 나가든 데이터 분석으로 나가든 저의 경쟁력을 향상시켜줄 것이라는 생각엔, 현재로는, 의심이 들지 않습니다. 다만 여쭤보고 싶은 것은 현재 제가 그리는 그림이 데이터 분야 고용시장 현실에 맞는 것인지, 미래지향적인지 또 수학과를 복수전공하는 것이 경쟁력을 가져다 주는 것인지를 프로그래밍 직업을 갖고 계신 개발자 분들이나 데이터 분석을 직업으로 갖고 계신 분들께 여쭤보고 싶어 질문드립니다.

토스 데이터분석가 포토폴리오 작성(이직)

안녕하세요. 이번에 토스 채용을 보다가 데이터 분석가를 모집한다는 얘기를 보고 급하게 이것저것 알아보고 있는 석사생입니다. 토스 데이터 분석가를 위해 제가 포토폴리오를 적어야하는데, 제가 했던 경험으로는 의학 연구에 대한 데이터 분석으로 (회귀나, 전후 차이 등) 에 대한 경험과 사업의 전후 차이를 비교하는 통계밖에 내보지 못했는데요, 혹시 이런 것들로만 포토폴리오를 채워도 괜찮을까요? 또한 저는 토스를 입사하기 위해 요구하는 스킬도 채우고 싶은데 어떤 것들이 도움이 될까요?

빅데이터 분석/머신러닝 플랫폼

빅데이터 분석에 관심이 있습니다. 일반적으로 데이터 분석이라고하면 R이나 파이썬을 이용해 시각화와 통계량 등을 추출하는데 빅데이터(수GB 이상)의 경우도 동일하게 수행하나요? 고성능 컴퓨터를 이용하는지 혹은 클라우드 기반의 분석 플랫폼이 있는지 궁금합니다. 컴퓨터를 사용하는 경우 사양은 얼마나 되어야할까요..

수학을 어느 정도로 공부해야 하나요?

Ai 관련으로 배우고 싶은 열망이 있어 관련 정보를 찾아보는 중인데.. 미적분학, 선형대수, 확률통계를 정말 잘 공부해야 한다고 하더군요. 현재 대학교 1학년이라 미적분학은 수강 중에 있고, 커리큘럼 상 나머지 두가지도 모두 배울 예정입니다만 어느 정도의 수준이 필요한건지 감이 잡히지 않습니다ㅜ 대학교에서 배우는 이상의 수준이 필요할까요?

데이터 엔지니어, 분석가는 보통 어떤 업계에서 많이 활동하나요?

안녕하세요 통계학을 전공하고 데이터 엔지니어, 분석가가 되기를 고민중입니다. 데이터 분야 전문가들은 보통 어느 도메인에서 많이 활동하시는지 궁금합니다. 제가 관심있는 업계는 금융, 게임, 로봇인데 이쪽 분야에서 데이터 직무 채용이 많은 편인지 궁금합니다. 제가 서치해본결과는 그리 많아보이진 않았습니다.

혹시 로봇업계에서 데이터 엔지니어,데이터 분석가 직무를 채용하마요?

대학에서 통계학을 전공했습니다. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가로 일을하고 싶습니다. 관심있는 도메인이 로봇업계인데 로봇업계에서 데이터 엔지니어, 분석가 직무를 채용하나요?? 알아본 결과는 석박 이상의 ai, 머신러닝만 조금 있네요

백엔드에서 데이터가공도 하나요?

저는 주니어개발자입니다 제 방식은 백엔드는 로직처리나 쿼리결과를 프론트로 보내고 프론트에서 데이터를 화면에 보이기쉽게 가공해서 보이는방식으로 하는데 지금다니는회사 프로젝트에서 이중중첩반복문을 사용해서 json형태로 만들고 화면에선 그대로 보여주는 방식을 하라고합니다 이중중첩반복문 자체도 좋지않을뿐더러 데이터가공을 백엔드에서 할때 데이터가많으면 서버부하가 나지않나요? 그리고 프론트에서 객체리스트로 2차원배열형태를 사용하는걸 보통 개발자들은 좋아하지않나요? 특히 그래프나 통계를 낼때 데이터들을 분류해서 꺼내는작업을하다보면 객체리스트형태로 할수밖에없던데 이렇게하지말고 데이터를 동적(데이터값이 바뀌어도 수정할필요없이)이 아닌 정해진 변수로 값을 꺼내도록 하라는데 이게맞나요..?

안녕하세요! 금융권 재직 희망하고 있고 AI 대학원 석사 진학 고민중인 학생입니다! 고견을 여쭙고자 글 올립니다.

우선 제목과 같다시피 현재 저는 금융권내 AI 직무에서 근무하는 것을 목표로 하고 있습니다. 금융권 내에도 많은 업종이 있다는 것을 알고 있고 현재로서는 보험사, 증권사 또는 it기업 내 커머스나 페이를 다루는 부서에 가고싶습니다. (제가 정확히 알지 못한다면 죄송합니다.) 한가지더 희망했던 것은 kdi같은 공공기관에 들어가 정책평가나 경제현황 분석을 막연히 꿈꾸었으나 현재 제 능력상 현실적으로는 힘들 것 같습니다.(인서울 중상위권 라인) 학부에서는 금융Ai를 공부하고 있지만 별도로 ai를 많이 접하는 과목들은 아닌 듯 합니다. (통계, 경제, 컴공 위주) 따라서 ai 대학원에 진학하여 연구하며 기술들을 습득하고 취업을 생각하고 있습니다. 1. 여기서 경제대학원을가서 도메인에 집중해서 연구하는데 맞는지, ai 대학원을 가서 기술을 더 집중적으로 배우는게 맞는지 고민중입니다. 2. 또한 해당 분야로 진출을 희망할 때 현재 현업에서는 어떤 토픽이 유망한지가 궁금합니다. 3. 많이 부족한지라 어떤 조언이라도 감사히 듣겠습니다. 제가 원래 이쪽 방향이 아니었던지라 주변에 관련된 분들이 없어 현실적으로 아는 바가 없어서 고견을 여쭙고자 합니다. 읽어주셔서 감사합니다!

데이터 엔지니어는 석사 이상만 가능한가요?

진로 고민 중에 데이터 엔지니어 채용 공고를 보고 궁금한 점이 있어서 문의합니다. 닷넷 응용 프로그램 개발 경력만 거의 있는거나 마찬가지이고, 웹은 정말 짧은 기간동안 기존에 구축된 프로그램에서 api 수정 및 기능 추가 정도만 해보았습니다. 기존 경력으론 이직에 한계를 느껴서 웹쪽으로 분야를 잡고, 스터디/이직 준비를 하려고 합니다. 웹 서버에 대한 경험과 지식은 부족하다고 생각되어서 백엔드 개발자로는 이직이 더 힘들지않을까 싶고 기존에 화면 개발할 때 DB 모델링 변경 및 패키지, 프로시저 등 쿼리 작업, 통계 추출, DW에서 데이터 축적용으로 쿼리 생성한 경험을 살려서 데이터 엔지니어에 관심을 가져보려고 하는데요. 데이터 엔지니어는 석사 이상만 뽑는다는 얘기를 들었는데 정말 그런가요? 공고 찾아보면 ETL 개발, 데이터 파이프라인 구축 업무를 한다고 써있는데 관련 스터디나 사이드 프로젝트는 보통 어느 루트로 찾아서 하시는지, 대학원 수료가 정말 필요한지 궁금합니다.

컴퓨터공학생 게임개발 진로 질문

—두서— 안녕하세요. 이번에 복학하자마자 정보통신공학에서 컴퓨터공학으로 전과한 학생입니다. 학년은 2학이고요. 게임개발에 흥미가 생겨 공부를 시작하려 합니다. 성격상 게임 개발의 길이 가시밭길이라도 끝까지 참고 공부를 할거 같습니다. 일단 제가 여기 Q&A를 찾아보며 알아본 정보로는 게임 엔진에는 Unity엔진과 Unreal엔진이 있는것으로 알고있으며, 이 엔진은 각각 C#과 C++을 사용하는 것을 알 수 있었습니다. 자체 엔진같은 경우는 C++을 기반으로 만드는 것도요. 제가 위에서 말했듯이 저는 전과생으로 프로그래밍언어는 현재 고등학교시절 python을 잠깐 배웠던 것을 기반으로 C언어를 공부하고 있습니다. 학교에서 배우는 과목은 객체지향,자료구조,확률과통계 를 현재 배우고 있으며 각각 C#, C, Python을 통해 배우고 있습니다. 그래서 각 언어당 문법만 깨작깨작 알고있습니다. 앞으로 학교생활과 병행을 하며 남는 시간에 게임 개발과 관련된 공부를 개인적으로 할려고 계획을 세웠는데 이 계획에 대한 피드백과 기타 여러 질문들 모아서 여쭈어 볼려고 합니다. ——질문 용지——- 1. 공부 계획 현재 저는 학교 과목 외에 C언어를 공부하고 있습니다. 이것을 끝내고 C#을 공부할지 C++을 공부할지 고민입니다. 아니면 동시에 공부하는 것은 어떤지 궁금해서 여쭈어 봅니다. 2.기타 과목 나중에 엔진에 대해 공부를 할때 DX도 공부해야하는걸로 알고있는데 DX에 대한 자료들이 대부분 영어를 알면 보다 풍부하게 접할 수 있다고 들었습니다. 또한 게임 개발에서 기하, 백터 등 수학을 알면 보다 쾌적한 개발이 가능해진다고 본거 같습니다. 그러므로 이 둘을 프로그래밍 언어와 공부를 하며 같이 하게 될 거 같은데 개발자 선배님은 어떻게 시간을 쪼개서 프로그래밍과 기타 과목을 공부하셨는지 궁금합니다. 3.그 외 지금은 비록 학년이 낮지만 나중에 올라가서 트랙을 정할텐데 정보보안, AI, 사물인터넷 이 셋중 어떤 것을 선택해야 나중에 게임 개발을 했을때 도움이 될까요? 그리고 학교에서 배운 다른 여러 언어들고 까먹지 않고 계속 알아두는게 좋을까요?? ———————— 이상입니다. 긴글 읽어 주셔서 감사합니다.

OPEN API와 관련된 어려움이 있으신가요?

https://naver.me/57roYqV8 🙇설문조사 부탁드립니다 🙇 안녕하세요. 저희는 2024년 동국대학교 컴퓨터 공학 전공과목, 공개 소프트웨어 라는 과목을 수강하고 있는 5팀입니다. 본 팀은 개발자들이 개발 과정에서 OPEN API 활용에서 겪는 어려움을 해결하는 플랫폼 개발을 목표로 하고 있습니다. 개발자들이 OPEN API 활용 시 겪는 어려움 혹은 통계 자료가 구글링만을 통해서는 정보가 부족하다고 느껴 설문조사를 시행하게 되었습니다. 본 설문을 통하여 저희가 OPEN API를 활용한 개발을 할 때 겪었던 어려움들이 개발자가 보편적으로 겪는 어려움인지, 그저 개인의 개발 실력 부족의 이슈로 겪었던 문제인지 판단하고, OPEN API 활용과 관련된 다양한 이야기들을 들어보고싶습니다. 개인정보가 예민한만큼, 개인 정보와 관련된 질문은 없습니다. 제발 부탁드립니다..고민이 참.. 많습니다.. 설문 참여해주시면 정말 복 받으실 겁니다!! 읽어주셔서 감사합니다 :-) 🙇설문조사 부탁드립니다 🙇

인공지능 공부 순서 로드맵

최종적으로는 자연어처리를 배우고 싶은데 그럴려면 머신러닝이랑 딥러닝을 먼저 배워야겠죠? 원래 파이썬은 할 줄 아는데, 인공지능은 거의 수학이라는 얘기를 들어서 선형대수나 확률과 통계,미적분 같은 내용을 먼저 공부하고 나서 코드를 구현하는게 나을까요? 아님 머신러닝 알고리즘이나 관련 강의를 먼저 듣는게 나을까요?? 알려주시면 감사하겠습니다!

서비스 기획 업무 시 통계 역량이 중요한가요?

채용 공고를 보면 통계학 우대 요건이 많더라고요.. 기획자의 역량 중에서 통계가 얼마나 중요하고, 어떻게 적용되는지 궁금합니다.

Apache spark가 무엇인가요?

데이터 분석가 준비중인 대학생입니다 올해3학년이고 python이랑 r은 써서 기본적인 통계분석과 머신러닝정도는 할줄압니다 채용공고를 보다보니 아파치 스파크나 에어플로우 등을 능숙하게 사용할줄 아는게 좋을거 같아서 공부를 해보려는데 뭐가 뭔지 모르겠습니다 지금까지는 이론 배우고 코랩 rstudio 실습 이정도만 해서 배우는데 문제는 없었는데 인터넷에 검색해도 갑자기 확 어려운 개념들이 있고 파이썬 다룰줄 아는 능력이랑 무슨 상관이 있는지 감이 안잡힙니다 어떤 느낌인지 간단하게 설명해주실수 있으신가요? 추가로 어떤걸로 공부하면 좋을지 추천부탁드립니다. 감사합니다.

대학교 4학년에 프론트엔드로 전향, 괜찮을까요?

안녕하세요 현재 3학년 2학기까지 마치고 일단 1년 휴학 중인 4년제 소프트웨어학과 학생입니다. 한심하게 들리겠지만, 3년 동안 학교 수업 외에 준비해놓은 프로젝트나 공부가 아예 없었어요. 이대론 취업이 불가능할 것 같아 무작정 휴학부터 해놓은 상태입니다. 그동안 전공으로 데이터 분석 + 백앤드를 주로 배워 이쪽 길로 가야하는구나 생각했는데요. 아무리 생각해도 둘 다 저와 맞지 않는 분야인 것 같았습니다. 통계 쪽 수학을 정말 못하고, 서버 관리 같은 추상적인 백앤드 분야도 전혀 재미가 없었어요. 그런데 지난 학기 때 잠깐 배운 기초 웹프로그래밍 수업에서 내가 짠 코드가 바로바로 보이는 웹 프론트가 그나마 흥미가 생겼어서요. 물론 프론트도 html, css 기초적인 자바스크립트 배운게 다입니다. 이제와서 처음부터 프론트엔드 취업을 준비해도 괜찮은걸까요? 넘 늦었나요? 만약 바꾼다면 자바스크립트, 리액트 공부부터 시작하려는데 간단한 로드맵이라도 있을까요... 또, 프론트를 희망하는 친구들이 없어서 도움이나 프로젝트도 같이 할 수 없는 상황이라 어떻게 공부 및 포폴을 쌓아야 할지도 너무 막막해요. 주변 친구들은 4년 동안 백엔드 열심히 준비해 포폴 쌓아가는 중인데 저만 더 뒤쳐지지 않을까 해서요. 아무튼 결론은,, 학교 수업에서라도 깔짝여본 백엔드가 나을지, 처음부터 시작하는 프론트엔드를 도전해볼지 고민입니다. 어떤 답변이나 질책, 욕도 좋으니 조언 부탁드립니다ㅠㅠ

인하대 인공지능 vs 서울과기대 인공지능

안녕하세요 :) 현재 컴퓨터공학과를 재학하고 있고 올해 위 두 학교 중 하나로 편입을 하려고 합니다. 어느 학교로 진학할지 고민이 되어 질문 드립니다. (저는 ai,머신러닝,데이터분석 관련 일을 하고 싶습니다. 따라서 석사 이상까지 염두하고 있습니다.) <인하대 인공지능 공학과> -학부 교육 과정: 조금 더 컴공에 가까운 커리큘럼 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 구조, 컴퓨터 네트워크, 오픈소스 sw등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai 관련 과목 -대학원: 과기정통부 인공지능 대학원 선정(~2026 or more) <과기대 인공지능 응용학과> -학부 교육 과정: 컴공과목이 조금 적고 인공지능 과목이 더 많음 자료구조, 알고리즘 ,운영체제, 컴퓨터 구조, 시스템 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 컴퓨터 보안, 컴파일러 등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 데이터 사이언스, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai관련과목 -대학원: 데이터사이언스 대학원 BK21선정, 박사까지 전액 장학금 ----------------------------------------------------------------------------------------- 어느 학교에 진학하는 것이 더 좋을까요? ----------------------------------------------------------------------------------------- + ai쪽이 너무 취업하기 어렵고 전망이 없다면 백엔드 개발자 취업을 준비할 생각도 있습니다. 의견 남겨 주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.!!

프론트가 없는 API 프로젝트의 포트폴리오는 어떤 식으로 작성해야 할까요?

알라딘 API를 사용해서 책 관련 통계 API를 만들었는데, 포폴에 어떻게 담아야할지 궁금합니다.. 프론트 개발자님을 구해서 프론트까지 구현하는게 좋을까요??

자연어처리 분야 진로가 고민인 대학생입니다(관련 직종에 계신 분들 도와주십시오)

안녕하세요. 자연어처리 분야로 진로를 가져가려는 학부생입니다. nlp 관련 연구실 석사 후 취업이 목표이며 다음과 같은 고민이 있습니다. gpt의 등장으로 nlp가 끝이라는 말도 있고, 오히려 앞으로 해결해야 할 과제가 더 생겼다는 말도 있습니다.(특히 한국어는요) 제가 알아본 바로는 후자의 내용이 좀 더 많았는데 알아본 내용이 적어 우선 이런 업계 동향에 관한 정보는 주로 어디서 알아볼 수 있는지 궁금합니다. 그리고 업계 동향에 대해 가지고 계신 의견 말씀해주시면 감사하겠습니다. 그리고 nlp와 컴퓨터비전 사이에서 고민을 많이 했는데요.. cv는 비교적 레드오션이라고 하던데 맞는 말일까요?(제가 취업할 시기면 최소 3년 이후이기도 하고요) 아직 cv에 비해 nlp 랩실도 많이 적어서 고민됩니다.. 자연어처리 분야에 입문하기 위해 공부해야 할 과목들을 알아봤는데, 선형대수, 통계, nlp 관련 딥러닝 지식들(?) 등등 인 것 같은데 선배님들께서 추천하는 공부 과목이나 얼마나 깊이 해야하는지 등을 알려주시면 큰 도움 될 것 같습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

대학교 3학년 마친 학생입니다.

안녕하세요, 현재 3-2를 마치고 진로에 고민이 생긴 대학생입니다. 과가 공대이긴 한데, 고등학교때 생각했던 것보다 이 과에 와서 배우는것이 너무 넓고 얕아서 해당 전공을 이용해서 직업을 가지려고 하면 적어도 박사 혹은 유학이 필요할 정도이고, 생각보다 적성에 잘 맞지 않아서 개발자라는 진로를 고민하고있습니다. 원래 파이썬 기초만 적당히 할 줄 알았는데, 최근에 시작한 알고리즘 공부가 꽤나 재미있어서 PS 경쟁적 프로그래밍도 매 경기 참가하고 있고, 매일 공부하고있습니다. 운좋게도 친구랑 경험삼아 도전한 머신러닝 해커톤도 참가한 팀이 적어서 수상까지 하였고, 이제 실제로 직업으로 생각했을때 어떤 프로젝트나 활동 등을 시도해보면 좋을지 궁금합니다. 일단 지금 구상중인것은 잘 안될것으로 예상되지만 내년에 컴퓨터공학과로 복수전공은 일단 신청해볼 예정이고, 현업에서는 웹은 꼭 필요할것이라고 생각해서 FastAPI로 백엔드를 이해하고 API 구현을 이해하고있습니다. 구현이 재미있어서 소프트웨어 개발이나 API를 만드는 백엔드 쪽이 관심있고, 통계나 수학쪽을 좋아하고 새로운 기술등을 익히는걸 좋아해서 머신러닝이나 데이터 분석쪽으로 나가고싶은 마음도 있습니다.