제 전공은 자연과학분야인데, 딴 분야에서 15년 일하다가
요새 머신 러닝이 핫한것 같아서 쪼매 공부하고 있습니다.

수학쪽을 잘하는 편이라 개념/ 이론적인 내용 이해하는건 별로 어려운게 없는데,
코드 짜고 하는게 익숙치 않고 햇갈리네요.

지난 3개월간 퇴근후 시간에 코세라에서 강의 몇개 듣고,
Keras 좀 해보고
요새는 PyTorch해보고 있습니다.
1차적인 목표는 코세라에 IBM에서 머신러닝 엔지니어 코스를 모두 들어볼 생각입니다.

이런건 평범한 SWE가 하는것과 많이다른가요?
이걸로 밥벌이 하려면 어캐하는게 좋을까요?

https://www.bbc.com/news/technology-65032848

머신러닝 엔지니어 혹은 데이터사이언스로 서치하셔서 잡공고문에 기술된 스킬들을 공부하면 됩니다.

CS관련학과를 전공하세요.
그게 아니면, 님의 어플리케이션을 안받아줄겁니다.

얼마전에 개요만 살펴보고 아직 본격적으로 시작하진 않았지만 조만간에 시작할 생각입니다. 주 랭귀지가 파이쏜 이시겟죠? 난 파이쏜 경험은 많지만 파이쏜을 오브젝트 오리엔티드로 쓴 경험은 아주 많은건 아니라서 파이쏜으로 데이타 스트럭춰 공부도 나중에 시간되면 한번 해볼 생각입니다.
혹시 같이 할 생각있으시면 연락처 남겨주세요. 같이 라는 의미가 좀 애매하지만 뭐 진도 나가는거 모니터링이나 정보교환 정도 되겠죠?

일단 저는
Machine Learning with Python (IBM)
Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras (IBM)
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (Udemy)

3개 코스를 공부했습니다.

나는 아직 본격적으로 시작한건 아니고 대충 대략적인 부분만 살펴봤기 때문에 앞으로 본격적으로 시작하기전 온라인에서 자료수집부터해야 할거 같습니다. 일단 인터뷰자료부터 수집해서 분석해서 뭐부터 시작하는게 효율적인지 생각해봐야죠. 사실 공부하려면 그쪽 분야만으로도 분야가 방대해서…
일단 scikit 이나 텐서플로우중 뭘 더 집중할지 선택도 해야할듯하고..유튜브나 온라인에 공개된거 만으로도 공부할 자료가 워낙 많아서 아직 클래스코스같은건 꼭 들어야 하는지는 모르겠네요. 클래스듣다보면 너무 루스하게 방만해자는것들이 많은 느낌도 들어서…

사실 온라인 코스가 좀 루즈한 편이긴 한데, 저는 전반적으로 이쪽분야에서 하는일/ 기본적인 원리를 알기 위해 듣고 있습니다.