공부하면 좋은 List
- 개발을 공부하다 보면 질문을 해야되는 경우가 있습니다
- 올바른 답변을 얻기 위해선 질문을 잘 해야 합니다
- 관련 주제로 발표하신 코드스쿼드 정호영님 동기부여 - 질문 잘 하는 법을 참고해주세요!
- Git은 가장 많이 사용하는 버전 관리 도구
- 버전 관리 도구 : 개발된 코드의 이력(새로 무언가가 추가되거나 삭제되는 내용) 관리를 위한 도구
- 개발된 코드의 History를 관리
- 협업을 위한 코드 공유 및 Review 수행을 위해 사용합니다
- History를 관리하기 때문에 문제가 생길 경우 Rollback 가능합니다
- Git 호스팅 업체는 Github, Bitbucket, GitLab 등이 있습니다
- Git 소스 저장소
- Github Page 무료로 호스팅
- 포트폴리오로 활용 가능
- 기업에서 점점 Github 주소를 요구
- 대학생일 경우 Github Education에 가입하면 여러 혜택을 받을 수 있습니다
- Private Repo 생성 가능
- 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝, 데이터 엔지니어링 실제 업무시엔 "서버"에서 작업합니다
- 로컬 컴퓨터는 하드웨어의 한계가 존재할 수 있어 서버 컴퓨터 파워를 사용합니다
- 그 서버의 OS는 대부분 Linux
- 따라서 Linux에 대해 이해를 하면 할수록 좋습니다
- 로컬 컴퓨터의 OS를 Linux로 설치해서 경험해 보는 것이 Best
- 저는 김태용의 리눅스 쉘 스크립트 프로그래밍 입문, 만화로 배우는 리눅스 시스템 관리 2를 통해 공부했습니다
- 데이터 분석에서 자주 사용하는 프로그래밍 언어는 R 또는 Python입니다
- 각 언어마다 장단점이 있으며 필요할 경우 두 언어를 모두 사용하면 좋습니다
- 처음 프로그래밍 언어를 접할 경우, 상대적으로 자료가 많은 Python을 추천하고 있습니다
- 웹 프로그래밍, 데이터 분석 등 범용적으로 사용할 수 있는 것이 Python이라고 생각해서 추천하고 있습니다
- 저는 점프 투 파이썬, 최성철 교수님의 데이터 과학을 위한 Python 입문를 통해 파이썬 기초를 익혔습니다
- 또한 데이터 분석에서 자주 사용하는 Numpy, Pandas를 추가적으로 학습했고 numpy_exercises, pandas_exercises를 풀었습니다
- 머신러닝/딥러닝에 대한 지식은 반드시 꼭!
- Andrew ng님의 Coursera Machine Learning
- 김성훈 교수님의 모두를 위한 딥러닝
- 책은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 핸즈온 머신러닝이 좋습니다
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 Numpy로 직접 구현해보는 책입니다
- 핸즈온 머신러닝 : 머신러닝/딥러닝에 관해 잘 정리된 책입니다. 커버 범위도 넓고 다양한 팁들이 있습니다. 단, 수학적으로 접근하진 않는 편입니다
- 데이터 관련 프로젝트를 할 때 제일 고민되는 것 중 하나는 "데이터를 어디에서 구하지?"입니다
- 공공 데이터, API, 캐글 등에서 데이터를 구할 수 있지만 제한된 데이터일 경우가 많습니다
- 따라서 데이터를 직접 수집해오는 데이터 크롤링을 해야합니다
- 크롤링에 대한 내용은 이준범님의 나만의 웹 크롤러 만들기 자료를 추천합니다
- Linux의 맥락과 유사하게 실제 업무시엔 서버에서 작업합니다. 서버는 대부분 클라우드 서비스(AWS, Azure, GCP, IBM, NBP 등 )를 사용하기 때문에 클라우드 서비스를 배우는 것을 추천합니다
- AWS는 AWS Educate에 가입할 경우 $100를 제공합니다
- Azure는 (누구나) 가입시 1달간 사용할 수 있는 $200를 제공합니다
- GCP는 (누구나) 가입시 1년간 사용할 수 있는 $300를 제공합니다
- IBM Cloud는 (누구나) 가입시 1달간 사용할 수 있는 $200를 제공합니다
- NBP는 (누구나) 가입시 1년간 사용할 수 있는 30만원 크레딧을 제공합니다
- 많이 사용하는 플랫폼은 AWS, Azure, GCP 순입니다
- 선형대수는 벡터공간을 공부하는 학문입니다
- 우리가 보고 느끼는 공간은 기본적으로 3차원이지만 머신러닝/딥러닝에서 나오는 문제들은 모두 4차원 이상의 고차원 문제를 다룹니다
- 이런 문제를 쉽게 이해할 때 도움주는 것이 선형대수입니다!
- 이상화 교수님의 선형대수
- 칸아카데미 선형대수 강의(한글자막)
- 임성빈님의 Matrix calculus
카일스쿨 유튜브를 시작했습니다-! 이 Wiki 문서에서 다루지 않은 현업 이야기를 공유할 예정입니다!
궁금하시거나 요청할 내용이 있으시면 snugyun01@gmail.com으로 메일 보내주시면 감사하겠습니다 :)
