- Python 프로그래밍 능력 향상 🚀 - 머신러닝에서 Python은 기본이며, 2개월 정도면 기초를 다질 수 있습니다.
- 버전 관리 시스템 (Git) 활용 💪 - Git은 코드 변화 추적 및 협업에 필수적이며, 핵심 기능을 익히면 1~2주 만에 활용 가능합니다.
- 데이터 구조 및 알고리즘 이해 🧠 - 문제 해결력을 높이고 면접에서도 유용한 핵심 지식이며, 2개월 정도 연습하면 폭넓은 이해를 쌓을 수 있습니다.
- SQL 기본 숙달 🗄️ - 데이터베이스와 연동하여 데이터를 활용하는데 필수적이며, 1개월 정도 공부하면 기본적인 활용이 가능합니다.
- 수학 및 통계 기초 다지기 🧮 - 머신러닝 알고리즘의 토대가 되므로, 선형대수, 미적분, 확률 및 통계 이론을 2~3개월 동안 학습합니다.
- 데이터 전처리 및 시각화 🎨 - 데이터를 모델이 이해 가능한 형태로 정리하고 시각화하여 분석하는 기술을 습득하며, 1~2개월 정도면 기초가 다집니다.
머신러닝 알고리즘 이해 💻 - 감독학습과 비감독학습 알고리즘을 익히고, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 주요 도구를 사용할 수 있도록 3~4개월 동안 연습합니다.
- 고급 머신러닝 개념 탐구 🧠 - 앤센블 러닝과 딥러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 고급 개념을 배우며 2~3개월에 걸쳐 심화 학습할 수 있습니다.
- 모델 배포 🌐 - Flask 또는 Django와 같은 Python 프레임워크와 Docker를 활용하여 모델을 실제 시스템에 배포하는 방법을 익히고, 1~2개월 운영 능력을 키웁니다.
