데이터 분석 교육 및 AI 교육에 대한 고찰

현재 상황 너도나도 인공지능 하다보니 우후죽순 대학 단과대별로 생겨났음. 단과대 별로 그에 맞게 커리를 바꾸지만 이름만 바꾸고 근본적인 이론은 비슷함.

학교와 학원의 커리큘럼은 달라야 한다. 프로그래밍을 통해 현업에서 적용가능 한 실무교육의 필요 데이터분석은 프로그래밍 위주이긴 하지만 빅데이터AI에 대한 백그라운드 지식은 필요하다.

고등학교 이상의 수학적 지식(확률통계, 선형대수), 데이터와 컴퓨터에 관심이 사전지식으로 필요하다. *갸꿀팁 C언어를 배우고 오면 매우 도움이 된다.

Python이던 Java던 모두 C언어 기반이기 때문에 Python을 배울 때 큰 도움이 된다. 단계 1단계 2단계 3단계 4단계 5단계 6단계 교과목 파이썬 기초 인공지능수학 자료구조 데이터분석 머신러닝/딥러닝 딥러닝 인공지능 프로젝트1 3단계 모델링, 전처리(결측치/이상치)활용 지도학습과 비지도 학습(랜덤 포레스트, 군집화) 시각화 4단계 의사결정 트리 회귀 알고리즘 텐서플로우 인공지능에 대한 분야는 아...

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