머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요

먼저 참고로 말씀드리자면,

이 글을 작성한 본인은 빅데이터 또는 머신러닝 전문가는 커녕 거의 Beginner 정도의 지식 수준밖에 되지는 않습니다.

 

하지만 제가 해당 분야에 대해서 어떤 식으로 연구를 해야 하는가를 거의 10일을 고민을 하고 관련된 자료도 많이 찾아보았으며. 여러 다양한 문헌 및 방법 등도 세부적으로 보면서 고민을 하여 쓰게 되었습니다.

 

그러니 전문가들이 이 글을 본다면 뭔가 지식도 없으면서 아는 척을 하는 것인가 생각할 수도 있을 것이고, 혹은 아직도 모르는게 많이 있구나 그렇게 느낄 수도 있을 것입니다.

 

다만 제가 그럼에도 불구하고 연구방법에 대해서 구지 글을 올리고자 하는 이유는

 

제가 이제 막 새로운 분야에 대한 연구 및 학습을 시작하면서 학습 방향을 잡기 위해서 수없는 고민을 한 결과를 이 게시물을 통해서 정리를 하고자 함이 그 첫번째 목적이요, 

 

저와 같은 고민을 하고 계신 몇몇 분들에게 아주 조금의 도움이라도 될 수 있을 것 같은 기대감이 두번째 목적이요,

 

제가 생각하는 방향을 저보다 잘 알고 계시는 많은 분들이 보면서 좀 더 올바른 방향으로의 피드백을 구하고자 함이 세번째 목적입니다.

 

 

그래서 써 보는 겁니다.

 

 

 

빅데이터 / 머신러닝 연구방법 역시 시리즈물로 연재할 예정입니다.

현재 연재 중인 Fitbit Charge 2와는 달리, 미리 구체적인 순서부터 정해놓고 쓸 예정이고요.

그 순서는 아래와 같이 구성하겠습니다.

 

 

1. 개요

 

2. 왜 빅데이터와 머신러닝인가?

 

3. R Programming

 

4. 연구 및 학습 Process

 

 

이렇게 한번 구성해 보겠습니다.