[패스트캠퍼스] 딥러닝 강의 - 1주차 학습일지

1주차 요약

먼저 시장의 요구사항을 파악하기 위해 데이터관련 직무의 채용공고를 확인해 보았다.

 

채용 사이트에서 데이터로 검색해보면 많은 데이터 프로덕트 오너,  데이터 분석가 등 여러가지가 나온다.

또한 데이터 모델러, 데이터 백엔드 엔지니어, 데이터 Web3 엔지니어 등 세분화하여 공고를 내기도 한다.

 

큰 틀에서 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어에 대해 알아보았다.

글로벌, 대기업, 스타트업 각각의 공고를 확인하여 지원자격과 우대사항을 정리했다.

(회사마다 요구사항과 업무가 조금씩 달랐지만, 큰 틀에서 필요한 내용은 비슷했다.)

그리고 공통적으로 나오는 지식들에 대해 강의가 진행되었다.

 

✋이 과정에서 몰랐던 개념들에 대해 알게 되었다.

특히나 백앤드, 서버 부분에서 처음 듣지만 중요하게 요구되는 내용들이 많이 있었다.

(OSI 7Layer & TCP/IP의 차이, RDB, Hadoop Ecosystem, ETL & ELT 등)

비전공자라 인터넷 강의, 국비지원 강의로만 공부해서는 전공자의 4년간 기초지식을 따라가긴 어려운게 사실이다.

알고리즘 이론과 통계 공부하느라 전혀 손을 못대고 있었는데,, CS(Computer Science) 지식의 필요성을 느꼈다.

 

https://fastcampus.co.kr/data_online_mlops

최종적으로는 시스템 개발과 운영을 통합한 MLOps까지..

 

본 교육과정은 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지에 대한 전반적인 이해를 돕는 강의이다.

(시간관계상 깊은 내용을 모두 다룰수는 없겠지만,,)

머신러닝, 딥러닝의 주요 알고리즘을 복습하고,

그동안 공부하면서 놓친 부분을 찾고자 했던 소기의 목적은 달성할 수 있을 것으로 보인다.

 

1주차 인증!

<수강 중 필기 이미지>

※ 이 글은 내일배움카드를 이용한 국비지원교육인 K-Digital 기초역량훈련 딥러닝 강의 학습일지입니다.