AI 개발자가 되기까지 필요한 “평균 학습 시간”은 출발 지식과 목표 역할에 따라 다릅니다. 통계의 모집단과 측정 방법이 없는 숫자로 자신의 계획을 정하지 마세요. 시간을 기록하되 다음 단계로 갈 수 있는 결과물도 함께 확인해야 합니다.
첫 단계: Python과 데이터 다루기
함수와 자료구조를 사용해 파일을 읽고 데이터를 정리합니다. Python 공식 튜토리얼과 pandas 사용자 안내로 개념을 확인하세요. 자료를 불러오는 데 성공한 뒤 누락값과 자료형이 맞는지도 검사합니다.
둘째 단계: 문제 정의
모델을 먼저 고르기보다 어떤 결정을 돕는지, 어떤 오류가 더 큰 문제인지, 성공을 어떻게 측정할지 적습니다. Google의 ML 문제 정의 자료는 기술 적합성과 목표 설정을 먼저 살피도록 안내합니다.
셋째 단계: 평가와 한계
훈련에 사용한 데이터와 평가에 사용할 데이터를 구분하고, 결과를 한 숫자로만 설명하지 않습니다. 데이터의 기간과 대상이 바뀌면 성능이 달라질 수 있으므로 적용 범위를 적으세요. 프로젝트 README에는 재현 절차와 실패 사례를 넣습니다.
주간 계획 만들기
매주 학습 시간을 기록하되 “이번 주에 직접 검증한 것”을 한 줄로 남깁니다. 막힌 부분이 문법인지 데이터 품질인지 문제 정의인지에 따라 다음 주 자료가 달라집니다. 직무 선택이 아직 어려우면 AI 시대 IT 직무 비교를 먼저 살펴보세요.