머신러닝 전문가 되기 위해서 알아야 할 것들

 머신러닝 전문가가 되기 위해서는 데이터 과학과 머신러닝에 대한 일반적인 지식에 대한 이해가 필요하며 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 합니다. 

1. 인공지능 관련

• 빅데이터란 무엇인가?
• 머신러닝이란 무엇인가?
• 인공지능은 어떻게 발전했는가?
• 데이터 분석이란 무엇인가?
• 데이터 과학은 어떤 분야인가?
• 머신러닝 기술 몇 가지를 설명하시오.

2. 통계학 기본

• 데이터 구조, 요약, 변수
• 샘플링, 확률 통계 기본
• 범주형, 연속형 구분
• 선형, 다중, 로지스틱 회귀에 대한 이해

3. 데이터 분석 도구, 파이썬, R 사용 능력

• 데이터 정제(Data Cleansing)
• 데이터 가져오기 및 내보내기
• 데이터 조직(sorting, filtering, 변수 추출 등)
• 데이터 시각화 기술

4. EDA 이해

• 단변량, 다변량 데이터 분석
• 데이터 스토리텔링 기술

5. 학습 모델

• 지도학습, 비지도학습, 준 지도학습, 강화학습 등

6. 빅데이터 기술

• 빅데이터 처리 기술, 빅데이터 관련 환경
• 하둡, 스파크 하이브 등

7. 딥러닝 기술

• ANN, NLP, CNN, 텐서플로 기술
• OPEN CV

8. 데이터 프로젝트 경험

• 프로젝트 결과 보고서
• 모델 생성과 선택
• 데이터 수집, 클렌징, 준비경험 등

9. 인공지능 관련 수학 지식

• 행렬, 벡터, 미분, 적분, 편미분, 집합