Q. AI를 공부하고 싶어요.

답변 5

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  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  완전 초보라면 국비 AI 교육에 들어가기 전에 머신러닝이나 딥러닝까지 미리 공부하려고 할 필요는 없습니다. 오히려 지금은 파이썬 기초를 확실하게 만들어 놓는 것이 가장 중요합니다. 환경공학 전공이고 EHS를 준비하고 있다면 AI 개발자로 전환하기보다는 기존 전공에 데이터와 AI를 결합하는 방향으로 생각하는 것이 훨씬 현실적입니다. 예를 들어 환경·안전 데이터 분석, 산업재해 데이터 분석, 공정 이상탐지, 대기·수질 데이터 분석, 스마트팩토리 EHS 관리 등의 분야로 연결할 수 있습니다. 학습 순서는 파이썬 기초부터 시작해서 데이터 분석, 통계, 머신러닝, 딥러닝 순서로 가져가시면 됩니다. 먼저 변수, 조건문, 반복문, 함수, 리스트와 딕셔너리, 파일 입출력 정도를 익히고 간단한 문제를 직접 풀어보세요. 이후에는 NumPy와 Pandas를 배우면서 CSV나 엑셀 데이터를 불러오고 결측치 처리, 데이터 정제, 그룹별 집계, 데이터 병합 등을 해보는 것이 좋습니다. 그다음 Matplotlib이나 Seaborn을 활용해서 데이터를 시각화하고 평균, 분산, 상관관계 같은 기초 통계를 공부하면 됩니다. 그 이후에 머신러닝으로 넘어가서 회귀와 분류의 개념을 이해하고, Scikit-learn을 이용해 선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, Random Forest, XGBoost 같은 모델을 직접 적용해보면 됩니다. 이때 중요한 것은 알고리즘을 외우는 것이 아니라 데이터 전처리 → 학습/검증 데이터 분리 → 모델 학습 → 평가 → 결과 해석이라는 전체 흐름을 이해하는 것입니다. 딥러닝은 그 다음 단계이므로 처음부터 TensorFlow나 PyTorch를 붙잡을 필요는 없습니다. 국비교육에 들어가기 전 목표는 딱 이 정도로 잡으면 충분합니다. 파이썬으로 간단한 프로그램을 만들 수 있고, Pandas로 CSV 데이터를 불러와 원하는 데이터를 추출하고, 평균이나 그룹별 통계를 구하고, 그래프를 하나 만들 수 있는 정도면 교육을 따라가는 데 훨씬 수월합니다. 반대로 파이썬 문법을 하나도 모르는 상태에서 머신러닝부터 시작하면 교육 속도를 따라가느라 개념을 제대로 이해하지 못할 가능성이 높습니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​비전공자이자 입문자 입장에서 국비지원 AI 과정을 중도 포기 없이 완주하려면 기본적인 파이썬 문법과 데이터 다루기 기초는 반드시 사전 학습 후 참여하시는 것을 추천합니다. 국비 과정은 진행 속도가 빠른 편이므로 기초 프로그래밍 개념을 미리 익혀두어야 수업을 원활히 따라갈 수 있습니다. ​입문자를 위한 추천 학습 순서는 파이썬 기초 문법 익히기, 데이터 분석 라이브러리(Pandas, NumPy) 실습, SQL 기초 학습, 그리고 머신러닝/딥러닝 모델 활용 단계입니다. 환경공학 전공을 바탕으로 EHS 분야 데이터(대기, 수질, 환경 모니터링 등)를 파이썬과 머신러닝으로 분석해 보는 미니 프로젝트를 수행하신다면, 도메인 지식과 AI 역량이 결합된 독보적인 취업 경쟁력을 만드실 수 있습니다. ​응원하겠습니다.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 94%

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  배경지식이 전무한 상태에서 국비지원 교육을 바로 시작하면 진도 속도가 빠라 당황할 수 있으므로, 교육 시작 전 한두 달 정도 기본적인 준비를 하고 가시는 것을 추천합니다. 가장 먼저 구매하신 파이썬 책을 통해 기초 문법을 익히셔야 합니다. 변수, 조건문, 반복문, 함수, 그리고 리스트나 딕셔너리 같은 기본적인 자료구조를 코드로 직접 쳐보면서 익숙해지는 것이 중요합니다. 파이썬 문법을 어느 정도 이해했다면, 데이터 분석의 기초가 되는 넘파이와 판다스 라이브러리를 가볍게 맛보시는 것이 좋습니다. 엑셀처럼 데이터를 다루는 도구라고 생각하시면 이해하기 편하며, 이 두 가지를 미리 접하고 국비 교육에 들어가면 수업 내용을 이해하는 속도가 훨씬 빨라집니다. 파이썬과 데이터 핸들링 기초를 다진 그다음 단계로는 기초적인 통계학과 선형대수학 개념을 가볍게 훑어보시는 것을 권장합니다. 인공지능과 데이터 분석은 결국 수학과 통계를 바탕으로 작동하기 때문에, 평균, 표준편차, 확률 분포, 그래프 해석 등의 개념을 유튜브 강의 등을 통해 미리 가볍게 들어두면 알고리즘을 배울 때 막히는 부분을 줄일 수 있습니다. 국비지원 교육은 기초부터 가르쳐 준다고는 하지만 실제는 진도가 매우 빠르게 나가는 경우가 많습니다. 따라서 교육 시작 전까지 파이썬 문법과 판다스를 활용한 간단한 데이터 조작 정도를 혼자서 끄적여 볼 수 있는 수준까지는 만들고 가시기를 바랍니다. 전공하신 환경안전 분야의 방대한 데이터와 인공지능 기술을 결합한다면 훌륭한 시너지를 낼 수 있을 것이니 조급해하지 말고 차근차근 준비하시어 좋은 결과를 얻으시기를 응원합니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코상무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 환경안전 직무가 목표라면 AI 개발자 수준까지 공부할 필요는 없습니다. 환경과 안전 데이터를 분석하고 업무에 활용할 수 있는 수준을 목표로 잡는 것이 효율적입니다. 처음에는 Python 기본문법을 익힌 뒤 pandas를 활용한 데이터 처리, 엑셀과 CSV 데이터 분석, 시각화, 기초 통계 순으로 공부하세요. 이후 머신러닝의 회귀와 분류, 이상탐지 개념을 배우고 생성형 AI 활용까지 넓히는 것을 추천드립니다. 국비교육 전에는 Python으로 파일을 불러와 데이터를 정리하고 간단한 그래프를 만드는 정도까지 익혀두면 수업을 따라가기 훨씬 편합니다. 환경공학 전공도 좋은 프로젝트 소재가 됩니다. 예를 들어 대기오염이나 수질 데이터를 분석하거나 사업장 센서 데이터를 활용한 이상징후 탐지 프로젝트를 만들어보세요. AI 자격증을 추가하는 것보다 이런 결과물 하나가 EHS 취업에서는 더 좋은 차별점이 될 수 있습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 55%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 처음부터 AI 모델 개발을 목표로 하기보다 환경안전 업무에서 데이터를 활용할 수 있는 수준부터 시작하는 것을 추천드립니다. 우선 파이썬 기본 문법을 익힌 뒤 pandas를 활용한 데이터 정리와 분석, SQL 기초, 통계와 데이터 시각화 순으로 공부해보세요. 이후 머신러닝의 기본 개념을 배우는 것이 좋습니다. 국비교육 전에 파이썬으로 CSV 파일을 불러와 데이터를 정리하고 간단한 그래프를 만들 수 있는 정도까지 익혀두면 수업을 따라가는 데 훨씬 수월합니다. 수학도 처음부터 깊게 공부하기보다 평균과 분산, 상관관계, 회귀 같은 기본 통계부터 이해하시면 됩니다. 특히 취업에서는 AI를 공부했다는 사실보다 전공과 연결하는 것이 중요합니다. 대기나 수질 측정 데이터 분석, 작업장 사고 데이터 분석, 이상치 탐지처럼 환경안전 문제를 데이터로 해결하는 작은 프로젝트를 만들어보세요. EHS 전공지식에 데이터 활용능력을 더하는 방향이 취업에서도 더 현실적인 경쟁력이 될 수 있습니다.

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