빅데이터 분야로 진로를 정했다면 이 책을 읽으세요!

 

1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법: 심화편

반드시 공부해야 할 알고리즘에서 전문가로 성장하는 방법까지 이 책으로 혼자서 하는 공부의 한계를 돌파하라! 하버드 경영대에서 21세기 가장 매력적인 직업으로 예상했던 데이터 사이언티스트의 전성시대가 도래했다. 거대 플랫폼 기업에서 공공기관, 각종 연구소, 중소 마케팅 업체까지 이제 기업 비즈니스의 빅데이터 활용은 상식이 되었다. 제품의 개발과 생산 프로세스, 유통, 마케팅 전 영역에 걸쳐 빅데이터의 쓰임이 커지면서 빅데이터 전문가의 몸값도 날로 상승 중이다. 그와 더불어 취업준비생과 직장인들 사이에 빅데이터 공부 붐이 불고 있다. ?1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 (심화편)?은 AI 빅데이터 전문가가 하는 일은 무엇이고, 어떻게 공부해야 전문가가 될 수 있는지 분야와 방법을 수학부터 알고리즘까지 자세하게 설명해준다. 단순히 공부법 이외에 AI 빅데이터에 대한 지식도 쌓고 실제 AI 빅데이터 분석가가 현업에서 하는 일도 엿볼 수 있다. 특히 연구원 및 중소 빅데이터 기업에서 다양한 분야의 빅데이터를 다뤄보고 현재 텍스트 마이닝에 강점을 가진 빅데이터 분석회사를 운영하고 있는 저자의 경험과 조언은 취업을 준비하는 독자들에게 큰 힘이 되어줄 것이다.

저자

서대호

출판

반니

출판일

2021.06.16

 

 

 

 

 

 

 

전 세계 모든 부자들이 몰리는 전시회 CES가 지금 미국 라스베이거스에서 열리고 있습니다. 해가 갈수록 열기가 더해가는 것 같아요. 포츈지에 랭크되어 있는 전 세계 부자를 전시회장에서 직접 만나볼 수 있습니다. 가수 GD가 재벌가 3세들과 CES 관람 후 회식하는 기사도 보도되었더군요.

 

CES의 최고 화두는 언제나 그 해의 빅테크 키워드 입니다. 올해도 몇 가지가 있는데 그중 하나가 AI입니다.

 

AI 주도권을 놓고 미국과 중국이 치열한 다툼을 벌이고 있습니다. 우리나라도 해마다 예산을 증액하며 AI 분야에 대한 투자를 아끼지 않고 있습니다.

 

 

투자가 이루어진다는 것은 곧 일자리 창출을 의미하죠. AI와 관련한 분야에서는 계속해서 신규 인력을 필요로 할 텐데요. 개인도 이와 관련한 공부를 해야 한다는 뜻입니다. 

 

하지만 AI 분야는 매우 다양하고 이를 전체적으로 아우르는 전문가가 되려면 시간과 노력이 필요합니다. 대학과 대학원, 민간 학원에서 AI 빅데이터 과정이 속속 개설되고 있지만 필요한 공부가 커리큘럼에 모두 포함되어 있는지는 살펴봐야 합니다.

 

 

 

AI 빅데이터 전문가 과정의 교수들은 AI 빅데이터 전문가일까?

이 질문을 던져봅니다. 교수는 학위와 실무경험을 모두 갖추고 있어야 하죠. AI 빅데이터 전문가 과정이 개설되기 시작한 것은 넉넉잡아 5년 정도입니다. 또한 빅데이터 전문가라면 수리통계학, 선형대수학, 데이터마이닝, 데이터베이스, 파이썬, R, 딥러닝, 서버, API에 대한 지식이 있어야 합니다. 

 

학문 간의 경계가 허물어지고 있는 요즘은 기존 분야의 교수님들이 AI에 관심을 갖고 접목하여 더 연구를 하셨거나 빅데이터 국가 과제를 수행한 교수님들이 주로 빅데이터 전문가 과정에서 강의를 할 거라 생각합니다. 

 

결국 공부 과정을 선택하는 학생이라면  빅데이터 전문가 과정이 생겼다고 해서 무작정 등록할 것이 아니라 꼼꼼히 체크해야 할 필요가 있습니다. AI 빅데이터 전문가가 되기 위한 과정이 골고루 편입되어 있는지 또한 이를 가르치는 교수의 역량이 충분한가를 필터링하여 선택해야 한다는 것입니다. 학원을 고를 때도 마찬가지입니다. 

 

대학원도 AI 빅데이터 관련 교수를 구하기가 만만치 않을 텐데 민간 학원의 퀄은 과연 어떨까요? 

 

 

 

결론은 빅데이터 전문가로 성장하려면 반드시 독학을 병행해야 합니다. 

 

 

 

 

비전공자의 빅데이터 전문가 공략법

비전공자에게 IT는 거대한 벽입니다. 이과 계열보다 문과 계열은 더하겠죠. 그래서 바로 이 책이 필요합니다. 저도 경영학과 학사 출신으로 40대 중반입니다. 

 

대학교에서 배운 지식 중 일부는 고등학교 학생들의 교양 수준이 되어 버렸고 3, 4학년 때 배웠던 약간 고급진 지식은 성인 교양 수준이 되었죠. 

 

수학을 극혐 하더라도 수학과 IT 관련 기술이 있지 않은 채 회사에서 버티려고 해 봐도 자꾸만 업무 영역이 연구소 인력들에게 잠식되고 설자리는 좁아지는 현상을 겪었습니다.

 

비전공자 특히 인문, 경영 전공자라면 반드시 이 책을 읽고 부담감을 내려놓으며 공부하기를 권합니다. 지은이는 현장에서 부딪치는 AI 빅데이터 전문가로 공부 방법까지 자세하게 알려주고 있습니다. 

 

나이가 많든 적든 상관없습니다. 저도 시작하는데요. 물론 적으면 더 좋겠죠. 하지만 많아도 상관 없습니다. 모든 것은 본인이 변화시킵니다. 

 

 

 

 

심화편이 부담된다면 서대호님의 첫번째 서적부터 읽자

 

 

 

서대호님의 전작이 있는지도 모른 채 심화 편을 먼저 읽었습니다. 하지만 심화편부터 읽어도 상관없습니다. 흐름은 크게 다르지 않습니다. 

 

필요한 공부와 함께 따두면 도움 되는 자격증까지 소개하고 있기 때문에 당장 뭐라도 해야 할 것 같은 기분에 공부하고 싶은 분들이 읽기에도 좋습니다. 

 

 

열심히 공부한다면 1년~3년 정도면 AI 빅데이터 전문가가 되기 위한 소양을 쌓을 수 있을 거라 말합니다. 전문가는 실무 경험이 밑바탕이 되어야 하니까요. 만약 학생이라면 공부 후 각종 실무 경험을 쌓을 수 있는 기간이 3년이면 충분하지만 이미 사회에 진출한 사람이라면 공부하면서 이직을 해야 하기 때문에 현실적으로 고려해야 할 사항이 많습니다. 

 

공부하다가 기회를 잡을 수도 있고 그저 교양으로만 끝날 수도 있습니다. 그러나 도전을 하여 끝까지 가본 사람은 결코 그전으로 돌아갈 수 없습니다. 이미 업그레이드되었기 때문이죠. 공부의 의미는 거기에 있는 것 같습니다. 

 

이 책의 장점은 '아! 이렇게도 관련 공부를 할 수 있는 거구나' 하는 깨달음을 준다는 점입니다. 뿌옇기만 하던 시야에서 안개가 걷힌 느낌이죠. 

 

공부하다 보면 더 공부하고 싶은 분야가 생길 수도 있고 또 거기서 새로운 기회를 만나기도 합니다. 개인적으로 저는 기존 목표한 공부가 3달 후면 끝나기 때문에 아마 올해 6월쯤에 시작할 것 같네요. 

 

 

 

 

진정한 노후 대비는 '근로'라고 생각하는 사람입니다. 자신의 일이 있는 사람은 늙지 않는 것 같아요. 처음에는 생계를 위해서 일을 했지만 나이가 들수록 일은 나를 대변해 가더라고요. 한때는 파이어족을 꿈꾸었습니다. 하지만 지금은 끊임없이 일을 할 수 있도록 공부하며 일하는 삶이 목표가 되었습니다. 

 

유퀴즈에서 지하철택배를 하시는 80대 어르신을 인터뷰하는 영상을 본 적이 있습니다. 그분이 지하철 택배를 하기 위해 면접을 보러 갔는데 '스마트폰으로 소통이 가능한 기술'을 시험하는 면접을 봤다고 하시더라고요. 그중에서 통과한 사람은 자신뿐이었다며 자랑스러워하시는 모습이 매우 인상 깊었습니다. 

 

기술의 변화가 개인에게 주는 의미는 그런 것 같습니다. 내가 아무리 잘나고 똑똑해도 흐름을 받아들이지 않는 사람은 도태되는 것 같아요. 나이가 많아도 흐름을 배우려고 하는 사람에게 세상은 언제나 기회를 주고 그 기회 속에서 삶의 즐거움을 얻으며 건강해집니다. 

 

빅데이터 공부를 시작하는 스스로에게 응원을 보냅니다.