나 자신을 대단하다고 생각하고 항상 좋아하고 행복한 것을 도전하며 살면 자연히 능력이 그에 따라오게 되어 있다.
-‘1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법’ 책의 한 구절
1. 이 책을 어떻게 선택하게 되었는가?
도서관에 취업 진로 분야가 있는데, ‘AI’나 ‘빅데이터’가 대두로 떠오르고 있어서 궁금하여 읽게 되었고 저자를 통한 직업 간접 체험을 하고 싶었다.
2. AI 빅데이터 전문가란?
복잡한 다량의 데이터를 구조화하고 분석하는 일을 한다.
인사이트를 발견하여 비즈니스가 어떠한 방향으로 나아갈 것인지를 제시할 수 있다.
결과를 시각적으로 깔끔하게 보여준다.
데이터 학습을 통해 인공지능 모델을 만들어 완전 자동화 시스템을 제시할 수도 있다.
3. AI 빅데이터 전문가가 되기 위해 필요한 능력
코드 작성, 스토리텔링 능력, 수학, 통계학적인 지식 ⇒ 컴퓨터, 경영학, 언어학, 수학 등 복합적인 학문을 두루 갖춘 융합 인재
기존 알고리즘을 수정하거나 여러 개의 알고리즘을 결합하는 형태로
최적화된 모델을 만들어야 하며 기존 알고리즘의 개념과 원리에 대해서 알아야 한다.
전반적인 데이터 분석 방법론을 익힌 후에는 자신만의 연구 분야를 선정한 후 그것만 깊이 파야한다.
예시)
통계학의 프로그래밍 언어, 연구 대상이 다름
연구 대상이란?
- 빅데이터 분석을 적용할 대상을 말하는 것.
- 연구 대상 도메인에 따라서 데이터의 성격이 달라지며 분석 모델링 및 결과 해석도 차이가 난다.
필요한 능력은?
- 알고리즘 응용
- 데이터 전처리 능력 : 비정형 데이터를 정형 혹은 수치평 데이터로 변환
- 비즈니스 현장의 문제를 인식하고 데이터가 주어졌을 때 주어진 데이터로 어떻게 비즈니스 문제를 풀 것인가 고민하는 능력
‘기업 문제 인지 – 데이터 파악 – 데이터 선택 – 데이터 정제 – 데이터 가공 – 데이터 분석 – 해석 평가 모델 배포’
⇒ 안목을 넓히고 해당 도메인의 전문가와 협업을 진행하며 해당 도메인의 논문과 책을 훑어 볼 것
4. AI 빅데이터 전문가가 되기 위한 학습법
1) AI 빅데이터 활용에 관한 경영학 서적을 읽어라
경영학적으로 기업 문제가 발생했을 때 어떤 데이터 기법으로 문제를 해결 할 수있을지 알아야 한다.
예시) 타깃과 유투브에서 사옹하는 추천 알고리즘
2) 빅데이터 개념, 등장 배경 특성, 저장 및 처리 기술에 관해 쭉 훑어보기
다양한 사례, 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 적용되고 있는지 파악해야 한다.
3.)빅데이터 공부에 도움이 될 만한 책을 읽는다.
[빅데이터 추천 책]
• 빅데이터 기초 : 개념, 동인, 기법 시그마프레스
• 인공지능 시대의 비즈니스 전략
• 빅데이터가 만드는 제 4차 산업혁명
• 빅데이터 비즈니스 이해와 활용
• 빅데이터 분석과 활용
4) 기계학습을 이용한 분류, 회귀, 군집, 연관규칙, 빈발 패턴 분석, 아웃라이어 분석
위와 같은 것은 읽어보고 이해한 다음에 바로 넘어가면 된다.
깊이있지 않더라도 다방면으로 아는 것이 중요하다.
• 데이터에 대한 이해와 기술 통계
• 데이터 전처리 기술 ㅡ 데이터 정제, 통합, 축소, 변환과 같은 기술을 왜 써야하고 어떠한 상황에 쓸 수 있고 어떠한 방식으로 작동하는지 충분한 숙지가 필요하다.
• 데이터 분석 알고리즘 ㅡ 많은 분석 알고리즘이 있기에 빠르게 하나씩 이해하고 넘어가며 두꺼운 책을 사서 읽을 것, 연습문제를 풀 필요는 없다. ⇒ 데이터 마이닝 개념과 기법 책 추천
• 정보스시템학 계열 저널의 논문 은 실제 비즈니스 환경에 효과적으로 적용된 사례를 보여준다.
[추천 학술지나 저널]
- 구글 학술검색 이나 RISS 검색 혹른 지능정보연구
- 한국경영과학회지
- Information Systems Review
- IEEE Access
- IEEE Transaction on Big Data
- Information Systems Research
5) 관련 자격증 시험을 치룬다.
시험은 준전문가나 2급 정도만 따 두면 된다.
[추천 자격증 시험]
- 데이터 분석 전문가 가이드
- 경영 빅데이터 분석사 ⇒ 빅데이터 분석에 대한 꽤 많은 내용을 두루 익힐 수 있다.
- SQL 전문가 가이드
- 사회조사분석사 시험 [필기만 따도 괜찮음]
데이터 분석 자격 검정 시험과 경영 빅데이터 분석사 시험은 매우 많은 내용이 중첩되니 한 번에 몰아서 따라.
6) 파이썬 공부가 필요하다.
파이썬은 ? 빠르고 딥러닝 라이브러리가 풍부하다
R은 ? 시각화가 필요한 보고서 작성 분석용, 기본 통계 분석을 돌릴 때 사용한다.
[파이썬 추천 책]
- 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
- 파이썬으로 데이터 주무르기
- 빅데이터 분석 도구 R 프로그래망
- R라뷰
- 깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드
책에 있는 코드를 일일이 따라 치지 말고 코드를 그냥 보고 이해하는 수준으로 읽기
7) 수리통계학
수리 통계학이란 ?
확률과 분포에 대해 다루는 학문
미적분을 몰라도 암기 해야 함
책을 읽으면서 수식이 나오면 연습장에 그대로 따라 적으며 이해한다. 이해 하기 위해 인터넷에 개념을 찾아본다.
[수리통계학 추천 책]
- 수리통계학 개론 ⇒ 예제 데이터 세트를 주고 값을 구하라는 문제 위주로 빠르게 살펴본다.
8) 딥러닝
[딥러닝 추천 책]
- 이론을 공부하기 위해서는 딥러닝 제대로 시작하기 책
- 인프런의 딥러닝 김성훈 교수 강좌
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- 케라스 라이브러리 추천
- 케라스 창시자에게 배우는 딥러밍 책 추천
9) 데이터 베이스
[데이터 베이스 추천 책]
- RDB Database concepts
- SQL 전문가 가이드
- 몽고DB는 몽고디비 인젝션
10) 캐글 경연대회에 참가
각 연구 분야의 데이터 세트를 만져보며 자신이 흥미를 느끼는지 확인해보아야 한다.
저자는 텍스트 마이닝, 추천 알고리즘, 이미지 분석, 이상탐지 분야를 연구했다.
11) 책 구매 팁! 아마존 닷컴에 훨씬 많다.
책은 무조건 두꺼운 것을 구매한다.
책을 읽었다면 논문을 읽는다.
[논문 정리법]
- 논문 맨 앞 표지에 핵심적인 아이디어를 적는다.
- 아이디어 노트애 따로 정리한다.
- 많이 인용이 된 것은 워드 테이블에 정리해 둔다.
[논문 선택법]
- 인용 수가 많은 논문을 읽는다.
- 최신 경향의 것을 읽는다.
- 선행 연구 논문을 읽는다.
5. 적용할 부분은?
- 위의 책들을 차례대로 읽는다.
- 특히 아마존닷컴에서 관심 분야 원서를 사서 읽고 두꺼운 책을 이해하며 빠르게 읽는다.
- 수리통계학 <- 나의 취약점으로 예상
- SQLD와 데이터분석 준전문가, 빅데이터 분석기사 자격증을 딴다
- 올해 9월 10월에 몰아따기
- 파이썬을 독한 한다
- 애플코딩 인강으로 독학
이 방향으로 가게 된다면, 올해 대학원 휴학하고 집중하는게 맞지 않나 싶다..
이 직업 꽤 매력있는데!?