반응형
해당 글은 최대한 짧게 쓰고자 합니다.
이유는 기초 통계 및 수학 지식은 최대한 많고 넓고 깊으면 좋기 때문입니다. 정답이 없습니다.
1. 기초 통계 지식은 반드시 필요하다.

- 이공계가 아니더라도, 경영, 경제학과에서 배우는 기초 통계학 정도의 지식은 필수적으로 요구합니다.
- 만약에 대학 혹은 대학원 다닐때 기초 통계학을 열심히 공부하셨다면 큰 무리가 없습니다.
- 만약에 열심히 공부하지 않으셨다면, 일정 수준 이상의 학습 노력이 필요합니다.
- 이번 기회를 통해서 기초 통계학 공부를 다시금 해본다는 굳은 의지가 필요합니다.
2. 기초 수학 지식은 이번에 배우셔도 됩니다.

- 머신러닝, 딥러닝을 제!대!로! 이해하기 위해서는 벡터, 벡터미적분학, 편미분, 기하학 등등에 대한 폭넓은 이해가 필요합니다.
- 그럼에도, "이번에 배우셔도 됩니다" 라고 말씀드리는 이유는 복잡한 수식과 증명은 FDP 자격 시험에서 요구하지 않기 때문입니다.
- 이번에 배워야할 범위는 "#03. 기초 수학 및 통계"에서 말씀드리고자 합니다.
- 기초 수학을 제대로 공부하지 않으면 FDP 자격 시험 공부 하는 내내 고생하실 수도 있습니다.
3. 결론

- 이공계 전공자가 아니신 분들은 다소 고생할 수 있다.
- 기초 통계학 + 기초 수학 지식을 공부하고자 하는 의지를 가져야 한다.
- 공짜 자격증은 없다. 일정 수준의 고통이 수반되어야 자격 시험 통과 후 느낄 쾌감도 크다.
반응형
'#03. Financial Data Professional (FDP)' 카테고리의 다른 글
#04. FDP 시험 : 머신러닝 공부를 위한 기초 통계, 수학 (회귀분석, 차원축소) (10) | 2023.04.10 |
---|---|
#03. FDP 커리큘럼 소개 (0) | 2023.04.06 |
#00. FDP 자격 시험 소개 (0) | 2023.03.28 |
#01. FDP 시험 온라인 과정(DATACAMP) 이수 (0) | 2023.03.28 |
FDP 시험 들어가며 (0) | 2023.03.27 |