[참고] 데이터 학습 로드맵

조금 지나긴 했지만 새해가 됐으니까 1년동안 데이터 학습을 위한 로드맵을 정리해보았다. 양이 너무 많은데 할 수 있을지 모르겠네...여기저기서 정보를 찾아보고 도움이 될 만한 강의나 책 위주로 정리했는데 너무 많거나 부족한 부분을 없애거나 추가하면서 진행하면 좋을 것 같다. 위키독스에 있는 책이랑 강의는 링크 참고!!

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1. 프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링

기본적인 프로그래밍 능력 향상 및 소프트웨어 이해

 

소프트웨어 엔지니어링

- 클린코드 (책)

- 구글 엔지니어는 이렇게 일한다 (책)

 

파이썬 및 SQL

- 점프 투 파이썬 / 라이브러리 예제 (책)

- SQL 레벨업 (책)

 

알고리즘 공부

- 파이썬을 이용한 알고리즘의 이해 (강의)

- Do it! 알고리즘 코딩 테스트 - 핵심이론 (책 / 강의)

- Do it! 알고리즘 코딩 테스트 - 실전문제 (책 / 강의)

- 프로그래머스나 백준 알고리즘 문제 풀이 (웹 사이트)

 

+) 정보처리기사 자격증

 

 

2. 데이터 분석

파이썬을 이용하여 데이터 분석 실습 진행

 

데이터 분석

- 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 (강의)

- DataLit : 데이터 다루기 (강의)

- Kaggle에서 파이썬으로 데이터 분석 시작하기 (책)

- 금융데이터 분석을 위한 파이썬 (책)

 

+) 데이터 분석 관련 자격증 (ADsP / ADP / 빅데이터분석기사)

 

 

3. 데이터 엔지니어링

데이터 수집/저장/추출/가공을 위한 전반적인 파이프라인 공부

 

빅데이터

- 빅데이터를 지탱하는 기술 (책)

 

데이터 파이프라인

- 데이터 파이프라인 핵심 가이드 (책)

 

데이터 크롤링

- 파이썬을 이용한 웹 크롤링(Web Crawling) 어플리케이션 만들기 (강의)

 

 

4. 기초 수학 (선형대수 및 통계학)

데이터 사이언스의 핵심인 통계적 모델을 위한 수학

 

선형대수

- 인공지능을 위한 선형대수 (강의)

 

통계학

- [하버드] 확률론 기초 : Statistics 110 (강의)

- 통통튜브 통계학 기초 (강의)

 

 

5. 머신러닝 및 딥러닝

앞에서 공부한 내용을 바탕으로 머신러닝 및 딥러닝 학습 (이후에 논문읽기)

 

머신러닝

- Machine Learning Course by Andrew Ng (강의)

- 혼자 공부하는 머신러닝 (책)

- 핸즈온 머신러닝 (책)

 

딥러닝

- 모두를 위한 딥러닝 (강의)

- 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 (강의)

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※ Reference ※

데이터 공부의 '걸음마'까지 도와주는 강의들

데이터 학습 로드맵

데이터 사이언스의 학습 로드맵

데이터 과학부터 인공지능까지 - DataScience & AI 로드맵

I want to study Data Science