Kaggle Course Introduction

개인 기술 블로그를 만들고 나서 가장 고민했던 점이 어떤 글을 먼저 올릴까 하는 고민을 가장 많이 했던 것 같다.
물론 남이 봐줄 것이라는 기대도, 아직 14개월 밖에 되지 않은 데이터 사이언스 여행기의 글에 얼마나 많은 정보를 담을 수 있을지 기대하진 않았지만 괜스레 '처음'에 대한 가슴 떨림에 의해 고민을 했던것 같다.

 

마치 처음 데이터 사이언스라는 분야을 접했을 때의 느낌인 것 같기도 하다.

 

기존에 공부해왔던 강의나 소스가 꽤 되지만, 가장 최근에 읽고 있는 Kaggle Course를 복습 형식으로 좀 더 깊게 정리하고 올리고 싶어 이 글을 먼저 작성하게 되었다. 물론 Github에 공부해왔고 공부할 내용을 계속 올릴 거지만, 개인 필기장 같은 느낌으로 나만의 생각과 주장을 좀 더 느낌있게 담은 글을 여기에 올리고 싶다.

 

Kaggle Course는 Data Science의 Full Stack에 대해 너무 깊게 들어가지 않는 부분에서 전반적으로 기술을 획득 할 수 있다는 점에서 굉장히 유용한 Course가 아닌가 싶다. 글은 각각의 목차별 세부 사항으로 나누어 올릴 예정이고, 내 일상이나 하고 싶은 이야기, 내가 깊게 이해하고 싶은 내용이 아니라면 영어로 작성하게 될 것 같다.

 

목차는 다음과 같다.

 

• Python
• Pandas
• Intro to Machine Learning
• Intermediate Machine Learning
• Feature Engineering
• Intro to SQL
• Advanced SQL
• Intro to Deep Learning
• Computer Vision
• Time Series
• Data Cleaning
• Intro to AI Ethics
• Geospatial Analysis
• Machine Learning Explainability
• Intro to Gaem AI and Reinforcement Learning