[일반] 통계학 스킬셋

[익명(118.103)]

수학을 공부하면

1. 대수

2. 해석

3. 기하

등 스킬/직업/트랙을 선택하고

컴퓨터과학을 공부하면

1. 프론트엔드 엔지니어링

2. 백엔드 엔지니어링

3. 시스템 엔지니어링

4. 데이터 엔지니어링

5. 블록체인 엔지니어링

6. 그래픽스 엔지니어링

등 스킬/포지션/트랙을 선택하잖아.

통계학 스킬을 어떻게 분류할 수 있을까?

수통, 베통, 회귀, ML, DL, 시각화, 다변량, 시계열 등 마구잡이로 배워서 체계화가 힘드네

[통계(210.219)]

이론 / 방법론 / 응용. 통계학 스킬셋은 세 가지로 구분 됨. 이론->응용으로 갈수록 도메인 지식이 많이 필요하고 응용->이론으로 갈수록 수학적 지식이 많이 필요함. 컴퓨팅 능력은 어떠한 테크를 타든 중요함.

[익명(118.103)]

이론은 Mathematical Statistics, Statistical Inference, ..., Bayesian Statistics이고 방법은 Regression Analysis, 다변량, 시계열, 생존, ML, DL이고 응용은 재무 데이터, 마케팅 데이터, 심리통계, 컴퓨터 비전, NLP, ....로 가는 건가. 고마워