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품목정보
| 발행일 | 2020년 02월 25일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 272쪽 | 390g | 148*218*16mm |
| ISBN13 | 9791190467117 |
| ISBN10 | 1190467119 |
1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법
: 4차 산업혁명 시대의 최고의 직업
서대호 저
|
반니
|
2020년 02월 25일
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- 자기계발 top100 7주
- eBook
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AI 빅데이터 전문가는 구하기도 힘들고 고용하기도 어렵다. 과학적 지식, 컴퓨터공학적 스킬, 분석 능력을 두루 갖춘 사람은 매우 드물다. 따라서 이러한 인재에 대한 갈급함은 앞으로도 심화될 것이다. 물론 국내에서도 각종 컴퓨터 학원과 대학 기관에서 관련 학과를 개설하기 시작했지만 아직까지 AI 빅데이터 전문가가 쏟아져 나올 때까지는 꽤 많은 시간이 걸릴 것이 분명하다. 그리고 너무 우후죽순 교육 과정이 개설되다 보니 과정 이름은 AI 빅데이터 전문가를 양성한다고 하지만 실상은 일반 개발 과정이나 다를 바 없는 과정이 대부분이다.
--- p.20, 「21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가」중에서
사실 반드시 전문가까지 될 필요도 없다. 적당히 관련 학부 또는 석사까지만 나와도 조금만 공부하면 각종 기업의 AI 빅데이터 부문에 취업이 가능하다. 각종 어학 자격증, 경제 관련 자격증, 어학연수, 심지어 한자 자격증까지 따며 소모적인 공부를 할 이유가 없다. 적당히 관련 학부에서 익히고 독자적으로 논문 읽고 프로젝트하며 코딩 능력만 조금 기르면 기업에서 모셔 간다. 즉, 적당한 B급 인재만 되어도 다른 분야에 비해 취업이 매우 쉽다는 것이다. 만약 제대로 공부해서 스스로의 가치를 S급 AI 빅데이터 전문가로 무장한다면 그 대우는 상상을 초월할 것이다.
--- p.28, 「21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가」중에서
마지막으로 데이터 분석 알고리즘의 특성상 몇 가지 반복적으로 많이 쓰이는 알고리즘들이 있기 때문에 복사가 가능하다. 즉 A 프로젝트에서 수행한 코드를 조금만 바꾸어서 B 프로젝트에 적용해서 쓸 수 있다는 것이다. 데이터 마이닝 책을 보면 몇 가지 알고리즘이 공통적으로 보인다. 예를 들어 지도 학습, 비지도 학습이 있고 지도 학습에는 분류 분석, 회귀 분석이 있으며 비지도 학습으로는 군집 분석, 연관 규칙이 있다. 그리고 그 아래 세부 알고리즘을 살펴봐도 몇 개 안 된다. 요새 많이 쓰이는 딥러닝도 DNN에서 파생된 RNN, LSTM, CNN, GAN 등 몇 개 쓰이는 알고리즘 안에서 계속 되풀이된다.
--- p.57, 「다양한 방식으로 자유롭에 일할 수 있는 직업」중에서
예를 들면 특정 알고리즘에 대해서 로직을 완벽히 이해했다거나 논문에 구현된 모델을 이해하고 실제 코드로 구현해봤을 때 희열을 느낄 수 있다. 또는 자신이 직접 모델을 수정, 개량해볼 수도 있다. 이는 바로 논문 게재로도 이어질 수 있어 뿌듯함이 배가 될 수 있다. 하지만 학원이나 학교에서 “어떤 알고리즘은 어떤 상황에 쓰인다”, “실제 사례로 무엇 무엇이 있다”, “예제 코드는 이것이 다” 등에 대해 듣고 끝나는 수준은 전혀 재미가 없을 것이다. 사실 이런 건 구글만 검색해도 다 나온다. 구글 위키백과에 검색만 해도 알고리즘에 대한 개괄적인 설명은 충분히 읽을 수 있다.
--- p.102, 「나에게 맞는 공부 방법은 따로 있다」중에서
마지막으로 전문가에 요구되는 가장 중요한 능력 중에 하나가 비즈니스 현장의 문제를 인식하고 데이터가 주어졌을 때 주어진 데이터로 어떻게 비즈니스 문제를 풀 것인가 고민하는 능력이다.
흔히 문제 인식은 데이터 분석의 첫 단추로 불리고 가장 중요한 선행 단계로 분류된다. 이 단계에서 큰 숲을 잘 정리하고 세부적으로 데이터 분석을 실행해나가야 한다. 그렇지 않고 제대로 된 문제 인식 없이 처음부터 이상한 방향으로 분석을 시작하면 아무리 분석을 열심히 해도 실제 비즈니스 현장에는 쓸모가 없다. 예를 들어서 제조업 분야의 AI 빅데이터 분석 프로젝트를 진행한 다고 해보자. 제조업 종사자가 아니면 사용하는 용어도 생소하고 데이터를 이해하기 위해서는 데이터의 흐름 파악이 필요한데 이는 해당 제조업의 공정 흐름이 파악되어야 하는 부분이다.
--- p.122, 「스스로 공부하는 힘을 길러라」중에서
마지막으로 UI 개발도 알면 좋다. 만약에 당신이 UI 개발까지 잘한다면 당신의 가치는 천정부지로 오를 것이다. 아쉽지만 나도 UI 개발까지는 잘하지 못한다. 그래서 대부분의 개발은 외부 기관과 협업을 한다. 가장 큰 이유는 프로그래밍 언어가 다르기 때문이다. 앱 개발은 자바나 코틀린을 이용하고 웹 개발도 자바 또는 자바스크립트를 많이 활용한다. 물론 파이썬도 장고(Django)를 이용하면 웹 개발이 가능하지만 AI 빅데이터 분석을 위한 코딩 스타일과 많이 달라 입문자는 배우기 까다롭다.
--- p.20, 「21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가」중에서
사실 반드시 전문가까지 될 필요도 없다. 적당히 관련 학부 또는 석사까지만 나와도 조금만 공부하면 각종 기업의 AI 빅데이터 부문에 취업이 가능하다. 각종 어학 자격증, 경제 관련 자격증, 어학연수, 심지어 한자 자격증까지 따며 소모적인 공부를 할 이유가 없다. 적당히 관련 학부에서 익히고 독자적으로 논문 읽고 프로젝트하며 코딩 능력만 조금 기르면 기업에서 모셔 간다. 즉, 적당한 B급 인재만 되어도 다른 분야에 비해 취업이 매우 쉽다는 것이다. 만약 제대로 공부해서 스스로의 가치를 S급 AI 빅데이터 전문가로 무장한다면 그 대우는 상상을 초월할 것이다.
--- p.28, 「21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가」중에서
마지막으로 데이터 분석 알고리즘의 특성상 몇 가지 반복적으로 많이 쓰이는 알고리즘들이 있기 때문에 복사가 가능하다. 즉 A 프로젝트에서 수행한 코드를 조금만 바꾸어서 B 프로젝트에 적용해서 쓸 수 있다는 것이다. 데이터 마이닝 책을 보면 몇 가지 알고리즘이 공통적으로 보인다. 예를 들어 지도 학습, 비지도 학습이 있고 지도 학습에는 분류 분석, 회귀 분석이 있으며 비지도 학습으로는 군집 분석, 연관 규칙이 있다. 그리고 그 아래 세부 알고리즘을 살펴봐도 몇 개 안 된다. 요새 많이 쓰이는 딥러닝도 DNN에서 파생된 RNN, LSTM, CNN, GAN 등 몇 개 쓰이는 알고리즘 안에서 계속 되풀이된다.
--- p.57, 「다양한 방식으로 자유롭에 일할 수 있는 직업」중에서
예를 들면 특정 알고리즘에 대해서 로직을 완벽히 이해했다거나 논문에 구현된 모델을 이해하고 실제 코드로 구현해봤을 때 희열을 느낄 수 있다. 또는 자신이 직접 모델을 수정, 개량해볼 수도 있다. 이는 바로 논문 게재로도 이어질 수 있어 뿌듯함이 배가 될 수 있다. 하지만 학원이나 학교에서 “어떤 알고리즘은 어떤 상황에 쓰인다”, “실제 사례로 무엇 무엇이 있다”, “예제 코드는 이것이 다” 등에 대해 듣고 끝나는 수준은 전혀 재미가 없을 것이다. 사실 이런 건 구글만 검색해도 다 나온다. 구글 위키백과에 검색만 해도 알고리즘에 대한 개괄적인 설명은 충분히 읽을 수 있다.
--- p.102, 「나에게 맞는 공부 방법은 따로 있다」중에서
마지막으로 전문가에 요구되는 가장 중요한 능력 중에 하나가 비즈니스 현장의 문제를 인식하고 데이터가 주어졌을 때 주어진 데이터로 어떻게 비즈니스 문제를 풀 것인가 고민하는 능력이다.
흔히 문제 인식은 데이터 분석의 첫 단추로 불리고 가장 중요한 선행 단계로 분류된다. 이 단계에서 큰 숲을 잘 정리하고 세부적으로 데이터 분석을 실행해나가야 한다. 그렇지 않고 제대로 된 문제 인식 없이 처음부터 이상한 방향으로 분석을 시작하면 아무리 분석을 열심히 해도 실제 비즈니스 현장에는 쓸모가 없다. 예를 들어서 제조업 분야의 AI 빅데이터 분석 프로젝트를 진행한 다고 해보자. 제조업 종사자가 아니면 사용하는 용어도 생소하고 데이터를 이해하기 위해서는 데이터의 흐름 파악이 필요한데 이는 해당 제조업의 공정 흐름이 파악되어야 하는 부분이다.
--- p.122, 「스스로 공부하는 힘을 길러라」중에서
마지막으로 UI 개발도 알면 좋다. 만약에 당신이 UI 개발까지 잘한다면 당신의 가치는 천정부지로 오를 것이다. 아쉽지만 나도 UI 개발까지는 잘하지 못한다. 그래서 대부분의 개발은 외부 기관과 협업을 한다. 가장 큰 이유는 프로그래밍 언어가 다르기 때문이다. 앱 개발은 자바나 코틀린을 이용하고 웹 개발도 자바 또는 자바스크립트를 많이 활용한다. 물론 파이썬도 장고(Django)를 이용하면 웹 개발이 가능하지만 AI 빅데이터 분석을 위한 코딩 스타일과 많이 달라 입문자는 배우기 까다롭다.
--- p.245, 「관련 지식을 습득해 진정한 능력자가 되라」중에서
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