애초에 성적 낮은 자들이 갈 곳은 <기술> 도제 능력이 있는 학과 전공 뿐이다. 이 댓글을 보는 자 잘 생각해라. 상위권 성적이 필요 없는 곳 99.9프로의 학과는 스레기다. 게다가 상위권 성적 보유자도 8할은 스레기 학과다.

뒤에 들리는 가사는 원본내용 그대로고 자막만 바뀐거라 몰입이 안되넹

와!!! 혁펜님이 신경망은 MLE기계다라고 설명해주셨는데 이 영상보고 완벽이해되었습니다! 행복하네요

진짜 좋다니 한번써봐야겠군요.. 사실 수업떄 이거 써서 과제해야되다보니.

잘 듣고갑니다.

이야 므ㅓ 할라하면 하지말ㄹ하는 알고리즘

현직 게임회사에서 데싸하는 분석가입니다. 진짜 하지마세요.

잘 모르시는 분들이 많구나.. 데싸는 통계학의 영역이지 컴공과는 큰 관련이 없어요.. 설명가능성과 모델 가정 고려해서 데이터 전처리하고 원하는 가설의 기각역을 수학적으로 도출해내고 설명가능성과 계산비용 고려해서 최적의 모델을 도출하는게 데싸인데 이게 전부 통계학의 영역이거든요. 컴공은 AI에 특화되어있는데 이건 자연어나 비젼쪽에서나 전문이지, 그 외의 데이터에선 딥러닝은 사실 블랙박스기도 하고 예측을 목적으로 한다쳐도 지나치게 무거운 모델이라 사용해야 하는 상황이 그리 많이 나오지 않습니다..ㅎㅎ.. 예를들어 클래스 분류 문제에서 특정 가정 만족하면 로지스틱 회귀로 데이터의 확률분포를 완전하게 추정해낼수 있는데 굳이 수천배는 오래걸리는 모델인 머신러닝/딥러닝을 사용할 필요가 없죠.. 오히려 이 상황에선 딥러닝 사용하는게 실력없는 데싸라는 증거죠.

🙂

지망생인데 데이터 없다, 데이터 쓰레기다, 1 달 해서 정확도 1% 올랐다 했을 때 진짜 개소름 돋음 1,2번은 뭐 지금도 겪고 있는 스트레스 덩어리긴 한데 정확도 1% 올랐다 했을 때 와 진짜 이게 맞나? 싶었음.... 그리고 블랙박스 모델은 사용안한다는 와 진자..... ㄱ리고 프로젝트 경력없는 애들 안 받아준다 했을 때 와 그러면 어디서하지 라는 의문이 머리속에서 아직도 떠나지 않음

백엔드 개발자는 네트워크개발 지식은 기본이에요.. 데이터 변환에 대한 지식도 있어야 되요. 그러려면 구조변환에 대해 잘 알아야 하는데 그러려면 수학에 대해 관심도 있어야 하고 좀 해야되요. 결국, 뭐든 잘 해야되요.... 뭐든 많이 알아야되요... 개발자나, 데이터사이어니스트나,,,, 등등등 하다보면, 개발을 한다기보다는 문제 해결을 위해 많은 시간을 쏟고 있는 나를 발견해요. 그럴 즈음 되니까 나와는 상관없는 분야에 대해서 스스로 공부하고 있고, 거기에 재미를 붙이고 있더라구요... 그러면서 그냥 개발을 해 나가고 있는 것 같아요. 빅데이터든 아니던 간에... 뭐든 해결해가면서 개발하고 있는거죠.

1학년때, 멋모르고 AI쪽 진로를 꿈꾸다가 선배들과 이 영상을 보고 백엔드 개발을 시작했었어요. 막상 개발해보니 너무 재밌어서 어쩌다보니 진로가 바뀌었네요. 인생에 큰 분기점이 된 영상입니다.

많은 도움이 되었습니다

Backend에서 Data Science로 가는 게 제일 쉽긴 한데, 저처럼 경영/심리를 해서 Business Data Analytics를 하는 사람도 있답니다 ㅎㅎㅎ 그래도 한 가지 확실한 건 Data Scientist는 다른 직무를 타고 들어와야 한다는 거죠

세상에 3년전 영상이 나오네. 요새 머신러닝 관련해서 일자리도 확 줄고 책도 별로 출간이 안됩니다. 다들 LLM 에 꽂혀서 거기에 몰두 하고 있지요.

진짜 좋은 인사이트 같아요!!!

파이썬 백

풋

종사분야는 완전히 다른데 삶의 방식이 왜 이렇게 공감갈까요 ㅎㅎㅎ 일상의 생각 잘 듣고 갑니다 ㅎㅎㅎㅎ

한국 스타트업에서는 이미 있는 모델을 빠르게 서비스하는것이 중요하기때문에, 백엔드 개발자가 회사에 중심인것 같네요. 실리콘벨리에서 스타처럼 등장해서 펀딩을 미친것 같이 받는 스타트업들은 파운더가 주요 페이퍼 저자인 경우가 많은데 반해서요.

데이터사이언스, AI쪽으로 석박을 따고 데이터 사이언티스트나 AI 개발자로 진입하는건 어떤가요? 제가 이해한게 맞다면, "학부만 나와서 데이터 사이언티스트 or AI 개발자로 취업을 하려면 백엔드에 대한 지식을 알아야 한다."인데 저는 AI쪽으로 박사까지 따려고 생각중입니다. 이렇게 진입할 때는 백엔드에 대한 것을 몰라도 괜찮은가요?

다크써클이 아니라 멍드신거 같은데

소, 중소가 그런결루

안녕하세요! 2024년에도 통용되는 의견이신지 궁금합니다!

감사합니다. 제 직업 선택에 있어서 기본적 로드맵이 잡힌 느낌입니다. 코딩공부 괜히 하는건가 싶기도 했지만 이거 보니 올바른 길로 가고있다 생각이 드네요

5년이 지났지만 아직도 강화학습의 시대는 오지 않았습니다... 현재 LLM이 다 집어삼키는 중

이게 맞다 전부 석사수준이더라 경력자들 나와서 비전공자 가능합니다. 아니면 비슷한 업무직종근무자들이 이직전환 성공해서 가능합니다. 소개 너무 많드라고요 영어 논문 읽어야되고요

벡엔드(서빙),cs지식,

결국에 데이터 사이언티스트가 되려면 백엔드 개발 능력이 있어야함. 실제 하는 일도 모델링은 5%? 정도고 나머지는 로그관리 등 백엔드와 겹친다고 하더라고요. 결국 회사가 가장 원하는 데싸는 백엔드 개발-데이터 엔지니어-데이터 사이언티스트 코스를 밟은 데싸가 가장 이상적임. 처음으로 데싸나 인공지능으로 간다? 아무도 안받아준다더라고요 저도 그래서 ai대학원 꿈를 미루고 백엔드 개발 공부하고 있습니다

저도 ai 깔짝깔짝하는 컴공 2학년이고 아예 빅데이터/ai로만 커리어를 정하고 대학원 준비중이었는데, 많은걸 느끼고 갑니다… 그럼 백엔드-데이터 엔지니어-데이터 사이언티스트 이런 길로 간다면 석박사는 필수가 아니게 되는 건가요..?? 데이터 사이언티스트나 ai는 석사가 필수라고 들어서…

굉장히 직관적인 코드네요 감사합니다 !

개념을 알고 설명하는지 모르고 설명하는지....

이게뭔노....

좋은 영상 감사합니다. 취준생으로서 데이터분석 분야 취업에 대한 솔직한 얘기? 후기? 를 듣고 싶었어요. 검색을 해봐도 학원 광고밖에 안 나오고 당연히 우리 학원 다녀서 신입으로 취업한 사람들 인터뷰만 많았는데요. 현실적인 얘기를 해주셔서 감사합니다. 백엔드를 잘 할 줄 알아야 데이터 엔지니어든, 데이터 사이언티스트든 하기 쉽다는 얘기가 많이 도움이 된 것 같아요.

모델링을 하는 데이터싸이언티스트는 기본으로 석사를 요구하는 걸로 아는데, 백엔드나 데이터 엔지니어를 위해 준비하고, 일을하다가 데이터 싸이언티스트로 넘어가는게 쉽나요? 머신러닝, 모델링에 관해서는 지식이 없는 상태인데..

좋은 정보네요. 근데 생물정보학자보단 데이터 사이언티스트가 나아요. 악질 교수 만나서 인생 망치는 것보단 낫죠.

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ🤣😂😂

하.. 제가 지금 데이터&AI 학부생인데 막 입학할때 카페나 커뮤니티에 질문 하나를 올렸었습니다. "저는 백엔드와 데이터 또는 AI 둘 다 하고 싶은데 어떤 걸 어떻게, 공부하면 좋을까요?" 근데 답변이 다 >>> "백엔드와 AI, 데이터는 전혀 관련 없으니 하나만 파시길 바랍니다." 이랬음.. 근데 이 영상 보고 영상 내용이 맞는거같다는 생각이 드네

좋은 말씀 감사합니다. 사수 없는 회사에서 일하고 있는 상황이라 많은 도움이 되었습니다!

좋은 인사이트 제공 감사합니다. AI 업계에 종사하면서 최근 느끼고 있는 부분이었는데 덕분에 명쾌하게 정리할 수 있었습니다. 지금 종사하고 있는 직무 공부와 함께 백엔드 학습도 병행하는 게 좋겠네요.

감사합니다.

감사합니다

고양이 귀엽네요

감사합니다. 제 진로에 대해서 고민했는데많은 도움이 됐습니다.

감사합니당

감사드립니다.

컴퓨터 관련 전공을 선택하려고 하는데 많은 도움이 되는 동영상이네요. 데이터 싸이언스 쪽을 공부를 해도 백엔드 엔지니어로 취업하기 괜칞을까요?

안녕하세요 AI와 데이터 엔지니어링 내용 잘 봤습니다 클라우드 엔지니어, 데이터 엔지니어는 신입이 하기 어려운 직무라 백앤드 개발을 해야한다 들었는데 클라우드는 인프라 서버 개발자면 데이터 엔지니어는 데이터 베이스 개발자로 경력을 쌓아야 좋을까요?

다크서클 ㅠ