책 리뷰: 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

“지금이 비전공자도 인생을 바꿀 수 있는 최고의 적기다!”

연봉 1억 이상, 기업이 모셔가는 데이터 과학자의 공부 전략!



AI와 4차 산업혁명의 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 나면서 30~40대 직장인들의 관심이 날로 커지고 있는 것이다. 『1년 안에 빅데이터 전문가가 되는 법』은 빅데이터 전문가로서 커리어를 시작하고 싶은 사람들이 어디에서부터 공부를 시작하고, 어떻게 전문성을 키울 수 있는지 알려주는 책이다. 이 책의 저자는 빅데이터 공부에 매진해 이미 30대가 되기 전에 업계에서 인정받는 빅데이터 전문가가 됐다. AI 빅데이터 전문가가 되기 위해 고군분투한 체험담과 공부 전략이 이 책에 녹아있다. 특히 어떤 지식 위주로 습득하고, 어떤 책을 읽고, 무슨 프로그램을 공부해야 하는지, 빠른 시간 안에 전문성을 심화할 수 있는 단계별 전략을 자세하게 알려준다.

 

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저자 : <서대호> 저
한양대 정보시스템학과을 전공하고 한양대 산업공학과에서 석사 학위를 받았으며 이후 한국과학기술원, 모비젠, 전자부품연구원에서 연구원으로 재직하며 빅데이터 분석을 연구하였다. 현재 다겸, (주)올빅뎃을 창업하여 활동 중이다. 또한 연세대학교 정보대학원에서 박사과정중에 있으며 다수 기업의 데이터 분석 컨설팅, 데이터 분석 솔루션 개발을 독자적으로 맡아서 하고 있다. 관심 연구분야는 텍스트마이닝, 쇼핑몰 인사이트 분석 및 추천 알고리즘, 이상탐지, 프로세스마이닝, 이미지처리이다.

 

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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

 

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AI빅데이터 전문가란
복잡한 대량의 데이터를 구조화하고 분석하는 일을 한다.

AI빅데이터 전문가의 필요 역량: 컴퓨터 사이언스, 수학&통계학 지식, 비지니스 분석 능력

AI빅데이터 활용 사례
책에 작성된 내용 말고, 생각해 보았을 때 사례로는
1. 전주버스 노선
2. 공용 바이크 및 킥보드 이용 현황 분석 후 다량 이용하는 장소에 배치

수리통계학적 지식이 중요한 이유
자신이 해당 데이터와 분석 목적에 가장 부합하는 모델을 선택할때 수학 통계학적 지식으로 선택해야 함

빅데이터 관련 자격증(책에서는 실무에 큰 도움이 없다고 하였음)
국가데이터산업진흥원: 데이터 분석 자격검정, SQL 자격검정, 데이터 아키텍처, 빅데이터분석기사
한국경제: 경영 빅데이터 분석사
한국사업인력공단: 사회조사분석사

AI빅데이터 지식
데이터 분석 방법론, 각 알고리즘에 대한 이해, 데이터 수집 및 저장 능력, 데이터 전처리 및 모델링하는 방법, 시각화하는 능력, 분석 결과 보고서 작성 능력, … 서버단 작업, API작성, 분석 솔루션 UI로 나타내기

국내 논문 <지능정보연구> 전서 참고

데이터 과학자의 관련 분야
https://medium.com/@articlesdatascience/analysis-of-data-science-by-an-aspiring-data-scientist-dbfc5d7d7da0

Analysis of Data Science by an aspiring Data Scientist

빅데이터 공부에 도움이 될 만한 책들
- <빅데이터 기초: 개념, 동인, 기법> (시그마프레스)
- <인공지능 시대의 비즈니스 전략> (더퀘스트)
- <빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명> (북카라반)
- <빅데이터 비즈니스 이해와 활용> (위즈하임)
- <빅데이터 분석과 활용> (학지사)
- <데이터 마이닝 개념과 기법> (에이콘출판)
- <패턴인식> (교보문고)
- <데이터 마이닝 기법가 응용> (한나래)
- <파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석> (한빛미디어)
- <파이썬으로 데이터 주무르기> (비제이퍼블릭)
- <빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍> (에이콘출판사)
- <R라뷰> (더알음)

각 분석 방법론, 알고리즘 활용 사례 확인하기
국내 저널 <지능정보연구>, <한국경영과학회지>, <information Systems Review>
해외 저널 <IEEE Access>, <IEEE Transactions on Big Data>, <information Systems Resarch>

수리통계학
등분산성: 응답변수에 대한 잔차의 분산이 같아야 한다.
정규성: 응답변수에 대한 잔차가 정규분포를 띄어야 한다.
등분산성과 정규성을 만족시켜야 선형회귀를 할 수 있다.
<수리통계학 개론> (경문사)

딥러닝
:전통적인 기계학습 알고리즘 중의 하나인 인공신경망을 깊은 구조라 만든 것
충분히 많은 데이터의 양과 이를 연산할 수 있는 컴퓨터의 연산 능력 필요
정확도 측면에서 성능이 좋다.
정확도가 좋지만 어떠한 이유로 결과가 나오는지 결과 해석이 어렵다.
과적합 문제 발생
<딥러닝 제대로 시작하기> (제이펍)
<밑바닥부터 시작하는 딥러닝> (한빛미디어)
<케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> (길벗)

RDB와 몽고DB를 공부하라!
- <Database Concepts> (Pearson Education)
- <몽고디비 인액션> (제이펍)

캐글 경연대회에 참여하기!
논문 등 다양한 지식을 습득하기!
자신감을 가지기

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인터넷에서 추천을 받아서 읽어본 책!
최신책인줄 알았는데 2019년도 책이였다.
책에서는 현재 대학, 학원 등의 시스템 문제에 대해 비판하고 자기만의 공부법을 소개한다.
성공한 사람들을 보면 자기가 하고 싶어하는 내용을 찾고자 하는 것 같다.
저자가 모든 것에 관심이 있어서 이리 기웃, 저리 기웃 했다는 이야길 들으며 공감도 됐다.
산업공학 대학원에 가서 관련 빅데이터에 대한 내용을 공부했다는 이야길 듣고
대학교 커리큘럼을 봤는데 산업공학과는 빅데이터 관련 커리큘럼이 아닌 것 같기도 하고..

정말 19년도에도 그렇고 3년이 지난 22년도에도 이렇다한 커리큘럼이 없다는게 신기할 따름이다.

관련 자격증이 없다는 말에도 많은 공감이 갔다.
사조사 필기공부만 하고 실기SPSS는 하지 말라고 하셔서 또잉 그럼 정말 지식습득만 위해서의 공부...!
여서 띠용하긴 했지만..ㅋㅋㅋㅋㅋ

저자가 말하는 공부법은 자기 혼자서 독학으로 많이 공부하고 읽어보고 도전하라는 내용이 많다고 느껴졌다.
혼자서 독한한다는 게 굉장히 힘든 일이지만, 혼자 도전해보고 열심히 자기만의 포트폴리오를 작성하신 느낌

아직 빅데이터 쪽에는 전문가라 할만큼 오래되지 않았으므로 지금 시작도 늦지 않았다는 글을 보며
위안도 되고 열심히 해야겠다 라는 생각도 들었다.

그리고 역시.. 책이 책이 기본이로군
미리 공부한 사람들의 책을 읽고 지식을 쌓기!!!!! 다양한 책을 읽어야겠다.

책에서는 일단 도전하라는 말이 많이 나오고.. 빅데이터 관련 학원은 가지말고 독학하라는 말이 계속해서 나오는데
저자분은 일단 대학원에 다니고 있었고, 관련 취업도 가능했고 점점 확장하여 자기에게 맞는 분야를 찾을수 있었지만
처음 시작하는 사람이 과연 그렇게 할 수 있을까? 싶다.
맨처음 시작할때, 아무것도 모르는 상황에서 책만 보고, 논문을 읽고, 논문을 내고.. 어려운 일일거라는 생각..ㅠㅠ

열심히 살아가서 뒷받침이 될 수 있는 기회도 마련이 된 것 같다.

전체적으로 빅데이터가 무엇인지에 대한 설명이라기 보다는,
현재의 커리큘럼에 대한 비판이 주로 있는 책인것 같고.. 처음 시작하는 분들보다는 관련 내용에 대해 이미 알고 준비가 되어 있는 사람이 세부적인 길을 가야할 때 참고하면 좋을 것 같다!