이 페이지는 머신러닝의 사전 이수과목(Prerequisites) 중 통계학 & 데이터 과학의 교재와 학습 순서입니다. 그림이 안보이면 아래 원문 링크를 이용하십시오.

머신러닝의 기초는 데이터 과학이며, 데이터 과학의 기초는 통계학입니다. 물론, 통계의 기초는 수학입니다. 데이터 과학은 그 자체로 박사 과정이 개설되어 있는 정통 학문 분과이지만, AI 엔지니어가 되는 것이 목적이라면 그렇게 깊이 공부할 필요는 없습니다. 아래 표에 나열된 코스 정도면 충분하지만, 반드시 이수해야 합니다.  

5(유)-5(초)-4(중)-3(대학)-3(대학원) 학제를 상정하여, 영어는 유치원과 초등과정을 합쳐 10년 간 학습하고, 통계학과 데이터 과학은 중등과정 4년 간 학습하며, 수학은 유치원부터 중등과정까지 14년, 컴퓨터 과학은 유치원부터 대학까지 17년 간 학습하는 학제가 바람직합니다.

중등과정(만 12세) 1년 차는 수학에 치중하고, 통계학 기초와 엑셀 프로그래밍을 익히며, 2년 차부터 통계학 중급과 더불어 데이터 과학 공부를 추천합니다. 아래 표는 연령별 추천 교재 또는 강의이며, 모두 무료로 이용할 수 있습니다. 표에 나열된 순서 대로 진행하길 권하며, 이미 만 12세를 넘긴 독자들은 2~3개월을 투자하여 속성으로 진행하는 것도 좋습니다.

엑셀과 구글 Sheets, 특히, 구글 Sheets는 다양한 add-on을 통해 대단히 놀라운 데이터 처리 기능들을 제공하는데, 그 맛을 제대로 즐길 수 있게 커리큘럼을 구성하였습니다.

위 표대로 학습을 진행하면, 구글 Sheets가 보여주는 아름다운 데이터 처리의 풍광을 마음껏 즐길 수 있습니다. 데르가즘?