Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn

안녕하세요 질문 감사합니다.

구체적인 목록은 개인의 목표와 선호에 따라 달라질 수 있지만 일반적인 관점에서 추천드려 볼게요. 

우선 데이터 분석 서적은 O'Reilly Media 의 책으로 시작해보시면 좋을 것 같아요. 입문자들도 쉽게 접할 수 있는 핸드북 형식이고 무엇보다 실용적인 내용에 적합합니다.

하지만 데이터 분석으로 어떻게 스토리가 만들어지는지, 데이터 분석의 이런 측면이 궁금하시면 제가 운영하는 비주얼라이징코리아 웹사이트(https://visualisingkorea.com)의 기사들을 참고해보시면 좋을 것 같아요.  

온라인 강의는 강의에서 말씀드린 것처럼 데이터 분석의 전과정을 포괄하는 강의를 추천드리는데, 대표적으로는 Udacity 와 Coursera 가 있습니다. 제가 강의를 찾아 볼 때에도 마지막에 이 두 강의를 두고 고민을 했었고, 실제로  Udacity의 Nanodegree 프로그램을 선택해 들었습니다. 챕터마다 연습 프로젝트들이 있어서 프로젝트들을 제출해야 통과가 되도록 설계되어있는 점이 마음에 들었고, 특히 이론보다 실용적인 내용을 가르쳐주는 점이 좋았습니다. Coursera 도 데이터 분석의 전과정을 포괄하지만 보다 원론적인 측면이 강했던 것 같아요.    

혹시 Udacity 강의를 듣게 되신다면 제가 제휴하고 있는 링크를 소개드릴게요. 데이터 분석, 데이터 사이언스, 데이터 비주얼라이제이션 프로그램들입니다. 물론 제휴 링크를 활용하지 않으셔도 됩니다 :)   

Data Analyst Nanodgree: https://imp.i115008.net/a11QRj

Data Scientist Nanodgree: https://imp.i115008.net/qnnBnj

Data Visualisation Nanodgree: https://imp.i115008.net/e44Pvg

마지막으로 뉴스레터/블로그는 개인의 목표와 선호에 따라서 목록이 가장 많이 달라질 수 있는데, 저 역시도 제 선호에 따라서 구체적인 목록을 가지고 있구요. 하지만 데이터 사이언스 일반적으로도 아래 두 링크에 유용한 포스트들이 많이 있습니다. 

https://www.kdnuggets.com/

https://towardsdatascience.com/

그리고 머신러닝/딥러닝 커리어를 생각하신다면 아래 링크도 둘러보세요. 제가 실제 현업에 있으면서도 자주 찾아보는 블로그입니다.

https://machinelearningmastery.com/blog/

추천해드린 목록에서 출발하시다 보면 좀더 궁금한 것들이 생기고, 목표나 선호도도 보다 명확해지게 되니 앞으로 계속 구체적인 내용들의 목록으로 발전해나가셔도 좋을 것 같아요.

그럼 도움이 되었길 바라겠습니다. 감사합니다 :) 

예상외의 친절하고 구체적인 답변 정말 감사드립니다. 

알려주셔서 감사합니다!