품목정보
발행일	2024년 03월 20일
쪽수, 무게, 크기	212쪽 \| 14120820mm
ISBN13	9791192842769
ISBN10	1192842766

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데이터 과학자 김태헌의 프러포즈 첫인사 데이터 과학이란 데이터 과학은 무엇인가요 데이터 과학이라는 분야는 어떻게 탄생하게 되었나요 빅데이터라는 용어는 언제부터 쓰이게 되었나요 데이터 과학은 어떤 학문과 연관이 있나요 데이터 과학의 발전에 중요한 역할을 한 기술은 무엇인가요 머신러닝과 데이터 마이닝은 무엇인가요 데이터 과학을 사용하는 분야는 어디인가요 행동 데이터가 무엇인가요 행동 데이터는 어떻게 사용되고 있나요 일상에서 쌓이는 데이터는 또 어떤 것들이 있을까요 다루는 데이터에 따라 요구하는 지식이 달라지는 걸까요 데이터 과학자란 데이터 과학자는 누구인가요 구체적으로 하는 일이 궁금해요 특성이 다른 데이터를 다룰 때는 어떻게 하나요 모델링은 무엇인가요 데이터 과학 분야는 또 어떤 직종이 있나요 데이터 과학자와 데이터 분석가는 어떻게 다른가요 새롭게 등장하는 직업도 있나요 새로운 직업이 생기는 현상은 직업적으로 어떤 의미가 있을까요 디지털 직군과 데이터 과학자는 다른 직업인가요 데이터 과학자와 AI 전문가는 어떻게 다른가요 데이터 과학자가 되려면 데이터 과학자가 되려면 무엇을 배워야 할까요 청소년 시절에 어떤 경험을 하면 좋을까요 이 일을 하려면 어떤 자질이 필요할까요 이 일에는 어떤 성격이 적합할까요 유리한 전공이 따로 있나요 이 분야의 일과 관련한 자격증이 있나요 유학이 필요할까요 영어를 잘해야 하나요 데이터 과학을 공부하려는 학생들에게 추천하고 싶은 로드맵이 있다면 데이터 과학자는 어떻게 해야 될 수 있나요 데이터 과학자가 되기 위한 경력은 어떻게 쌓는 건가요 기업이 원하는 채용 조건을 잘 따져봐야 할 것 같아요 이 직업에 관한 정보는 어떻게 얻을 수 있나요 데이터 과학자가 되면 이 일을 하기 위해 노력하는 것이 있나요 셀프 브랜딩은 무엇인가요 데이터 과학자의 미래는 어떨까요 근무시간은 어떻게 되나요 노동 강도는 어떤가요 연봉은 어느 정도 되나요 이 일의 매력은 무엇인가요 보람을 느끼는 순간은 언제인가요 이 일의 단점은 뭘까요 직업적인 습관이나 병이 있다면 일에서 오는 스트레스는 어떻게 해소하세요 데이터 과학자는 언제까지 일할 수 있는 직업일까요 데이터 과학(자)의 세계 IT 기술의 발전이 데이터 과학자에게도 영향을 미치나요 데이터 과학을 활용하는 산업 분야는 어디인가요 사람들의 일상에서 데이터 과학은 어떻게 쓰이고 있나요 데이터의 증가에 따라 발생하는 문제도 있을까요 AI가 발전하면 데이터 과학자를 대체할 수도 있지 않을까요 미래에는 또 어떤 AI가 나올까요 대규모 언어 모델은 무엇인가요 대규모 언어 모델을 기업에서도 사용하나요 개인도 LLM 모델을 활용해 앱이나 프로덕트를 만들 수 있나요 대규모 언어 모델이라는 도구를 어떻게 사용하면 좋을까요 챗GPT 말고도 다른 유형의 대규모 언어 모델이 있나요 데이터 사용에 따른 제약이나 보안의 문제는 어떤 것들이 있나요 이 직업을 잘 드러낸 드라마나 영화, 책이 있을까요 나도 데이터 과학자 데이터 과학자의 놀이터, 캐글 이해하기 캐글 시작하기 캐글 탐색하기 캐글 경진대회 참여하기 데이터 과학자 김태헌의 스토리

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저자 소개 (1명)

저 : 김태헌 이동 관심작가 알림신청

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데이터 과학은 단순한 숫자와 코드의 세계가 아니에요. 이는 우리가 살아가는 세상을 이해하고 형태를 변화시킬 수 있는 강력한 도구랍니다. 우리는 매일 방대한 양의 데이터를 생성하고 있어요. 이 데이터 속에는 숨겨진 패턴, 이야기, 해답이 담겨 있습니다. 데이터 과학자는 데이터라는 원석을 가공하여 보석처럼 빛나게 만드는 사람이죠. 저의 일은 이 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 숨겨진 패턴과 의미를 찾아내는 것이에요. 이 패턴은 비즈니스 전략을 수립하거나, 신제품 개발에 영감을 주고, 때로는 중대한 사회적 문제를 해결하는 데 기여하기도 합니다. 데이터 과학자의 업무는 단순한 분석을 넘어서, 창의적 사고와 끊임없는 호기심이 필요한 예술과도 같습니다.

데이터 과학자는 현대 사회에서 쏟아지는 데이터를 수집하고 분석하여 해석하는 사람이지만, 그보다 훨씬 더 많은 걸 해내요. 실제로 데이터 과학자들은 AI 같은 첨단 도구들을 활용해서 다양한 문제들을 해결해 내는 전문가라고 볼 수 있어요. 그들은 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 것뿐만 아니라, 이러한 인사이트를 기반으로 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델을 사용해 실질적인 문제들을 해결해 나가죠. 이처럼 데이터 과학자는 단순히 데이터를 다루는 사람을 넘어서, AI를 포함한 다양한 도구를 사용하여 실제 생활의 문제를 해결하고, 새로운 기회를 창출하는 혁신가라고 할 수 있어요. 그리고 이런 역할을 수행하기 위해 프로그래밍, 통계학, 머신러닝 등 다양한 분야의 지식을 겸비해야 해요.

호기심이 많으면 좋겠어요. 호기심이 없이 데이터를 보면 그냥 의미 없는 숫자와 코드들일 뿐이에요. 그런데 호기심이 있으면 데이터를 보면서 의문을 가지게 돼요. 의문을 가지고 데이터를 보면 어떤 패턴이 있다는 것이 보일 거예요. 그러면 이런 패턴이 의미하는 것을 찾아보게 되고, 이런 패턴을 보이면 어떤 결과가 나올 것이라는 것도 예측할 수 있죠. 그래서 호기심은 탐구 정신과 연결되는 것 같아요.

--- 「AI의 혁신을 이끄는 데이터 과학자」 중에서

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