[AI Engineer & Data Scientist가 되는 날까지] 직접 설계한 개인 로드맵 (커리큘럼)

인공지능 & 데이터 사이언스에 관심이 있는 대부분의 사람들의 대표적인 고민.

 

"데이터 사이언티스트 관련 직무를 희망한다."

"그래서 데이터 공부를 시작하려 한다."

"근데 분야가 너무 많고 무엇부터 시작해야 할지 모르겠다."

"공부해야 할 것이 너무 많다. 감이 안 잡힌다."

 

이러한 뉘앙스(?)의 고민들이 굉장히 많을 것이다.

비전공자들이나 맨 처음 도전해보려는 자들에겐

위와 같은 고민들에 공감할 것으로 예상한다.

 

특히, 로드맵. 커리큘럼.

구글링을 하기 시작하고 자료들은 넘쳐나서

무엇부터 시작해야 할지 감이 잡히질 않는다.

 

필자 또한 맨 처음 시작할 때 그러하였다.

구글링과 카카오톡 오픈 채팅방, 온/오프라인 교육 등등 여러 노력을 하였다.

 

그러다 보니

"음.. 어떠한 느낌인지 감이 잡혔다."

"그렇다면 나만의 로드맵을 설계해보자!"

라고 생각이 들었다.

 

그렇게 설계하게 된 로드맵은 아래와 같다.

위와 같은 고민하는 자들에게 조금이나마 도움이 될까 싶어

이렇게 글을 올리는 바이다.

 

아래 로드맵을 무조건 다 따라야 될 필요는 없다.

필자의 개인적인 기준과 생각에 따라

[기초] - [초급] - [중급] - [고급] 단계로 나누었을 뿐이다.

필자는 독자들이 아래 자료를 참고하여

자신만의 로드맵을 설계해보길 적극 추천하는 바이다.

(설계할 때 참고하였던 사이트들을 '참고자료 및 출처'에 링크 걸어 놓았다.)

 

도전하고 실행하라 !

그 어느 누구든 매력적인 데이터의 세계로 빠져들 것이다 !

 

 

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기초 과정

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초급 과정

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중급 과정

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고급 과정

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cf.) 참고자료 및 출처

 

https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki

Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science

https://github.com/hero4earth/road_of_DS/blob/master/curriculum_road_of_ds.md

hero4earth/road_of_DS

https://www.edwith.org/

에듀케이션위드 : edwith

https://www.inflearn.com/

인프런

https://pabi.smartlearn.io/

청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC)

https://www.khanacademy.org/

Khan Academy | Free Online Courses, Lessons & Practice

https://www.datacamp.com/

Learn R, Python & Data Science Online

https://nipa.elice.io/explore

엘리스 :: elice

https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki/%ED%8F%AC%ED%8A%B8%ED%8F%B4%EB%A6%AC%EC%98%A4

Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science

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