AI · 데이터 개발자 로드맵

Python 실행 환경과 편집기, 패키지 도구를 안정적으로 구성해야 분석 결과를 같은 조건에서 재현할 수 있습니다.

코드, 분석 과정과 보고서의 변경 이력을 함께 관리해 실험을 비교하고 되돌릴 수 있게 합니다.

데이터 처리와 자동화에 널리 쓰이는 언어의 문법과 파일 처리 기반을 먼저 갖춥니다.

데이터 크기와 연산 비용을 판단하고 문제에 맞는 처리 구조를 선택하는 힘을 기릅니다.

분석할 데이터를 조건에 맞게 조회하고 집계하는 관계형 데이터 언어를 익힙니다.

분석 이전에 데이터가 어떤 구조와 규칙으로 저장되는지 이해해 신뢰할 수 있는 입력을 만듭니다.

정제, 탐색, 시각화와 모델 평가를 연결해 데이터에서 근거 있는 결론을 만드는 흐름을 배웁니다.

외부 데이터와 모델 API의 요청·응답을 재현하고 입력과 출력 경계를 점검합니다.

데이터 파일, Python 프로세스와 로그를 서버 환경에서도 일관되게 다루는 방법을 익힙니다.

문제 정의, 데이터 출처, 분석 절차와 한계를 함께 기록해 결과를 검증 가능한 포트폴리오로 정리합니다.