데이터, 기계 학습, 그리고 미래의 주도권
데이터는 현대 사회의 새로운 원유와 같습니다. 그리고 기계 학습은 그 원유를 정제하고 활용하는 불꽃과 같습니다. 이 두 가지를 능숙하게 다루는 자가 미래를 주도할 것입니다.
이 문장은 디스토피아 소설에서나 나올 법한 허황된 이야기가 아닙니다. 이것은 현실이며, 우리가 살아가는 세계의 새로운 질서입니다.
새로운 세계 질서는 인류가 이전에는 상상할 수 없었던 방대한 양의 데이터를 수집하고, 그 속에서 의미 있는 통찰력을 얻어내는 능력에 의해 정의됩니다. 이러한 능력은 국가 간의 경쟁에서 우위를 점하게 하고, 궁극적으로 세계를 지배하는 기술이 될 것입니다.
전 세계의 선진 국가들이 이 점을 매우 심각하게 받아들이고 있으며, 데이터 과학과 기계 학습 분야에 대한 투자를 아끼지 않고 있습니다.
유망한 커리어 선택
국제적인 경쟁 구도를 떠나서라도, 데이터 과학과 기계 학습은 놀라운 성장 잠재력을 가진 유망한 분야입니다. 수요는 급증하고 있지만, 데이터 과학 전문가의 수는 턱없이 부족한 실정입니다. 이는 단순한 인력 부족을 넘어선 문제입니다.
마치 거주 가능한 새로운 행성이 갑자기 발견되었지만, 그곳으로 이주할 인력이 부족한 상황과 비슷합니다. 이 분야의 인력 부족 문제는 아무리 강조해도 지나치지 않으며, 아래의 인포그래픽이 이러한 현실을 더 잘 보여줄 것입니다.
출처: insidebigdata.com
이러한 상황은 데이터 과학 분야의 높은 급여 수준으로 이어집니다. 초봉이 5만 달러 이상이며, 관리직의 경우 25만 달러를 훨씬 넘을 수도 있습니다.
게다가, 지구상의 평균적인 사람은 초당 1.7MB의 데이터를 생성하며, 이는 평생 3,500TB 이상의 데이터에 해당합니다. 현재 우리가 처리하는 방법을 알고 있는 데이터 양보다 훨씬 더 많은 데이터가 쏟아지고 있으며, 이러한 데이터를 분석하고 활용하는 것은 미래 사회의 핵심 과제가 될 것입니다.
데이터 과학과 머신 러닝, 정말 어려울까?
정말 좋은 질문입니다!
제 경험에 비추어 볼 때, 답은 “예”이면서 동시에 “아니오”이기도 합니다.
인공 지능(AI), 특히 기계 학습(ML) 분야는 연구에 깊이 몰두하고, 기존의 한계를 뛰어넘으려는 사람들에게는 매우 어려운 분야입니다. 이러한 수준의 연구를 위해서는 박사 학위는 물론, 컴퓨터 과학과 수학에 대한 깊이 있는 지식이 요구됩니다. 그러나 일반적인 사람들에게는 이러한 수준의 지식과 시간을 투자할 여력이 없을 수 있습니다.
반면, 제가 ‘응용 데이터 과학 및 기계 학습’이라고 부르는 분야는 기존의 도구, 기술 및 알고리즘을 사용하여 현실 세계의 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이 분야는 헌신, 이해력, 창의적인 사고, 그리고 기본적인 수학 개념에 대한 이해를 요구하지만, 순수 기술 지식 측면에서는 소프트웨어 엔지니어링보다 훨씬 접근성이 높습니다.
결론적으로, 응용 데이터 과학은 결코 쉬운 길은 아니지만, 노력 대비 높은 보상을 기대할 수 있는 분야 중 하나입니다. 이는 훌륭한 투자 가치를 제공합니다.
만약 여러분이 데이터 과학자나 기계 학습 엔지니어가 되기로 결심했다면, 이제 최적의 학습 옵션을 살펴볼 시간입니다.
머신 러닝 (Google)
많은 사람들이 알지 못하지만, Google은 매우 광범위하고 실용적인 머신 러닝 무료 교육 과정을 제공하고 있습니다. 구글은 이 과정을 통해 AI/ML 기술 발전에 기여하고 지식을 공유하려는 노력을 보여주고 있습니다.
이 과정의 가장 큰 장점은 사전 지식이 필요 없다는 것입니다. 하지만, 통계 개념에 대한 추가 학습이 필요할 수 있습니다. 통계에 대한 사전 지식이 부족하다면, 과정 내용이 충분히 설명되지 않았다고 느낄 수도 있습니다.
또한 이 과정은 구글에서 개발한 머신 러닝 구현 도구인 텐서플로우(TensorFlow)를 통해 머신 러닝을 소개합니다. 구글은 자체 API를 홍보하려는 목적도 있지만, 이 과정이 제공하는 높은 가치를 고려할 때, 이러한 점은 큰 문제가 되지 않습니다.
텐서플로우는 머신 러닝 입문자들에게 매우 편리한 도구이며, 현재 많은 인기를 얻고 있습니다. (참고: AI 프레임워크 비교)
데이터 과학 (Harvard)
하버드라는 이름은 그 자체로 권위를 상징하며, 하버드에서 제공하는 데이터 과학 과정 역시 마찬가지입니다.
이 과정은 간단히 코드를 몇 줄 작성하거나 스크립트를 실행하는 방식으로 머신 러닝을 경험하는 수준이 아닙니다. 이 과정은 많은 노력과 시간을 투자해야 하는 심도 있는 학습 과정입니다.
이 과정은 무료 비디오 강의, 코드(GitHub에서 호스팅), 연습 문제 및 해설을 제공하여, 실제 학습을 지원합니다.
이 과정에 적합한 학습자는 누구일까요?
그것은 농담이 아닙니다.
수학에 대한 흥미를 잃었을지라도, 탄탄한 수학적 기초를 갖춘 실무 경험이 있는 전문가가 적합합니다. (추론과 증명 능력이 가장 중요합니다.) 하지만, 이 과정은 결코 쉽지 않습니다. 연습 문제는 여러분을 울게 만들 정도로 어려울 수 있습니다. 각오를 단단히 하셔야 합니다!
머신 러닝 (Andrew Ng)
데이터 과학자들로 가득 찬 술집에 가서 앤드류 응(Andrew Ng)이 누구인지 물어보세요.
데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 앤드류 응은 Coursera에서 제공하는 뛰어난 머신 러닝 강좌 덕분에 신과 같은 존재로 여겨집니다.
앤드류 응의 경력이 의심스러우시다면, 다음과 같은 사실을 참고하세요.
Coursera의 유료 강좌이지만, 수강을 위한 유일한 전제 조건은 금전적인 투자와 학습에 대한 결심입니다. 앤드류 응의 강좌는 머신 러닝의 모든 것 뒤에 숨겨진 수학적 원리를 자세히 설명하고, 인기 있는 알고리즘을 분석하는 데 많은 시간을 할애합니다. 이 과정은 머신 러닝의 기본부터 시작하여 가장 심오한 영역까지 단계별로 안내합니다.
저는 이 강좌의 수료증이 매우 가치 있다고 생각하기 때문에 강력히 추천합니다.
응용 데이터 과학
Coursera의 전문화 과정은 특정 개념에 대한 지식을 초급에서 전문가 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하는 일련의 강좌로 구성되어 있습니다. Python을 활용한 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 친절하고 심도 있는 강좌를 찾고 있다면, 이 전문화 강좌를 추천합니다.
과정을 수료하면 수료증을 받게 됩니다.
데이터캠프 (DataCamp)
데이터캠프(DataCamp)는 다양한 기술과 경력 개발 과정을 포함한 많은 데이터 과학 강좌를 제공합니다. 데이터 조작에서 머신 러닝까지, 데이터 과학 분야에서 성공하는 데 필요한 Python 및 R 기반 기술을 습득할 수 있습니다.
DataCamp의 바이트 단위 콘텐츠를 통해 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있습니다. 이 과정은 데이터 과학 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 실습 경험을 제공합니다.
무료 버전으로 시작하여 첫 번째 챕터를 살펴보고 코스를 평가할 수 있습니다.
에드엑스 (edX)
MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox 및 GTx에서 제공하는 강좌를 에드엑스(edX) 플랫폼에서 만나보세요.
이들 모두는 데이터 과학 기술을 습득하는 데 도움이 되는 포괄적인 커리큘럼을 제공합니다. 이 프로그램들은 통계 또는 컴퓨터 과학 배경을 가진 사람들에게 가장 적합합니다.
만약 전체 프로그램이 부담스럽다면, 개별 강좌를 선택할 수도 있습니다. edX에서는 Python, R, Excel, 확률, 통계, 기계 학습, 데이터 시각화 등 데이터 과학과 관련된 200개 이상의 강좌를 찾을 수 있습니다.
코드아카데미 (Codecademy)
코드아카데미는 코딩을 배우는 데 도움이 되는 최고의 플랫폼 중 하나입니다. “실행을 통한 학습”을 신념으로 삼고 있으며, 플랫폼 내에 다양한 실습 프로젝트와 테스트를 제공하고 있습니다.
코드아카데미의 데이터 과학 강좌는 SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 및 다양한 라이브러리를 포함합니다.
총 26개의 강좌로 구성된 이 데이터 과학 경력 경로 컨테이너는 성공적인 데이터 과학자가 되는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
이 데이터 과학 강좌는 다음을 제공합니다:
- 데이터 과학에 대한 심도 있는 지식
- 따라 하기 쉬운 로드맵
- 실무 경험을 통해 취업 준비 지원
유데미 (Udemy)
유데미는 별도의 소개가 필요 없을 정도로 유명한 플랫폼입니다.
유데미의 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 Python 부트캠프는 85,000명 이상의 수강생이 참여했고, 평점 4.6점을 받은 가장 인기 있는 강좌 중 하나입니다. 전 세계에서 370,000명 이상의 학생들이 이 강좌를 수강했습니다.
이 강좌에서 다루는 주제는 다음과 같습니다.
다음은 이 강좌의 주요 특징 및 제공 내용입니다.
- 25시간 분량의 주문형 비디오
- 평생 이용 가능
- 13개의 기사 및 5개의 다운로드 가능한 리소스
- 모바일 및 TV에서 이용 가능
- 수료증
- 30일 환불 보장
저렴한 가격으로 시작하기에 가장 적합한 강좌 중 하나입니다.
구글 AI (Google AI)
Google의 ML 전문가로부터 머신 러닝을 배우고 싶으신가요?
그렇다면 구글 AI를 확인해 보십시오.
이 플랫폼에는 학생, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자 및 연구원을 위한 다양한 머신 러닝 및 데이터 과학 강좌와 콘텐츠가 제공됩니다. 이 강좌들은 모두 무료입니다.
시작하려면, 구글 AI에서 제공하는 머신 러닝 단기 집중 과정이 필수입니다. 텐서플로우 API를 사용한 실용적인 머신 러닝 입문 과정입니다. 이 강좌의 세부 정보는 다음과 같습니다.
이 플랫폼은 클러스터링, 추천 시스템, 머신 러닝에서의 테스트 및 디버깅, 머신 러닝의 데이터 준비 및 기능 엔지니어링과 같은 중요한 머신 러닝 주제에 대한 특별 강좌를 제공합니다. 머신 러닝의 기초 지식을 갖추고 있다면 이러한 과정들은 매우 유익할 것입니다.
유다시티 (Udacity)
유다시티는 트렌드 기술에 대한 다양한 강좌를 제공하는 매우 인기 있는 온라인 교육 플랫폼입니다. AT&T, AWS, Google, IBM과 같은 세계 최고의 기업들이 구축하고 인정한 업계 최고의 프로그램들을 제공하고 있습니다.
유다시티의 프로그램 중 하나는 데이터 과학 분야를 위한 것입니다. 데이터 과학 스쿨은 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 비즈니스 분석가로서의 경력을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 프로그램의 데이터 과학자 과정은 머신 러닝, 딥 러닝 및 소프트웨어 엔지니어링 개념을 다루는 핵심 과정입니다. 이 과정을 선택하려면 머신 러닝에 대한 기본적인 지식이 필요합니다.
만약 Python 프로그래밍은 알고 있지만, 머신 러닝은 처음이라면, 유다시티에서 제공하는 다른 프로그램인 AI 스쿨이 있습니다. 이 프로그램은 머신 러닝 기초부터 시작하는 강좌를 제공합니다.
딥러닝
이 강좌는 코더들에게는 축복과 같습니다. 제가 이 목록에서 가장 좋아하는 추천 강좌입니다.
다시 말하지만, 코더들에게만 해당됩니다.
이 강좌는 프로그래밍 기초를 가르치는 데 시간을 할애하지 않기 때문입니다. 강좌 설명은 매우 명확하게 이 점을 강조합니다.
이 강좌를 수강하는 모든 사람은 최소 1년 이상의 코딩 경험이 있다고 가정합니다. 이 강좌는 Python을 교육 언어로 사용하므로, Python을 아직 모른다면 먼저 배우는 시간을 가져야 할 것입니다. 경험 많은 코더라면, Python이 배우기 매우 쉬운 언어라는 것을 알 것입니다.
따라서 이미 Python을 알고 있거나(그렇지 않다면 여기서 배우세요), 또는 빠르게 익숙해질 수 있는 경우, 알고리즘의 이론적 토대에 대해 너무 깊이 고민하지 않고 실제 사용 가능한 시스템을 구축하려는 실용적인 학습자에게 완벽한 강좌입니다.
이 강좌는 형식적인 학습 과정에 싫증을 느끼고, 빨리 실전에 뛰어들고 싶어하는 사람들에게 적합합니다.
이 강좌는 100% 무료이며 훌륭한 커뮤니티를 가지고 있다는 점을 언급해야겠네요!
결론
휴!
이 목록을 만드는 것은 정말 어려운 작업이었습니다. 좋은 소스가 부족해서가 아니라 너무 많아서 그랬습니다!
머신 러닝은 말 그대로 폭발적으로 성장하고 있으며, 매우 어려운 문제를 우아하게 해결하는 분야입니다. 수많은 무료 및 유료 온라인 강좌가 제공되고 있으며, 대부분 매우 훌륭합니다. 하지만 이것은 혼란을 야기할 수도 있으므로, 학습자의 경험 수준에 따라 다양한 학습자들을 위한 11개의 강좌를 요약해 보았습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!