개발공부 기록지

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데이터 직군 구별

굳이 나누자면 아래 같이 겹쳐져 있는 느낌이다.

• 데이터 엔지니어 : 데이터 수집, 저장, 유지, 보수
• 데이터 분석가 : 엔지니어가 수집한 데이터를 이용하여 잠재적인 가치를 발굴,  회사분야에 대한 배경지식을 바탕으로 패턴 및 가설을 세우며 이야기를 만들어서 가치도 발굴
• 데이터 과학자 : ML / DL 엔지니어, 분석가가 분석한 패턴을 통해서 미래를 예측
• 인공지능 전문가 : 기존의 지식과 최신 기술을 활용하여 AI 알고리즘을 개발하고 문제 해결을 위한 솔루션을 제공하는 역할

여기서 개인적으로 경계가 모호다고 여겨지는 직군이 있다.

"데이터 분석가" 와 "데이터 과학자"  그리고 "데이터 과학자" 와 "인공지능 전문가" 

데이터 분석 및 가치를 이끌어 내는 과정

자주 사용하는 툴의 자격증 종류

AWS : https://aws.amazon.com/ko/certification/exams 

Tableau : https://www.tableau.com/ko-kr/learn/certification 

Google : https://analytics.google.com/analytics/academy/ 

MySQL: https://www.mysql.com/certification/

참고하면 좋은 사이트

한국데이터산업진흥원: https://www.kdata.or.kr/kr/board/info_01/boardList.do

백엔드 프론트엔드 개발자와  데이터 직군의 접점은 없는 걸까....

# 특정 사이트에서 단어 검색 

site:nytimes.com "is related to"

#특정 단어를 빼고 검색

"point of interetst" - "recommandation"

# 검색어와 비슷한 말 찾기

~ detecting point of interest

#꼭 포함시키고 싶은 단어를 추가

"Twitter" point of interest

# 검색어중 하나만 포함 되어되는 것

Twitter or social media

# 위의 것을 조합하여 검색 - 구글 학술지에서 Advanced search 에서도 설정가능

tweet, POI, Twitter OR Social media OR DBSCAN -recommender -recommandation

1. Github Gist https://gist.github.com/

2.Carbon https://carbon.now.sh/

3. color scripter https://colorscripter.com/