[책 리뷰] 1. 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

데이터 사이언티스트가 되고싶어서 온라인 강의도 듣고 여러가지 해봤는데 뭔가 나침반 없이 바다에 표류하는 기분이었다.

크몽 같은 데서 전문가들에게 코칭을 받아보려 했으나 백만원에 육박하는 돈이 들기에 가난뱅이인 나는 엄두를 못내고 있었고 거의 포기하다시피 했는데...

우연한 기회로 '1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법' 이라는 책을 알게 되었다.
http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16240853


일단 후기는 뒤에 적어보고 나에게 당장 필요한 내용을 일부분 요약 정리를 했다

 

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AI 빅데이터 처음 공부 시작하기
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① 경영학적 접근
<빅데이터 기초: 개념, 동인, 기법>, 시그마 프레스
<인공지능 시대의 비즈니스 전략>, 더퀘스트
<빅데이터가 만드는 제 4차 산업혁명>, 북카라반
<빅데이터 비즈니스 이해와 활용>, 위즈하임
<빅데이터 분석과 활용>, 학지사
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② 실제 데이터 분석 원리와 알고리즘들 -> 많은 부분을 다방면으로 공부
<데이터 마이닝 개념과 기법>, 에이콘출판
<패턴인식>, 교보문고
<데이터 마이닝 기법과 응용>, 한나래​

③ 각 분석 방법론, 알고리즘 활용사례 공부 - 논문
<지능정보연구>
<한국경영과학회지>
<Information Systems Review>
<IEEE Access>
<IEEE Transaction on Big Data>
<Information System Research>

④ 코딩공부 - 파이썬
<파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석>, 한빛미디어
<파이썬으로 데이터 주무르기>, 비제이퍼블릭

⑤ 수리 통계학, 선형대수학
<수리통계학 개론>, 경문사
책을 읽으면서 수식이 나오면 연습장에 그대로 따라 적으면서 이해를 한다. 이해가 되었으면 넘어가고 이해가 안되면 구글링을 한다. 그래도 이해 안되면 넘어간다. 절대 수식을 외우지 않는다. 연습문제가 나오면 해답을 펼쳐놓고 이해하면서 그대로 답을 연습장에 적는다. 예제 데이터 세트를 주고 값을 구하라는 문제 위주로 빠르게 살펴본다.
이 방법으로 하루에 한 챕터 11개 챕터를 2-3주 안에 끝냄
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⑥ 딥러닝 공부
<딥러닝 제대로 시작하기>, 제이펍
<밑바닥부터 시작하는 딥러닝>, 한빛미디어
<케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 길벗
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기본적인 머신러닝 딥러닝 강좌, 홍콩 과기대 김성훈 교수

⑦ 데이터베이스 공부
<Database Concepts>, Pearson Education
<SQL 전문가 가이드>, 한국데이터베이스진흥원
<몽고디비 인 액션>, 제이펍 (7-10장은 스킵)

⑧ 케글 경진대회 참여 -> 최대한 다양한 분야의 연구를 해서 내가 제일 잘하고 이해가 잘되며 재밌게 느껴지는 한 분야이면서 사회가 요구하는 인기분야, 자신의 전문분야를 선정하라

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(요약한 내용은 책의 일부이며, 이 이후에 무엇을 더 해야하는지는 직접 책을 읽어보시기 바람)



장점

1. 빅테이터, AI에 대해 1도 모르는 사람에게 어떻게 공부해나갈지 방향을 제시해줌.
2. 나도 할 수 있을 것 같다는 근자감을 심어줌.


단점
1. 저 많은걸 1년 안에 다 공부할 수 있을까 의문이 듦. 학생이라면 몰입해서 하루종일 공부하면 가능할진 몰라도 일하는 직장인은 2-3년은 걸리지 않을까...?
2. 책 위주의 공부방법 제시

 

 

 

뭐 속는셈 치고 한번 이 커리큘럼을 따라가 보려고 한다.

 

저 위에껄 다 했는데도 불구하고 AI 빅데이터 전문가가 안된다면 작가님께 AS 해달라고 우길 예정ㅋㅋㅋ