1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

Intro

• 빅데이터 분야에 비전을 보면서 돈과 경력을 위해 내가 선택할 수 있는 방향이 무엇이 있는지 궁금했던차에 좋은 책을 접하게 되었네요.
• 빅데이터 분야는 빠르게 변화하고 있기 때문에 책을 쓰던 시점과 지금의 상황에 차이가 있겠지만, 꽤 유용한 정보가 많았습니다. 빠른 변화에 발 맞추어 심화편이 출간되었네요.
• 그 책도 읽어볼 예정입니다. 책에 대한 리뷰라기 보다는 필요한 부분만 갈무리 한 것이니 상세한 내용은 책을 참고하시면 됩니다.
• 책에서는 열심히 해서 실력을 쌓는데 최소 1년이 걸리고, 그 동안 전문성을 드러내기 위해 필요한 것이 무엇인지 제시하고 있습니다.
• 개인적으로는 특허, 논문 및 서비스 제공이 가능한 프로젝트를 선정하여 작업을 진행하고 있습니다.

저자 정보

• 이메일 seo_daeho@naver.com
• 인스타그램 https://www.instagram.com/seo_dae.ho
• 회사 홈페이지 http://www.dagyeom.net
• 책 정보: YES24

머리말

시대의 흐름을 타라.

PART 1 AI 빅데이터 전문가, 넘치는 수요 부족한 공급

1. 21세기 가장 섹시한 직업 AI 빅데이터 전문가
   • ‘사’자로 끝나는 D전문직은 더 이상 좋은 직업이 아니다.
   • AI 빅데이터 전문가란 누구인가?
   • AI 빅데이터 활용 사례
     1. 맞춤형 추천
     2. 기업 내부 프로세스 개선
     3. 재해 예측 및 예방
     4. 의료 및 헬스케어 서비스 활용
     5. 개인의 사생활과 가정에 활용
     6. 보안 및 사이버테러 대응
2. 엄청난 몸값을 자랑하는 AI 빅데이터 전문가
   • 빠르게 고연봉을 받을 수 있는 AI 빅데이터 전문가
   • 현재보다 앞으로가 더 기대되는 직종
3. 기업은 AI 빅데이터 전문가를 원한다
   • AI 빅데이터 인재, 수요와 공급의 불균형
   • 넘치는 AI 빅데이터 인재에 대한 기업 수요
   • 기업은 중견급 관리자로서 AI 빅데이터 전문가를 원한다
4. 다양한 방식으로 자유롭게 일할 수 있는 직업
   • 창업 시 개인 초기 자본이 필요 없다
     • 정부 지원 사무실
     • 아마존 AWS
     • 정부 지원 딥러닝 서버
     • 인터넷 플랫폼 - 크몽, 위시켓, 프리모아, 오투잡 등
     • 정부 과제
     • 다양한 정부 지원 사업
   • 다양한 분야에서 창업이 가능하다
     • 직접 창업도 좋고, 전문가가 되면 알아서 온다.
   • 직장에 얽매일 필요가 없다.
     1. 출퇴근 시간 등 의미없는 시간을 줄인다
     2. 협업을 통해 전문적인 부분만 맡는다
     3. 기존 알고리즘의 재사용이 가능하다
5. 공급 인력이 절대적으로 부족한 지금이 최적기다
   • 앞으로 몇 년 간은 일자리 구하기가 너무 쉽다
   • 단기간에 전문가로 인정받을 수 있는 분야다
     1. 학력
     2. 프로젝트
     3. 특허
     4. 논문
     5. 저서
     6. 자격증

   💡 AI 빅데이터 전문가로서 경력을 쌓아가는 방법
         1.  당신의 전문성을 주변에 최대한 어필하라.
         2.  인스타그램 등 SNS 프로필에 자신의 이력과 전문성을 어필하는 글을 올려라.
         3.  자신의 블로그 또는 홈페이지를 만들고 전문적일 글을 주기적으로 올려라.
         4.  자신을 전문가로 소개하는 명함을 만들고 만나는 사람마다 주어라.
         5.  크몽, 오투잡 등 각종 프리랜서 플랫폼에 이력을 올리고 홍보하라.
         6.  일거리를 받으면 높은 품질로 완성하고 고객에게 추천 및 평을 써달라고 요청하라.
         7.  고객에게 받은 추천, 평가들을 소중히 간직하며 마케팅, 홍보용으로 사용하라.

PART 2 국내 AI 빅데이터 교육 시스템의 문제

1. 학원 또는 국비 지원 AI 빅데이터 교육이 능사가 아니다
   • 우후죽순 생겨나는 국비 지원 교육과정
   • 코딩만 배운다고 AI빅데이터 전문가가 될 수는 없다
2. 자격증이 전문가를 만드는 것은 아니다
   • 공신력 있는 AI 빅데이터 자격증이 없다
   • 자격증을 취득해도 실전에 도움이 안 되는 이유
3. 학교가 실력을 보장하지는 않는다
   • 절대적으로 열악한 대학의 수업 환경
   • 일대일 맞춤형 교육이 필요한 AI 빅데이터터 전문가 양성
4. 회사는 당신을 전문가로 만들어주지 않는다
   • 회사에서는 관련성 없는 일에 매몰되지 쉽다
   • 자신이 원하는 연구를 할 수 없다
5. 나에게 맞는 공부법은 따로 있다
   • 재미있게 공부하라
   • 내게 가장 쉽고 편한 것으로 공부하라
     • 논문
       • 지능 정보 연구
       • 최선 논문 + 구글링
     • 무크
       • 스탠포드

PART 3 기본기가 탄탄해야 진짜 전문가가 된다

1. 스스로 공부하는 힘을 길러라
   • 개념원리를 이해해야 응용을 할 수 있다
     • 최적화된 모델을 만들기 위해서 필요함
   • 스스로 읽고 사고하라
     • 당신이 이해하고 깨달은 것을 조금 수정하고 변형하는 식으로 응용해서 저널에 논문을 투고해도 되고, 그 자체를 책으로 써도 된다.
   • 어차피 과외 선생님은 없다. 혼자 할 수 밖에 없다.
   • 가르쳐줄 사람을 만나더라도 제대로 배울 수 없다
   • 데이터 분석 목적 및 모델링 방향 제시를 할 수 있는 능력을 키워라
     • AI 빅데이터 전문가가 되기 위해 필요한 능력?
       1. 알고리즘에 대한 개념원리와 수학적인 지식
       2. 데이터 전 처리 능력 (전체 작업의 70~80%)
       3. 비즈니스 현장의 문제 인식 및 정의 능력
          • 다양한 프로젝트
          • 인문, 경영, 사회 , 신문, 잡지, 책 등

2. AI 빅데이터 활용에 관한 경영학 서적을 읽어라
   • AI 빅데이터 공부의 첫걸음
     1. AI 빅데이터 분석으로 해결 가능한 문제들
     2. AI 빅데이터 분석에 대해 살펴보기
        • 다양한 활용 사례들을 보면서 간단한 개념과 종류를 보고 전체적인 프로세스에 대해 파악되어 있어야 한다.
        • AI 빅데이터 공부, 이제 제대로 시작해보자
          1. AI 빅데이터 공부 처음 시작하기
             • 처음에는 책으로 공부하는 것을 추천한다.
          2. 빅데이터 공부에 도움이 될만한 책들
             • 빅데이터 기초: 개념, 동인, 기법(시그마프레스)
             • 인공지능 시대의 비즈니스 전략(더퀘스트)
          3. AI 빅데이터 분석의 다양한 활용 사례
             • 빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명(북카라반)
             • 빅데이터 비즈니스 이해와 활용(위즈하임)
             • 빅데이터 분석과 활용(학지사)
3. 데이터 마이닝 분석 방법론에 대한 기본 원리 및 활용 사례를 공부하라
   • 데이터 마이닝 알고리즘을 익혀라
     꽤 많은 부분을 다방면으로 알아야 한다.
     프로그래밍 코드 숙지 ×, 알고리즘의 원리를 수학적 증명 ×
     1. 데이터에 대한 이해 - 통계적인 내용
     2. 데이터 전처리 기술
     3. 데이터 분석 알고리즘
     • 데이터 마이닝 개념과 기법(에이콘) - 알라딘 중고
     • 패턴 인식(교보문고) - 알라딘 새책
     • 데이터 마이닝 기법과 응용(한나래) - 알라딘 새책
   • 각 분석 방법론, 알고리즘 활용 사례를 보라
     • 논문 - 저널
       • 지능 정보 연구
       • 한국 경영 과학회지
       • Information Systems Review
       • IEEE Access
       • IEEE Transactions on Big Data
       • Information Systems Research
     • 정보시스템학 계열의 저널이 비즈니스 환경에 적용이 잘되므로 활용 사례 이해에 좋다.
     • 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 산업공학 계열은 지엽적임.
4. 실질적으로 도움이 되는 최소한의 자격증
   • 자격증 취득이 아니라 실력을 높이기 위해 자격증을 준비하라
   • AI 빅데이터 지식을 쌓기 위한 자격증
     1. 데이터 분석 자격 검정
        • 데이터 분석 전문가 가이드(한국 데이터베이스 진흥원) - 알라딘 중고
     2. 경영 빅데이터 분석사(한국 경제)
        • 경영 빅데이터 분석사(한경 아카데미) - 알라딘 새책
     3. SQL 자격 검정(한국데이터 산업 진흥원)
        • SQL 전문가 가이드(한국 데이터베이스 진흥원) - 알라딘 새책
     4. 사회조사 분석사 필기(한국 산업인력 공단)
        • 교재는 선호에 따라 구매
        • 자격증이 필요한게 아니라면 실기는 필요없음
        • 조사방법론 1, 조사방법론 2
     • 교재 내용이 탄탄하고 정갈해서 좋다.
   • 해당 자격증들은 한번에 몰아서 따라
     1. 데이터분석 자격검정 & 경영 빅데이터 분석사는 동시에 준비
     2. 사회조사 분석사 필기
     3. SQL 자격 검정
5. 코딩 공부, 파이썬과 R은 기본이다
   • 배우기 쉬운 AI 빅데이터 분석 프로그래밍 언어
   • 파이선 vs. R, 무엇이 더 좋을까?
     • 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(한빛 미디어) - 알라딘 중고
     • 파이썬으로 데이터 주무르기(비제이 리퍼블릭) - 알라딘 중고
       • 타이핑할 필요는 없고, 코드를 그냥 이해하는 정도면 충분하다.
       • 좋은 예제는 표시해 둘 것.
6. 수리통계학을 공부하는 방법
   • AI 빅데이터 분석학을 위한 가장 기본적인 수학
     • 수리통계학
   • 입문자가 AI 빅데이터 분석을 위해 수리통계학을 공부하는 방법
     • 수리통계학 개론(경문사) - 알라딘 새책
       • 책을 읽으면서 수식이 나오면 연습장에 그대로 따라 적으면서 이해를 한다.
       • 이해가 안되면 인터넷 검색해보고, 그래도 안되면 넘어간다.
       • 연습문제는 답을 보면서 이해해보고, 증명은 넘어간다.
7. 기본적인 딥러닝에 관한 서적을 읽어라
   • 엄청나게 뛰어난 정확도로 대세가 되어버린 딥러닝
   • 딥러닝, 어떻게 공부할 것인가?
     1. 책으로 딥러닝 공부하기
        • 딥러닝 제대로 시작하기(제이펍) - 알라딘 중고
     2. 강의로 딥러닝 공부하기
        • 홍콩 과기대 김성훈 교수 강의
     3. 좀 더 깊게 딥러닝 공부하기
        • 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(한빛미디어) 1권, 2권 - 알라딘 중고
8. 데이터베이스에 대한 기본적인 이론을 익혀라
   • 빅데이터 시대? 하지만 아직도 대세는 RDB
     • No-SQL : 몽고 DB, 엘라스틱 서치, 아랑고DB, 파우나DB, 카우치DB...
     • 그러나, 왠만하면 RDB로 다 처리되고, 굳이 No-SQL을 쓴다면 몽고DB로 충분하다.
     • MySQL
   • RDB+몽고DB만 공부하면 된다.
     • RDB
       • Database Concept(Pearson Eduucation)
       • SQL 전문가 가이드(한국 데이터 베이스 진흥원)
     • 몽고DB
       • 몽고디비 인 액션(제이펍) 7장~10장은 건너뛰어도 된다. - 알라딘 중고

PART 4 자신만의 전문 분야를 선정하라

1. 캐글 경연대회를 통해 경험을 쌓으라
   • 실전 데이터 분석을 위한 가장 좋은 연습도구
   • 최대한 다양한 분야의 연구를 해보라.
2. 자신만의 전문 분야를 선정하라
   • 모든 분야를 다 잘할 수는 없다.
     • 사회가 요구하는 인기 분야
     • 내가 경쟁력을 가질 수 있는 분야
     • 자연어 처리, 영상 분석, 딥러닝 분야
     • 주 연구 분야로 한 두개, 부 연구 분야로 한 두개 정도로 총 3~4개가 적당하다.
     • 저자의경우 텍스트 마이닝, 추천 알고리즘이 메인이고, 이상 탐지, 이미지 처리가 서브임
   • 연구분야를 정하는 기준
     • 텍스트 마이닝, 추천 알고리즘, 영상처리, 이상탐지, 이미지 분석, 딥러닝, 기계학습, 시뮬레이션, 금융공학 등
     • 전처리 단계: 단어 추출, 단어 정제, 단어의 가중치 생성 등
     • 분석 단계: 토픽 모델링, 감성 분석, 문서 요약, 단어 네트워크
     • 현상 측면에서 정치, 금융, 여론, 신기술 트렌드 등
3. 전문 분야에 대한 서적을 읽어라
   • 지식의 창고 아마존 닷컴
   • 어떤 책을 읽어야 할까
     • Recommender Systems: The Textbooks(Springer)
     • Building Recommender Systems with Machine Leaerning and AI(Sundog Education)
4. 전문 분야에 대한 논문을 읽어라
   • 논문을 읽어야 하는 이유
   • 논문 다독으로 진정한 한 분야의 전문가가 되자
     • 정리 방법
       1. 우선 읽고, 가장 핵심적인 아이디어를 요약해서 기재
       2. 요긴하다고 생각하는 부분은 따로 정리
       3. 인용이 많이 되는 핵심적인 아이디어를 제공하는 논문들은 리스트 정리
       4. 정리할 때에는 연구 분야마다 정리
     • SCI-HUB
     • 논문 선택 방법
       1. 인용 수가 많은 논문
       2. 게재 연도가 최근인 것중에서 명망있는 저널의 논문
       3. 선행 연구 부분인 자세하게 나와있는 논문을 찾아서 선행 연구를 찾아서 읽기
5. 주 프로그래밍 언어를 선정하고 관련 프로젝트를 반복 훈련해라
   • 한 가지 언어만 잘하면 된다.
   • 그럼 프로젝트는 어디서 받을까?
     1. 회사에 취업하기
        • 솔트룩스, 모비젠, 엔텔스, 와이즈넛 등 SI업체
     2. 프리랜서로 활동하기
        • 크몽, 오투잡, 재능넷 등
     3. 자체 프로젝트 수행하기
6. 자신만의 독창적인 알고리즘을 만들어보라
   • 기존 아이디어에 자신의 아이디어를 얹어라
   • 하나의 알고리즘보다는 두 개 이상의 알고리즘을 써라
7. 한국학술지 인용색인 등재지에 도전하라
   • 논문 투고 타깃 저널을 정하라
     • KCI 등재지 중에서 한 곳을 선택해서 논문을 투고하면 된다.
       • 자주 보던 저널에 제출하는게 스타일을 맞추기에 유리하다.
       • 격월 또는 분기별로 발간하는 저널이 좋다.
       • 지능정보연구
         • 분기별 발간
   • 바로 논문 작성을 시작해보라.
     • 서론 → 선행 연구 → 연구 방법 → 실험 → 결론
     • 일반적인 흐름도 좋고, 자주 보는 저널 스타일도 좋고, 재밌게 읽었던 논문을 벤치마킹하는 것도 좋다.
     • 연구가 없었거나 너무 많은 분야는 피하는게 좋다.
     • 무비렌즈 데이터도 좋다.
     • KCI등재지에 투고하는데 너무 긴 시간을 잡지 않는게 좋다. 1~2개월 정도

PART 5 당신도 이제 AI 빅데이터 전문가

1. AI 빅데이터 하나로 특별해지다
   • 남들이 정한 인생이 아니라 내가 정해놓은 인생을 살자
   • 회사를 그만두고 퇴사 후 자유를 얻다.
     • 부의 추월차선
2. AI 빅데이터 전문가로 자신을 알려라
   • 나 자신이 대단하다고 믿어라
   • 할 수 있는 모든 방법을 동원해서 자기 자신을 알려라
     • 인스타그램, 링크드인, 카카오톡 프로필
     • 홈페이지
3. 관련 지식을 습득해 진정한 능력자가 되라
   • 1인이 중소기업 팀이 할 수 있는 정도의 역할을 할 수 있다.
   • AI 빅데이터를 접목한 어플리케이션 개발을 하려면 DB, 서버, API, UI에 대한 지식이 있어야 한다.
   • DB - MySQL, 몽고DB
   • 서버 - AWS 아마존 웹 서비스 AWS Discovery Book(정보 문화사)
   • API - Flask 깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드(비제이 리퍼블릭)
   • UI - PyQT, Tkinter 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩(위키북스)
   • 파이썬 GUI 프로그래밍 쿡북(에이콘)
   • AI 빅데이터 분야 메신저가 되다.
4. AI 빅데이터 전문가로 자존감을 높여라
   • 세상의 시선보다는 나를 믿고 나아가라
   • 취업 안해도 괜찮다. 월급의 노예로 살 필요가 없다.
5. 여러 포지션에서 일을 하고 수입을 늘려라
   • 책상과 컴퓨터만 있으면 사무실에 출근하지 않고도 일할 수 있다.
   • 여러 프로젝트를 동시에 할 수 있다.
6. AI 빅데이터 전문가가 되기에 늦은 시기는 없다
   • 배움을 시작하기에 늦은 때란 없다.
   • 전문가가 거의 없는 블루오션
7. 이미 AI 빅데이터 전문가라고 생각하고 시작하라
   • 하나도 모르겠다고 기죽지 말자
   • 나는 AI 빅데이터 전문가다