데이터분석 머신러닝 조언좀 부탁드립니다 ㅠ

데이터를 상품으로 만드는 과정을 생각해 봅시다.

1. 데이터 수집, 저장
2. 데이터 정제(전처리)
3. 데이터 분석(머신러닝)

크게는 이렇게 세가지 입니다.
1번에서 컴퓨터와 데이터 엔지니어링 지식이 필요합니다.
2번은 통계/수학 + 컴퓨팅 능력
3번에서도 통계/수학에 라이브러리를 사용할 정도의 적당한 컴퓨팅 능력이 필요합니다.
(원래는 상당한 수리통계적 지식을 요구하지만 실무에선 그렇게까지 하는 경우가 의외로 적습니다...그냠 관례적으로 적당한 모델을 empirical하게 사용)

통계학이라면 2번과 3번, 특히 3번에 집중한다고 보시면 됩니다. 3번에서도 전통적인 머신러닝 기법과 베이즈 통계학을 배우실 겁니다. 따라서 컴퓨팅 지식은 크게 요구하지 않습니다. R이랑 Python정도 다루시겠네요.

Ai쪽도 2번과 3번을 하지만, 3번에서 머신러닝 중에서도 딥러닝 이라는 좁고 깊은 분야에 집중합니다. 딥러닝 이라는게 상대적으로 정교한 수학을 쓰는것은 아니다보니 컴퓨팅 능력이 조금 더 중요해질 수 있습니다.

데싸는 3가지를 전부하지만 상대적으로 딥러닝을 깊게 연구하지는 않을 가능성이 높습니다. 어찌보면 얕고 넓게 배우기에 학계보다는 산업계에 어울릴 수 있겠네요.

딥러닝은 사람들이 생각하는것처럼 가장 '발전된' 머신러닝 기법이라기 보다는 특정한 패턴인식에 '특화된' 기법입니다. 이미지, 영상, 음성 패턴같은 것들이 있습니다. 그래서 이러한 분야를 희망하신다면 Ai를 가시면 되고, 그 밖에도 방대한 데이터를 넓은 분야에서 다루시고 싶다면 ds가 나을겁니다. 통계쪽은 미국에서 좋은 대우를 받는거로 알고있습니다만, 단기적이고 가시적인 성과를 선호하는 국내 여건상 컴퓨팅 능력은 함양하시는게 좋다고 봅니다.