데이터 분석 공부 - 리소스 모음

뭘 공부할까?

참고로 나는 수학이든 코딩이든 이제 시작하는 단계다. 따라서 전문가의 입장에서 사이트를 리뷰할 입장이 아니라, 이제 막 시작하는 입장에서 선별한 사이트와 링크라는 것을 참고하길 바란다. 아래의 링크는 지속적으로 업데이트 될 예정이고, 카테고리 구분 역시 가장 효율적인 구분이라고 생각되는 분류 방법이 있다면 언제든지 바꿀 예정이다. 혹시 이외에도 도움이 되었던 사이트가 있다면 댓글로 추가해주시면 참고하겠다.

1. 수학

깊이 있는 분석을 위해서 수학 공부는 필수다. 그러나 문과생인 필자로서는 대체 무슨 수학을 어떻게 공부할 것인가를 파악하는 것만 해도 어렵게 느껴진다. 고등학교 문과 수학 실력만으로 데이터 분석을 위한 도움을 받을 수 있을까? 대학 수학을 공부해야 할까? 대학 수학을 공부해야 한다면, 대체 어떤 과목을 어떻게 공부해야 할까?

아래 링크한 글은 대학수학의 큰 줄기를 파악하는 데 개인적으로 큰 도움을 받았다. Natrsci님의 블로그 링크.

- 수포자였지만 대학수학에 관심 있다면(1)

- 수포자였지만 대학수학에 관심 있다면(2)

다음은 pabii 블로그의 Keith님 글이다. 이 블로그의 글은 뉴욕대학의 데이터과학 석사 지원자들에게 요구되는 사항들을 정리해둔 것이다. 미국에서는 데이터과학 분야에서 어떤 점을 중시하는지 알 수 있지 않을까 한다. 이 사이트에서는 이 글 뿐만 아니라 여러 글에서 수학의 중요성을 강조하는 좋은 글이 많다.

- 데이터 사이언스 석사 – 필요한 기초 지식

- 데이터 사이언스 공부를 위한 교과서 추천

아래 링크는 The Mathematics of Machine Learning을 mingrammer님이 번역한 글이다.

- [번역] 머신러닝 속 수학

어떤 책, 강의로 공부해야 하는지는 위에 있는 링크만으로도 차고 넘칠만큼 많이 나와 있지만, 개인적으로 위 링크에 없는 사이트 링크를 하나 추가한다.

영어로 이루어져있긴 하지만, codecademy나 datacamp와 같이, 인터렉티브한 환경에서 수학을 공부할 수 있도록 하는 사이트이며 유료이다.

- Brilliant