넥슨 데이터 분석가가 되기 위한 공부 계획

24.02.28 넥슨 데이터 분석가 현직자 인터뷰 이후, 인터뷰 내용에 맞춰 공부 계획 수정(예정)

 

2024.02 - 기계학습 이론 복습 및 Hadoop Ecosystem 개념 이해

1주차: 기계학습 이론 심화 학습 및 복습

• 학습 내용: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 이론
• 실습: 간단한 기계학습 모델 구현 및 테스트

2주차: 딥러닝 이론 심화 학습 및 복습

• 학습 내용: 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망
• 실습: 딥러닝 모델 구현 및 실험

3-4주차: Hadoop 개념 이해 및 활용

• 학습 내용:  Hadoop 이론 및 사용법
• 실습: Hadoop 환경 설치 및 공부한 이론 실습

2024.03 - 빅데이터 처리 및 분산 시스템

1-2주차: SQL/NoSQL 데이터베이스 학습 및 실습

• 학습 내용: SQL 기본, NoSQL 데이터베이스 이해
• 실습: 데이터베이스 설계 및 쿼리 작성 연습
• 평가: 언어별 데이터베이스 관리 및 쿼리 성능 비교 분석

3-4주차: Spark 활용 및 실습

• 학습 내용: Spark 프로그래밍 기초
• 실습: 분산 데이터 처리 및 분석 프로젝트
• 평가: 분산 시스템을 이용한 데이터 처리 및 성능 비교 분석

2024.04 - 스트림 프로세싱 및 클라우드 서비스

1-2주차: Kafka 및 Spark-Streaming 학습 및 실습

• 학습 내용: 스트림 데이터 처리 개념, Kafka 및 Spark Streaming 사용법
• 실습: 실시간 데이터 스트림 처리 프로젝트
• 평가: 스트림 데이터 처리 시스템 설계 및 성능 평가

3-4주차: AWS/Azure 클라우드 서비스 활용 및 실습

• 학습 내용: 클라우드 컴퓨팅 기초, AWS/Azure 서비스 개요
• 실습: 클라우드 기반 애플리케이션 개발 및 배포
• 평가: 클라우드 기반 시스템 구축 및 성능 평가

2024.05 - AI/ML 모델 고도화 및 AutoML

1-2주차: 실무에서의 AI/ML 모델 구축 및 최적화 기법 학습

• 학습 내용: 모델 최적화 전략, 하이퍼파라미터 튜닝
• 실습: 실무적 문제에 AI/ML 모델 적용 및 최적화
• 평가: 모델 성능 및 최적화 과정 평가

3-4주차: AutoML 및 Neural Architecture Search 실습

• 학습 내용: AutoML 개념, Neural Architecture Search 기법
• 실습: AutoML 툴 사용 및 모델 자동 구축
• 평가: AutoML을 통한 모델 성능 및 효율성 비교

2024.06 - MLOps 및 파이프라인 자동화

1-2주차: MLOps 개념 및 도구 학습

• 학습 내용: MLOps 소개, CI/CD, 모델 배포 및 모니터링
• 실습: MLOps 도구를 활용한 프로젝트
• 평가: MLOps 적용 프로젝트 평가

3-4주차: Airflow를 활용한 파이프라인 자동화 실습

• 학습 내용: 데이터 파이프라인, Airflow 기초
• 실습: Airflow를 이용한 파이프라인 구축 및 자동화
• 평가: 파이프라인 자동화 시스템 평가 및 최적화

2024.07 - 실무 프로젝트 및 최종 복습

1-3주차: 관련 분야 실무 프로젝트 수행

• 프로젝트: 실무 관련 프로젝트 수행, 팀워크 및 문제 해결 능력 강화
• 평가: 프로젝트 결과물 및 팀워크 평가

4주차: 전체 학습 내용 복습 및 요약

• 활동: 전체 학습 내용 복습, 주요 개념 및 기술 요약
• 평가: 종합 평가 시험 또는 프리젠테이션