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1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법
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1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

  • 서대호
  • |
  • 반니
  • |
  • 2020-02-25 출간
  • |
  • 272페이지
  • |
  • 148 X 218 mm
  • |
  • ISBN 9791190467117
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(1)
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




코딩을 몰라도,
전공자가 아니어도 된다!
입문자를 위한 단계별
AI 빅데이터 공부 첫걸음!

AI와 4차 산업혁명은 거스를 수 없는 시대의 흐름이다. 이런 흐름을 타고 새롭게 떠오르는 직업이 바로 빅데이터 전문가다. 최근 SNS 광고에서는 빅데이터 전문가를 양성하는 학원 홍보가 물밀듯이 쏟아지고 있다. 이 분야의 전문가가 많지 않고 단시간에 고소득을 올릴 수 있는 직업으로 소문이 나면서30~40대 직장인들의 관심이 날로 커지고 있는 것이다.
미국 직장 평가 사이트 글래스도어(Glassdoor)는 2015년부터 2019년까지 4년 연속 데이터 과학자를 미국 최고의 직업으로 뽑았다. 이들의 중위 소득은 전문직 못지않은 1억 2,000만 원으로, 불과 10여 년 전만 해도 생소했던 데이터 과학자가 빅데이터 산업이 새로운 동력으로 떠오르면서 급부상 중이다. 우리나라 역시 많은 기업에서 빅데이터 전문가를 구하기 위해 혈안이 되어 있다.
《 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법》은 빅데이터 전문가로서 커리어를 시작하고 싶은 사람들이 어디에서부터 공부를 시작하고, 어떻게 전문성을 키울 수 있는지 알려주는 책이다. 이 책의 저자는 대학원에서 산업공학을 전공하면서 빅데이터에 눈을 떠 관련 공부와 실무에 매진하기 시작해 이미 30대가 되기 전에 업계에서 인정받는 빅데이터 전문가로 성장했다. AI 빅데이터 전문가가 되기 위해 치열하게 고군분투한 체험담과 공부 전략이 이 책에 녹아있다.

AI 빅데이터 전문가가 되는
가장 빠르고 정확한 방법!

AI 빅데이터 분야는 아직까지 전문가라고 할 수 있을만한 사람들이 많지 않다. 대학과 학원의 교육 커리큘럼 역시 AI 빅데이터 전문가를 양성하기에는 부족함이 크다. 강단에 서 있는 관련 교수진조차도 빅데이터 분야 중 일부분에만 전문성을 갖고 있을 뿐으로, 대학에서 전공을 하거나, 학원에서 관련 수업을 받은 사람이 실제 빅데이터 분석 업무에 바로 뛰어들기에는 매우 어렵다. 특히 입문자의 경우에는 업무 경험이 풍부한 전문가에 배울 수 있는 여건이 전혀 마련되어 있지 않은 상황이다.
저자는 이런 상황에서 가장 효율적인 공부는 혼자서 책과 논문을 찾아보고 웹상에서 협업하고 연구하는 것이라고 말한다. 《 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법》에서는 빅데이터에 대한 기본 지식을 얻기 위해 어떤 책들을 읽어야 하고, 어디에서 관련 정보를 얻을 수 있는지 자세히 나와 있다. 특히 어떤 지식 위주로 습득하고, 어떤 프로그램을 공부해야 하는지, 빠른 시간 안에 전문성을 심화할 수 있는 단계별 전략을 자세하게 알려준다. 관련 자격증의 종류와 어떤 자격증이 도움이 되는지도 나와 있으며, 저자 자신이 추천 알고리즘의 전문가로 인정받기 위해 실제로 공부하고 노력했던 내용들이 함께 소개된다.

제4차 산업혁명 시대의
최고의 직업, 빅데이터 전문가!

그렇다면 코딩도 모르고 비전공자인 사람이 공부를 해서 빅데이터 전문가가 될 수 있을까? 저자는 약간의 수학적 머리만 있다면 누구든지 1년 안에 빅데이터 전문가가 될 수 있다고 말한다. 적어도 국내 일반 기업에서 요구하는 빅데이터 분석 수준은 가능하다. 상대적으로 빅데이터 전문가가 부족한 상황에서 자신만의 분야를 집중적으로 공부한다면 그 분야에서만큼은 전문가로 대우 받을 수 있는 것이다.
또한, 프로젝트로 주어지는 업무에서 데이터 전처리, 분석 및 모델링, 시각화, API 출력과 같은 과정을 다른 전문가와 나누어서 진행할 수 있기 때문에 실력이 부족한 부분은 다른 전문가에게 맡길 수 있고, 데이터 분석을 위해 사용하는 알고리즘 역시 기존의 알고리즘을 약간 응용해 사용하기 때문에 입문자들이 생각하는 정도보다는 진입 장벽이 낮다고 볼 수 있다. 의사, 변호사와 같은 전문직이 고시공부에 준하는 노력과 시간이 필요하다면 빅데이터 전문가는 훨씬 단시간에 전문성을 갖출 수 있다는 게 큰 장점이다.
저자는 현재 네 곳의 업체와 협업 중으로 재택근무를 하며 네 곳 모두에서 월급 또는 수익을 창출하고 있다. 의사와 같은 직업은 현장에서 직접 환자를 보기 때문에 한 곳에서만 일을 할 수 있지만 AI 빅데이터 전문가는 원하는 곳이 있으면 어디든 다수의 업체에 소속되어 자유롭게 일할 수 있다. 따라서 여러 곳의 일을 할수록 그만큼 연봉을 많이 받을 수 있다.

주어진 데이터로
기업 문제를 해결하는 능력이
AI 빅데이터 공부의 핵심!

빅데이터 전문가에게는 비즈니스 현장의 문제를 인식하고 주어진 데이터로 어떻게 비즈니스 문제를 풀 것인가 고민하는 능력이 가장 필요하다. 빅데이터 분석 업무의 앞 단계는 해당 비즈니스 도메인에 대해서 빠르게 이해하고 해당 도메인이 처한 문제점 및 목표점을 파악한 뒤, 분석 모델을 세우기 위한 데이터 및 알고리즘을 제시한 것이다. 그다음이 구체적인 코딩, 분석, 결과 해석 단계다.
이처럼 기업 문제 해결을 위해서는 데이터를 정제 후 여러 번의 실험을 거쳐 분석 결과를 도출, 시각화한 후 의사 결정에 접목해야 한다. 마치 기업 최고경영자가 하는 일처럼 AI 빅데이터 전문가는 기업 최고 의사 결정에 핵심적인 역할을 수행한다. 단순한 IT 노동이 아니라, 데이터를 통해 의사 결정을 수행하는 경영자적 역할을 하는 것이다. 이 과정에서 필요한 능력을 키우는 것이 바로 AI 빅데이터 공부의 핵심이다.
저자는 학원에서 배우는 ‘예제 데이터(toy set)’로는 절대 실력이 늘지 않는다고 말한다. 예쁘게 정제되어 있는 ‘예제 데이터’를 가지고 예제에 기본 코드를 복사해 붙여넣기 하는 것은 실제 데이터를 직접 수집한 후 가공, 정제를 거쳐 목적에 맞게 모델을 직접 고안해서 적용하는 것과는 차원이 다르다.
이 책에는 빅데이터를 공부하는 순서, 최소한의 자격증, 배우기 쉬운 AI 빅데이터 분석 프로그래밍 언어의 종류, 입문자가 AI 빅데이터 분석을 위해 수리통계학을 공부하는 방법 등 실제 업무를 위해 반드실 알아야 할 것들과, 자신을 전문가로 알릴 수 있는 여러 가지 방법이 담겨 있다. AI 빅데이터의 핵심적인 내용을 책에서 소개한 단계별 공부 전략에 맞춰 공부한다면 빠른 시간 안에 남들보다 훨씬 뛰어난 실력을 갖추게 될 것이다.


목차


머리말

PART 1 AI 빅데이터 전문가, 넘치는 수요 부족한 공급
21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가
엄청난 몸값을 자랑하는 AI 빅데이터 전문가
기업은 AI 빅데이터 전문가를 원한다
다양한 방식으로 자유롭게 일할 수 있는 직업
공급 인력이 절대적으로 부족한 지금이 최적기다

PART 2 국내 AI 빅데이터 교육 시스템의 문제
학원 또는 국비 지원 AI 빅데이터 교육이 능사가 아니다
자격증이 전문가를 만드는 것은 아니다
학교가 실력을 보장하지는 않는다
회사는 당신을 전문가로 만들어주지 않는다
나에게 맞는 공부법은 따로 있다

PART 3 기본기가 탄탄해야 진짜 전문가가 된다
스스로 공부하는 힘을 길러라
AI 빅데이터 활용에 관한 경영학 서적을 읽어라
데이터 마이닝 분석 방법론에 대한 기본 원리 및 활용 사례를 공부하라
실질적으로 도움이 되는 최소한의 자격증
코딩 공부, 파이썬과 R은 기본이다
수리통계학을 공부하는 방법
기본적인 딥러닝에 관한 서적을 읽어라
데이터베이스에 대한 기본적인 이론을 익혀라

PART 4 자신만의 전문 분야를 선정하라
캐글 경연대회를 통해 경험을 쌓으라
자신만의 전문 분야를 선정하라
전문 분야에 대한 서적을 읽어라
전문 분야에 대한 논문을 읽어라
주 프로그래밍 언어를 선정하고 관련 프로젝트를 반복 훈련해라
자신만의 독창적인 알고리즘을 만들어보라
한국학술지 인용색인 등재지에 도전하라

PART 5 당신도 이제 AI 빅데이터 전문가
AI 빅데이터 하나로 특별해지다
AI 빅데이터 전문가로 자신을 알려라
관련 지식을 습득해 진정한 능력자가 되라
AI 빅데이터 전문가로 자존감을 높여라
여러 포지션에서 일을 하고 수입을 늘려라
AI 빅데이터 전문가가 되기에 늦은 시기는 없다
이미 AI 빅데이터 전문가라고 생각하고 시작하라

용어 설명
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