* 출처 : http : / / keyassist . tistory . com / 263 < 데이터 과학 에 대해 제대로 배우 는 방법 > How to actually learn data science < 원문 > https : / / www . dataquest . io / blog / how - to - actually - learn - data - science / ? utm _ content = buffer 5 a 5 db & utm _ medium = social & utm _ source = facebook . com & utm _ campaign = buffer < 헬로 데이터 과학 > 에서 소개 한 요약 에 본문 의 텍스트 를 조금 추가 하 여 내용 을 소개 합니다 . 의역 이 있 으니 본문 을 읽 어 보 시 는 것 을 권합니다 . How to actually learn data science . 지금 은 데이터 과학 의 적기 다 . 이 분야 는 새로우 며 매우 빠르 게 성장 하 고 있 고 , 데이터 과학자 에 대한 수요 는 아주 크 다 . 이러 한 수요 와 공급 의 차이 는 사람 들 이 데이터 과학 을 배워야 할 이유 가 된다 . 데이터 과학 을 배우 는 첫 번 째 단계 로 사람 들 은 이러 한 질문 을 한다 . " 데이터 과학 을 배우 려면 어떻게 해야 하 죠 " 라고 . 이러 한 질문 은 상당히 많 은 이수 해야 할 여러 가지 코스 와 읽 어야 할 도서 목록 으로 이어지 며 , 선형 대수 와 통계 에 대해서 도 배울 것 을 권한다 . 나 는 이러 한 것 들 을 혼자 익혔 으며 프로그래밍 에 대한 경험 도 전혀 없 었 다 . 단지 나 는 내 가 데이터 와 함께 일 하 는 것 을 좋 아 한다는 것 을 알 았 다 . 어떤 맥락 적 고려 없이 그저 방대 한 양 의 배워야 할 목록 이 주어지 는 것 은 전혀 동기 부여 되 지 않 는 일 이 다 . 어떤 사람 들 은 책 으로부터 배우 는 것 이 최선 일지 모른다 . 하지만 나 는 아니 다 . 나 는 뭔가 를 시도 함 으로서 배우 는 것 이 최선 이 었 고 , 내 가 동기 부여 되 었 을 때 , 그리고 내 가 왜 이것 을 익혀야 하 는지 알 고 있 을 때 야말로 제대로 배울 수 있 었 다 . 당신 이 데이터 과학 에 대해 배우 고 싶 다면 선형 대수 나 통계 를 익히 는 것 이 첫 걸음 이 아니 라 데이터 를 좋아하 고 그걸 위한 방법 을 찾아내 는 것 이 우선 이 되 어야 한다 . 1 . Learn to love data 동기 부여 에 대해 이야기 하 는 사람 은 아무 도 없 다 . 데이터 과학 은 배우 기 가 매우 어려운 분야 다 . 그렇 기 때문 에 동기 부여 없이 는 정말로 고된 시간 이 될 것 이 다 . 밤 을 새 는 것 도 별거 아닐 정도 로 강한 동기 부여 가 되 어야 한다 . 반드시 필요 하 다고 생각 되 는 어려운 것 을 배워야 할 때 도 동기 부여 는 매우 중요 하 다 . 2 . Learn by doing 뉴 럴네트워크 , 이미지 인식 , 커팅 엣지 테크닉 등 은 매우 중요 하 지만 데이터 과학 을 행하 는 대부분 의 시간 에서 이것 들 은 쓰이 지 않 을 수 도 있 다 . 당신 의 작업 중 무려 90 % 가 데이터 를 정제 하 는 데 쓰인다 . 몇몇 알고리듬 에 대해 잘 알 고 있 는 것 이 많 은 알고리듬 에 대해 얕 게 아 는 것 보다 낫 다 . 가장 중요 한 건 실제 프로젝트 를 통해 배우 는 것 이 다 . 그것 을 통해 실제로 필요 하 고 유용 한 스킬 을 익힐 수 있 고 포트폴리오 도 만들 수 있 다 . 실제 의 경험 을 통해 컨텍스트 를 얻 는 것 이 매우 중요 하 다 . 3 . Learn to communicate insights 데이터 과학자 는 자신 의 분석 결과 를 다른 사람 에게 보여 줘야 한다 . 이걸 잘 할 수 있 느냐 에 따라 단순 한 데이터 과학자 와 위대 한 데이터 과학자 가 구분 된다 . 인사이트 를 커뮤니케이션 하 는 것 은 우선 주제 와 관련 이론 을 잘 이해 하 고 , 깔끔 하 게 결과 를 구성 하 며 , 분석 결과 를 명확 하 게 설명 할 수 있 어야 함 을 의미 한다 . 복잡 한 컨셉 을 효과 적 으로 설명 하 는 건 매우 어렵 지만 , 아래 의 몇 가지 를 통해 도움 을 받 을 수 있 다 . - 기술 적 숙련도 가 적 은 이 들 이나 가족 들 에게 데이터 과학 의 컨셉 에 대해 설명 해 보 라 - Quora , DataTau , mamachine learning subreddit 등 의 커뮤니티 에서 활동 해 보 라 - 블로그 를 만들 고 , 데이터 분석 결과 를 포스팅 해라 - 정기 모임 에서 발표 해 보 라 - github 를 활용 하 라 4 . Learn from peers 다른 이 와 일 하 면서 성장 하 는 건 매우 환상 적 인 일 이 다 . 데이터 과학 의 잡 세팅 에서 팀웍 은 매우 중요 하 다 . 이걸 도울 수 있 는 몇 가지 아이디어 를 소개 한다 . - 데이터 과학 블로그 를 함께 공동 운영 할 수 있 는 사람 들 에게 메세지 를 보내 보 라 - 동료 를 찾 을 수 있 다면 , 케 글 이나 머신 러닝 컴 피티 션 에 도전 해 보 라 - 밋 업 에서 함께 일 할 사람 들 을 찾아보 라 - 오픈 소스 커뮤니티 에 기여 해 보 라 5 . Constantly increase the degree of difficulty 데이터 과학 을 하 는 건 가파른 산 을 오르 는 것 과 같 다 . 등반 을 멈춘다면 다시 는 아무것 도 할 수 없 다 . 지금 하 고 있 는 프로젝트 가 익숙 해졌 거나 새로운 컨셉 을 도출 한 것 이 오래 되 었 다면 , 이제 좀 더 난이도 를 높여야 할 시기 다 . 이 를 도울 수 있 는 몇 가지 아이디어 다 . - 알고리듬 의 다중 프로세서 에서 도 작동 하 려면 어떻게 해야 하 는가 . 그걸 해낼 수 있 는가 - 더 큰 데이터 세트 로 작업 해 보 라 . 그리고 스파크 를 배워라 - 기존 의 알고리듬 을 더 빠르 게 만들 수 있 는지 확인 해 보 라 - 지금 하 고 있 는 일 을 초보 자 에게 가르쳐 보 라 결론 여기 제시 된 것 은 데이터 과학 을 배우 기 위해 따라야 할 대략 적 인 가이드 의 일부분 이 다 . 이걸 잘 해낼 수 있 다면 자연 스럽 게 데이터 과학 에서 의 전문 성 을 잘 개발 하 고 있 는 자신 을 보 게 될 것 이 다 . 난 방대 한 리스트 를 주 는 방식 을 좋아하 지 않 는다 . 그건 배움 의 다음 단계 로 진입 하 는 것 을 어렵 게 만든 다 . 많 은 사람 들 이 교과서 의 무크 의 방대 한 양 에 질려 배우 기 를 포기 한다 나 는 올바른 마음 으로 접근 한다면 누구 든지 데이터 과학 을 배울 수 있 다고 생각 한다 . 아래 는 데이터 과학 을 공부 하 는 데 도움 이 될 만 한 리스트 업 . Khan Academy – good basic statistics and linear algebra content . Introduction to Linear Algebra , 4 th Edition – Great linear algebra book by Gilbert Strang . Calculus online Textbook – also by Gilbert Strang , great calculus book . Elements of statistical learning – good machine learning book . Andrew Ng ’ s Machine Learning Class – the original coursera machine learning class . Mostly video - based . OpenIntro Statistics – Good basic stats book . Google Scholar – A paper can be a great way to learn about a topic . For example , here ’ s Breiman ’ s original random forest paper . Statsoft statistics textbook – Good for looking up statistics concepts . < source = https : / / www . dataquest . io > * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * ************************- 통계 분석 연구회 - 카페 : http : / / cafe . daum . net / statsas - 통계 분석 연구회 페이지 : https : / / www . facebook . com / statsas - 통계 분석 연구회 ( Statistics Analysis Study ) 그룹 : https : / / www . facebook . com / groups / statsas / * 출처 : http : / / keyassist . tistory . com / 263 < 데이터 과학 에 대해 제대로 배우 는 방법 > How to actually learn data science < 원문 > https : / / www . dataquest . io / blog / how - to - actually - learn - data - science / ? utm _ content = buffer 5 a 5 db & utm _ medium = social & utm _ source = facebook . com & utm _ campaign = buffer < 헬로 데이터 과학 > 에서 소개 한 요약 에 본문 의 텍스트 를 조금 추가 하 여 내용 을 소개 합니다 . 의역 이 있 으니 본문 을 읽 어 보 시 는 것 을 권합니다 . How to actually learn data science . 지금 은 데이터 과학 의 적기 다 . 이 분야 는 새로우 며 매우 빠르 게 성장 하 고 있 고 , 데이터 과학자 에 대한 수요 는 아주 크 다 . 이러 한 수요 와 공급 의 차이 는 사람 들 이 데이터 과학 을 배워야 할 이유 가 된다 . 데이터 과학 을 배우 는 첫 번 째 단계 로 사람 들 은 이러 한 질문 을 한다 . " 데이터 과학 을 배우 려면 어떻게 해야 하 죠 " 라고 . 이러 한 질문 은 상당히 많 은 이수 해야 할 여러 가지 코스 와 읽 어야 할 도서 목록 으로 이어지 며 , 선형 대수 와 통계 에 대해서 도 배울 것 을 권한다 . 나 는 이러 한 것 들 을 혼자 익혔 으며 프로그래밍 에 대한 경험 도 전혀 없 었 다 . 단지 나 는 내 가 데이터 와 함께 일 하 는 것 을 좋 아 한다는 것 을 알 았 다 . 어떤 맥락 적 고려 없이 그저 방대 한 양 의 배워야 할 목록 이 주어지 는 것 은 전혀 동기 부여 되 지 않 는 일 이 다 . 어떤 사람 들 은 책 으로부터 배우 는 것 이 최선 일지 모른다 . 하지만 나 는 아니 다 . 나 는 뭔가 를 시도 함 으로서 배우 는 것 이 최선 이 었 고 , 내 가 동기 부여 되 었 을 때 , 그리고 내 가 왜 이것 을 익혀야 하 는지 알 고 있 을 때 야말로 제대로 배울 수 있 었 다 . 당신 이 데이터 과학 에 대해 배우 고 싶 다면 선형 대수 나 통계 를 익히 는 것 이 첫 걸음 이 아니 라 데이터 를 좋아하 고 그걸 위한 방법 을 찾아내 는 것 이 우선 이 되 어야 한다 . 1 . Learn to love data 동기 부여 에 대해 이야기 하 는 사람 은 아무 도 없 다 . 데이터 과학 은 배우 기 가 매우 어려운 분야 다 . 그렇 기 때문 에 동기 부여 없이 는 정말로 고된 시간 이 될 것 이 다 . 밤 을 새 는 것 도 별거 아닐 정도 로 강한 동기 부여 가 되 어야 한다 . 반드시 필요 하 다고 생각 되 는 어려운 것 을 배워야 할 때 도 동기 부여 는 매우 중요 하 다 . 2 . Learn by doing 뉴 럴네트워크 , 이미지 인식 , 커팅 엣지 테크닉 등 은 매우 중요 하 지만 데이터 과학 을 행하 는 대부분 의 시간 에서 이것 들 은 쓰이 지 않 을 수 도 있 다 . 당신 의 작업 중 무려 90 % 가 데이터 를 정제 하 는 데 쓰인다 . 몇몇 알고리듬 에 대해 잘 알 고 있 는 것 이 많 은 알고리듬 에 대해 얕 게 아 는 것 보다 낫 다 . 가장 중요 한 건 실제 프로젝트 를 통해 배우 는 것 이 다 . 그것 을 통해 실제로 필요 하 고 유용 한 스킬 을 익힐 수 있 고 포트폴리오 도 만들 수 있 다 . 실제 의 경험 을 통해 컨텍스트 를 얻 는 것 이 매우 중요 하 다 . 3 . 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Elements of statistical learning – good machine learning book . Andrew Ng ’ s Machine Learning Class – the original coursera machine learning class . Mostly video - based . OpenIntro Statistics – Good basic stats book . Google Scholar – A paper can be a great way to learn about a topic . For example , here ’ s Breiman ’ s original random forest paper . Statsoft statistics textbook – Good for looking up statistics concepts . < source = https : / / www . dataquest . io > * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * ************************- 통계 분석 연구회 - 카페 : http : / / cafe . daum . net / statsas - 통계 분석 연구회 페이지 : https : / / www . facebook . com / statsas - 통계 분석 연구회 ( Statistics Analysis Study ) 그룹 : https : / / www . facebook . com / groups / statsas /