매일 조금씩 집중해서 쌓아보자!

IT 세부 분야에서 파이썬이 안빠지는 곳은 거의 없었다. 그만큼 접근성이 좋고, 편의성도 유리해서 이용도가 크게 늘어나 그런점이 아닐까 생각이 든다. 속도가 중요한 분야, 용량제한 등 제약이 있는 곳이 아니라면, 파이썬의 활용도는 무궁무진하다고 들었다. 이걸 몇년전에 미리 알았으면 좋았을 걸... 하는 생각도 드는데, 오히려 지금알게되서 다행이라고도 생각이 든다.

내가 나름대로 정리해본 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가 데이터 분석가 데이터에서 의미있는 규칙이나 성향을 이미지화 하여 인사이트를 도출하거나 비즈니스적으로 개선 가능한 점들을 회사에 제안. 커뮤니케이션 역량, 통계 프로그램이나 분석역량 등을 요구. 데이터 엔지니어, 코딩, 알고리즘, 툴 등을 통해 데이터 파이프라인을 구축. 이를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트들에게 전달 타 2직업에 비하여 SW역량, 코딩능력이 더 필요하고 강조되는 직업. 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가랑 유사한 면이 있지만, 좀더 전문적인 시각을 갖고 접근, 데이터에 머신러닝, 딥러닝 모델을 코딩하여 적용시켜보고, 더 나은 비즈니스 모델, 개선 방안등을 회사에 제시하는 직업. 직접..

한 블로그에서 IT 세부 직무 분야별로 주요 활용 툴이 제시된 걸 보앗었다. JAVA는 예상 했었는데..... 파이썬이 참 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 적용이 생각보다 많이 되는게 신기하다 ㅠㅠ 데이터 분석 때문에 파이썬을 배우고 있지만, (SQL,R,파이썬이 대표적이라고 한다.) 다른데도 충분히 활용가능성이 있다고 하니 파이썬에 대한 애착이 생기고 있다 ㅋㅋㅋㅋ 좀더 열심히 해봐야 겠다.

이세돌 기사님과 알파고의 대결 이후, 딥러닝이라는 말을 처음 접했다. 그 이후, 나와 상관없는 분야라고 생각했고, 접할 일도 없을 것 같아 신경을 안썼던 것 같다. 하지만 빅데이터 분야가 부상하고, 관련 직업도 조명받기 시작한다는 것을 알게되면서, IT 산업계에 관심을 갖기 시작했다. 머신러닝, 딥러닝도 관심을 가지면서 알게되었고, 차이점도 있음을 느꼈다. 머신러닝 데이터 자료, 학습 구조,힌트 등을 사용자가 제공해주고, 그 규칙이나 방향성등을 컴퓨터가 학습하게 하는 기술 딥러닝 인공신경망 기술을 통계,코딩 등의 기술로 구현하여, 컴퓨터가 데이터 자료 수집부터 규칙, 방향성까지 모두 스스로 학습하는 기술 대략적인 이해일 뿐이고, 아직 관심을 갖기 시작한지 얼마 안됬지만, 흥미를 불어일으킨 소재라 생각하여..

파이썬은 아주 흥미롭습니다..... 뭔가 자동적으로 괄호같은 것도 바로 자기가 알아서 넣어주고 ㅋㅋㅋㅋ 라일브러리나 함수같은거 다운만 받으면 알아서 추가도 되는 것 같고, 그리고 무료인게 제일 큰거 같다 ㅠㅠㅠㅠ 데이터 분석에 파이썬이 많이 쓰이는 이유가 뭔지 대충 알 것 같다....

파이썬을 시작했다. 빅데이터, 머신러닝에 관련되어있고, 다른 컴퓨터 언어에 비해서 접근이 쉽다고 알려져있어서 관심이 갔다. 학부 때 전기전자 분야 전공을 했어서, 프로그래밍 언어를 접할 기회가 있었지만, 뭔가 생소해서 접근하기가 무서웠고, 해답이 없이 스스로 풀어 나가야 한다는 점이 명확해서 좋아하지 않았었던 기억이 난다. 그래도 용기내서 다시 도전해본다!!!