데이터 사이언스 학과에서 머신러닝과 딥러닝을 배우는 순서는 일반적으로 머신러닝을 먼저 배우는 것이 좋습니다. 머신러닝은 딥러닝의 기초가 되는 알고리즘과 개념을 포함하고 있으며, 데이터 전처리, 모델 평가, 기본적인 통계 및 확률 이론 등을 이해하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝의 기본 개념을 숙지한 후에 딥러닝으로 넘어가면 보다 깊이 있는 이해가 가능할 것입니다.

안녕하세요 멘티님
딥러닝은 머신러닝의 범주 안에 포함되는 개념이기 때문에 딥러닝보다 머신러닝을 먼저 배우는 것이 훨씬 편할 겁니다. 고등학교 미적분 개념이 대학교 미분방정식 개념으로 심화되는 것과 비슷하다고 할 수 있어요. 머신러닝 개념이 좀 탄탄해야 딥러닝도 이해하기가 쉽습니다.