AI 요약관련 정보

• Python 프로그래밍 🐍: 데이터 과학의 기본 언어로, 기본 문법은 1-2개월 안에 익힐 수 있습니다.
• Git Version Control 💾: 코드 관리 시스템으로, 업로드 변경 사항 추적 및 협업에 필수적입니다.
• 데이터 구조 및 알고리즘 🧮: 문제 해결 능력 향상과 인턴십, 면접 준비에 중요합니다.
• SQL 🗃️ : 데이터베이스 작업을 위한 필수 언어로, 데이터 액세스, 정렬, 분석에 사용됩니다.
• 수학 및 통계 📈: 데이터 과학의 기초로, 선형대수, 미적분, 확률과 통계를 2-3개월 동안 공부합니다.
• 데이터 전처리 및 시각화 📊: 데이터 정리 및 시각화 기술은 Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn 등의 도구를 활용합니다.
• 머신러닝 기초 🤖: 감독학습과 비감독학습 알고리즘, Tensorflow, PyTorch 등의 도구를 학습합니다.
• 딥러닝 🧠: 다층 신경망 사용으로 복잡한 작업(이미지, 음성 인식)에 강력합니다.
• 전문 분야 선택 🔍: 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전 중에 집중하여 2-3개월 진행합니다.
• Big Data 기술 🕸️: Hadoop, Spark 등을 이용하여 대규모 데이터 분석을 수행합니다.