박사 필수는 아니구요 박사하시면 하는 일이 다르실수 있습니다 예를 들어 R&D에 수월하게 들어간다던지..등
머신러닝을 쉽게 공부하시려면 제가 위에 써놓은 것 처럼 regression과 classification이 의미하는 바만 아시면 됩니다
데이터베이스는 딱히 모르셔도 상관없습니다
박사학위는 학사 석사 전공 상관없이 가실수 있으십니다
저희학교 교수도 무슨 음악전공 학사 하다가 컴싸 재밌어보여서 컴싸 박사하고나서 교수된사람도 있습니다
윗분이 말씀하셧듯이 R과 python만 아시면 문제 없어요
실리콘밸리 취직이 목표시면 하둡 스파크 알아서 나쁠거 없습니다
Medical imaging은 matlab sas python좀 쓸겁니다
물론 R도 쓰실수 잇으시지만
어차피 한 언어만 아시면 다른 언어 쓰실 때 명령어만 잘 찾으면 쓰시는데 부담없어요(즉 뭘할지만알면)
기초통계만 아신다고해서 머신러닝을 수학적으로 풀수 잇을지는 좀 힘들수도있어요.
수학은 linear algebra는 필수구요 절대로 이 수업때 저처럼 띵가띵가 노시면 안됩니다
Taylor expansion을 왜 하는지 정도 아시면 되구요
통계학 바이블 – https://www.amazon.com/Statistical-Inference-George-Casella/dp/0534243126
수학좀 되시면 볼만한 머신러닝 북 –
http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/printings/ESLII_print10.pdf
위에거 다 무시하고 머신러닝, 통계에 대해 큰 픽쳐를 보고싶을 때 볼만한 레벨의 북-
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20First%20Printing.pdf