데이터 사이언스로 갈까? 백엔드 개발자로 갈까?
석박 통합과정 당시 가장 어려운 부분은, 선배가 없다는 것이었고, 혈당 변화에 따른 유전율 변화로 인한 공진 주파수 천이를 활용하여 EM 기반 혈당 측정 센서를 개발하기 위해서, 신생분야이면서, 국내에서는 역사가 없거나, 손을 놓은 분야이다 보니, (구글 렌즈도 포기하였다...) 해외 우수한 논문만 200편 이상은 읽어보았는데, 어떤 분야든 그렇겠지만, 데이터-> 정보 -> 지식으로 이어지는 단계에서 데이터나 정보는 참 많지만, 맞다고 일컬어지는 지식을 찾기는 참 어렵다는 느낌을 받곤 했었다. 그런데, 개발자 + 데이터 사이언스 분야는 정답 혹은 정석 혹은 쪽집게 강의로 일컬어지는 참고자료들이 너무도 많다. 분야 자체도 많지만 결국 연관되어 있고, 확장성이 있다는 것 또한 매력적이고, 무엇보다 문지현이란..
2020. 12. 20.
업무 역량을 나는 어떻게 길러낼 것인가?
참 어렵다. 난 무엇을 해야할까에 대한 생각이 들게 되었다. 데이터 분석가 + 인공지능 분석가가 되고 싶지만, 일단 시스템에 대한 전반적인 이해와 제대로 하고 싶고, 실제 스타트업이건 무엇이든 백엔드 + 프론트엔드를 아우르른 풀스택 역량 데이터 사이언티스트 역량(이부분은 파이썬을 골자로 캐글 대회 나가고, 이걸로 프로젝트 보여주기) 언어로는 자바, 파이썬, SQL, 스프링, OPENCV 를 다루고, 프레임워크, 클라우드도 빠삭하게 공부를 해야 겠다는 점이고, 또 나의 근본인 캐글 강의 / 실무강의 (워드 엑셀 피피티) / 디자인 강의(포토샵 등) 컴퓨터공학 과목 수업 강의 등을 하면서 추가로 프로젝트를 진행하고자 하다보니 모두를 담지못하는 느낌이 든다. 우선순위와 순서를 정하자!! 컴퓨터공학 매주 과제는..
2020. 12. 19.
