누가 알겠어요?
본인의 능력여부에 달린 것이라서요.

기타나 치는 딴따라인줄 알았는데 누구는 천문학 박사학위 받고 나사 우주계획에까지 참여한 사람도 있는데…

열심히 하다보면 뭔가 이루어 내시는 것이 있지 않을까요?

기타니 치는 딴따라가 나사 우주계획 한사람이 누구에요?

개인의 능력치가 다른 데 질문에 대한 답은 아무도 못 줍니다.

Nvidia Jetson Nano Developer Kit 같은 거 구매하셔서 본인이 직접 경험해 보는 것이 좋지 않을까요?

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit
https://elinux.org/Jetson_Zoo

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머신러닝 컴사 아닌사람이 더 많습니다. 요즘은 ML은 컴프터 관련만 되면 죄다 default 로 합니다. Data science 만 해도 여기 컴사 아닌사람이 더 많고, 통계, 수학, 그밖에 언지니어링 쪽에 레주메 보면 ML 안건드린 사람이 없어요.

확률 통계관련 수학적 지식만 있으면 가능하죠.
어차피 머신러닝이 해보시면 알겠지만 확률모델이에요

주변에 기계과, 전자과, 수학과, 의대생들중에 머신러닝하는 사람 많이 있습니다.
(모두다 MIT, Havard ph.d candidate 학생들이긴하지만…)

EE로 학위받으셨다는 말이 석사나 그 이상이라 생각하겠습니다.
제 짧은 생각에는 ML은 확률과 optimization problem 이라고 봅니다. 요즘 ML library 쓰면 코딩은 최소인듯 합니다.
즉 그 library를 왜, 어떻게 쓰고 상수를 어찌 튜닝하는 것이 코딩보다 훨씬 중요한듯 합니다.

그러니 수학적인 지식만 있으시면 EE전공도 배워가며 충분히 할수 있다 봅니다.

요샌 고등학생이 발명 경진대회에도 텐서플로우 컴퓨터 비전 모델 들고 나옵니다. 뭐가 중헌디?

ML이 이제 유행을 넘어 필수처럼 번진건 오래된 일 아닌가요? 조금이라도 최적화나 데이터 건드리는 사람들은 전공 불문하고 다 쓰더라구요. ML 자체가 목적이 아니라 거의 도구처럼 쓰지만, 컴싸 전공이 아닌이상 그 잘 써먹는 스킬이 중요한거 아니겠습니까? 저도 컴싸 전공 아닌데 먹고살라고 파이선 하다가 ANN, kNN 같은거 건드리고 있습니다. 윗 댓글중에 나온 Coursera앤드류 응 코스도 좋고, Udemy 에 이름은 생각안나는데 유료코스 좀 더 쉬운게 하나 있습니다. 그거 두개 하시면 개념은 확실히 잡으실듯. 근데 파이선 같은건 본인이 공부 하셔야 함…

원글자입니다
답변 모두 감사드립니다
파이썬이 머신러닝 코딩에선 대세인가요?
코세라 앤드류 응 교수 강의를 이제 시작하긴 했는데 옥타브로 시작해보라고 얘기하네요.
저는 아직 매틀랩 밖에는 잘 못하는데 혹시 경험자 분들의 조언 부탁드립니다.

보통 잡 디스크립션 보면 data science 잡에는 R 하고 python 이 기본입니다. 그리고 SQL 하고. Octave 는 아마 학생들이 쉽게 따라오라고 강의에서 채택하는것 같은데, 실전에서는 어짜피 갈아타야 합니다.