전혀 배경 지식이 없는 초보자가 [1년안에 AI빅데이터 전문가가 되는 법]을 읽고 나중에 참고하고자 중요 부분을 요약한 내용입니다. 저자는 이 책에 AI빅데이터 '현장'의 소리를 담으려 했고, '사수'의 입장에서 AI빅데이터가 되고자 하는 이들에게 조언을 해주고 있습니다.
Part 1. AI 빅데이터 전문가, 넘치는 수요, 부족한 공급
* AI 빅데이터 전문가
- 복잡한 대량의 데이터를 구조화 및 분석, 인사이트 발견 및 시각화, 대안 제시
- 필요 역량: 1. 컴퓨터 사이언스 2. 수학&통계학 지식 3. 비지니스 분석능력(경역학)
- 필요 지식: 데이터베이스에 대한 지식(RDB&No-SQL). 데이터 전처리 및 가공능력, 서버에 대한 지식, 코딩 언어(파이썬, R, Spark), 수학 통계학적 지식
* AI 빅데이터 활용 사례
- 맞춤형 추천
- 기업내부 프로세스 효율적 개선
- 재해 예측 및 예방
- 의료 및 헬스케어 서비스 활용
- 개인의 사생활과 가정에 활용
- 보안 및 사이버테러 대응
* AI 빅데이터 전문가로서 경력을 쌓아가는 방법
- 당신의 전문성을 주변에 최대한 어필하라.
- 인스타그램 등 SNS프로필에 자신의 이력과 전문성을 어필하는 글을 올려라.
- 자신의 블로그 또는 홈페이지를 만들고 전문적인 글을 주기적으로 올려라.
- 자신을 전문가로 소개하는 명함을 만들고 만나는 사람마다 주어라.
- 크몽, 오투잡 등 각종 프리랜서 플랫폼에 이력을 올리고 홍보하라.
- 일거리를 받으면 높은 품질로 완성하고 고객에게 추천 및 평을 써달라고 요청하라.
- 고객에게 받은 추천, 평가들을 소중히 간직하며 마케팅, 홍보용으로 사용하라.
Part 2. 국내 AI 빅데이터 교육 시스템의 문제
* 현존하는 AI빅데이터 분석 관련시험
- 한국데이터 산업진흥원: 데이터 분석 자격 검정
- 한국경제: 경영빅데이터분석사자격증
- 산업인력공단: 사회조사분석사
* 자격증을 취득해도 실무에는 거의 도움이 안됨.
* 비정형데이터를 잘 처리하고 분석하는 능력이 AI 빅데이터 분석가의 핵심 능력으로 평가받을 수 있다.
* 프로그램 언어로 R과 파이썬 추천
* <지능정보연구>저널 추천 : AI빅데이터 알고리즘과 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 사례를 많이 다루고 있음
Part 3. 기본기가 탄탄해야 진짜 전문가가 된다.
* 빅데이터 공부에 도움이 될 만한 책들
- [빅데이터 기초: 개념, 동인, 기법] 시그마프레스
- [인공지능 시대의 비즈니스 전략] 더퀘스트
- [빅데이터가 만드는 제4차 산업 혁명] 북카라반
- [빅데이터 비즈니스 이해와 활용] 위즈하임
- [빅데이터 분석과 활용] 학지사
*수리통계학 공부에 추천하는 책
- [수리통계학 개론] & 미적분의 개념은 기본 장착해야함
* 데이터마이닝 공부에 추천하는 책과 저널IEEE
- [데이터 마이닝 개념과 기법] 에이콘 출판
- [패턴인식] 교보문고
- [데이터 마이닝 기법과 응용] 한나래
- 국내 저널 <지능정보연구><한국경영과학회지><Information Systems Review>
- 해외 저널 <IEEE Aceess><IEEE Transactions on Big Data><Information Systems Research>
*딥러닝 공부에 도움이 될 만한 책과 강의
- [딥러닝 제대로 시작하기] 제이펍
- [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 한빛미디어
- 홍콩 과기대 교수 김성훈 교수 강의 추천
- [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 길벗 & 딥러닝 모델 공부(케라스 추천)
*RDB(관계형 데이터베이스) 중급자 이상의 실력, MySQL, 몽고 DB에 대한 기본적인 지식 필요
- [Database Concept] Pearson Education
- [SQL 전문가 가이드] 한국데이터베이스진흥원
- [몽고디비 인 액션] 제이펍
Part 4. 자신만의 전문 분야를 선정하라
*캐글Kaggle 경연대회를 통해 경험을 쌓을 것
- 캐글 - 2010년 설립된 예측 모델 및 분석대회 플랫폼, 2017년 구글에서 인수
* 현재 자연어 처리, 영상분석, 딥러닝 분야의 AI 빅데이터 전문가 수요가 많다.
* 전문 분야에 대한 서적을 읽어라 - 지식의 창고 아마존 닷컴
* 전문 분야에 대한 논문을 읽어라 - 구글 학술검색, 인용수가 많은 논문, 게재연도 최근 논문 활용할 것, 메타분석(Literature review, 기존 문헌들을 분석한 후 연구트렌드와 연구가 부족한 부분을 연구)을 한 기존 논문을 읽을 것
* 주 프로그래밍 언어를 선정하고 관련 프로젝트를 반복 훈련하라 - 스택 오버플로 Q&A 활용
* AI 빅데이터 분석 전문 SI 업체 - 솔트룩스, 모비젠, 엔텔스, 와이즈넛
* 한국학술지 인용색인KCI 등재지에 도전하라
Part 5. 당신도 이제 AI빅데이터 전문가
*지금 시작하라~~
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