스타트업, 중소중견 기업들도 AI 빅데이터 전문가가 필요하다. 자체 솔루션에도 데이터 관련 알고리즘이 필수적이고 스타트업이나 중소중견 기업들의 주요 먹거리인 정부, 대기업 과제들도 AI 빅데이터는 필수 키워드 중의 하나다. 스타트업, 중소중견 기업들이 AI 빅데이터 전문가들을 뽑으려 하는데, 문제는 이러한 전문가가 많지 않고 그나마 있는 전문가도 네이버, 카카오 등 IT 대기업들에 거의 취업한 상태다. 따라서 일반적으로 스타트업, 중소중견 기업에서 제안하는 신입사원 초봉 2,500원 ~ 3,500만 원 정도로는 AI 빅데이터 전문가를 구하기가 어림도 없다. 내 경우도 중소기업에서 억대 연봉을 제시했으니 다른 IT 개발자들에 비해서는 훨씬 높은 대우를 제시받은 것이다. 사실 반드시 전문가까지 될 필요도 없다. 적당히 관련 학부 또는 석사까지만 나와도 조금만 공부하면 각종 기업의 AI 빅데이터 부문에 취업이 가능하다. 각종 어학 자격증, 경제 관련 자격증, 어학연수 심지어 한자 자격증까지 따며 소모적인 공부를 할 이유가 없다. 적당히 관련 학부에서 익히고 독자적으로 논문 읽고 프로젝트하며 코딩 능력만 조금 기르면 기업에서 모셔 간다. 즉 적당한 B급 인재만 되어도 다른 분야에 비해 취업이 매우 쉽다는 것이다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 27 ~ 28 p >



AI 빅데이터 전문가는 컴퓨터만 있으면 어디든 일을 할 수 있기 때문에 한 곳에서 근무하는 것이 아닌 여러 곳에 걸쳐서 일을 할 수 있다. 실제로 AI 빅데이터 전문가로 활동하고 있는 나는 현재 대부분의 일을 집에서 하고 있지만 소속된 업체만 네 군데나 된다. 굳이 그 업체에 출근하지 않아도 재택근무를 하며 일을 하고 있다. 물론 네 곳 모두에서 월급 또는 수익을 창출하고 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 34 ~ 35 p >



AI 빅데이터 전문가는 기업 최고 의사 결정에 핵심적인 역할을 수행한다. 단순한 노동 IT 인력이 아니라 데이터를 통해 의사 결정을 수행하는 경영자적 역할을 하는 것이다. 이 과정에서 엄청나게 많은 능력이 필요하다. 우선 데이터에 대한 지식이 필요하기에 데이터베이스에 대한 사전 지식이 필요하다. 과거 RDB 뿐만 아니라 최근에 많이 쓰는 No-SQL까지 알아야 한다. 또한 이와 관련해서 서버에 대한 지식도 어느 정도 필요하다. 데이터베이스 및 데이터가 서버에 적재되어 있는 경우가 대다수고 분석도 데스크톱보다는 서버에서 이루어져야 효율이 높다. 솔루션이나 API 제작 같은 경우도 다 서버에서 이루어진다. 데이터 전처리 및 가공 능력은 당연히 필수적이다. 또한 수학, 통계학적 지식이 있어야 이를 응용해 가공된 데이터로 모델을 만든다. 이러한 과정은 다 코딩으로 이루어지는데 파이썬, R, 스파크와 같은 언어들이 주로 쓰인다. 각 언어마다 각기 장단점이 있기에 한 가지 언어를 알기보다는 최소 두 개 이상은 구현하는게 좋다. 분석을 마친 이후에는 결과를 더 잘 알아보기 위해 시각화를 해야 한다. 분석 결과를 보고서로 작성할 때에는 인문학적 언어 능력, 경영학적 능력도 필요하다. 분석 결과를 자동화 솔루션으로 제작하기 위해서는 웹 개발 능려가지 필요하다. 마지막으로 사람들 앞에서 결과를 전할 때에는 뛰어난 의사소통 능력까지 요구한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 43 ~ 44 p > AI 빅데이터 전문가가 되기 위해서는 수리통계학적 지식, 코딩 능력, 경영학적 서술 능력을 두루 겸비해야 한다. - 왜 수리통계학적 지식이 중요할까? - 자신이 해당 데이터와 분석 목적에 가장 부합하는 모델을 선택해야 하는데 이때 수학적 통계학적 지식이 있어야 어떤 모델을 선택할지 알 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 77 p >



AI 빅데이터 전문가가 창업을 하게 되면 각종 정부 지원 사업의 혜택을 누릴 수 있다. 4차 산업혁명 시대를 맞이해 정부 예산이 AI에 집중되고 있다. 따라서 AI 빅데이터 관련 아이템으로 정부 사업에 초기 창업 지원을 신청하면 너무나 쉽게 초기 자본을 받을 수 있다. 5,000원 만원에서 1억 원 정도는 쉽게 받을 수 있다. 이 정도면 초기 자본으로는 큰 문제가 없다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 49 p >



중소기업이나 스타트업은 자금력이 부족하기 때문에 사실상 외주로 맡기게 되어도 업체보다는 프리랜서에게 맡기는 경우가 많다. AI 빅데이터 전문가 프리랜서는 현재 굉장히 적다. AI 빅데이터 인력 자체가 많지가 않고 그나마 있는 인력도 어떠한 단체에 소속되어 있는 경우가 많다. AI 빅데이터 전문가들은 대부분 석박사급 인력인데 이들 대다수가 대학원 랩실에 묶여 있다. 대학원에서 교수가 맡기는 프로젝트만 진행해도 바빠 개인적인 프로젝트를 받을 시간이 없다. 또한 석박사 졸업 이후에도 대기업, 정부 출연 연구소, 학교 등에 취업하기 때문에 개인적으로 프리랜서를 하는 사람은 거의 없다. - 우선 프로젝트 단가 하나하나가 거의 일반 회사원 월급 정도 되며 그런 프로젝트를 여러개 수행할 수 있다. - 내 경우에는 100~300 만원 정도 되는 단가의 프로젝트를 한달에 열 개 넘게 할 때도 있었다. 대학원 연구실에서 논문 데이터 분석 의뢰를 받는 것부터 공공 기관 자무 보고서, 광고홍보 대행사 SNS 텍스트 데이터 분석, 게임 업체의 게임 데이터 분석, 센서 제작 업체의 센서 데이터 분석, 쇼핑몰의 고객 로그 데이터 분석 또는 고객 상품 추천 서비스, 정부 과제 컨설팅, 정부 과제 용역 등 너무나 다양한 프로젝트를 받는다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 53 p >



다른 IT 개발 프로젝트에 비해서 비교적 고액을 받고 프로젝트를 진행할 수가 있다. 또한 할 수 있는 사람도 얼마 없기 때문에 소수의 AI 빅데이터 전문가들이 다수의 프로젝트를 독점한다. 이러한 시장 배경으로 인해 취업할 필요가 없는 것이다. - 여러 인터넷 플랫폼에 자신의 프로필을 올려놓으면 된다. 그러면 곧 여러군데서 연락이 올 것이다. 그때 자신에게 맞는 일을 몇 개 선별해서 수행하기만 하면 된다. - 우선 프로젝트 단가 하나하나가 거의 일반 회사원 월급 정도 되며 그런 프로젝트를 동시에 여러 개 수행할 수 있기 때문이다. 간단한 컨설팅과 제안서 교정 작업만 해주고도 비용을 청구할 수 있다. 대다수의 정부 과제들이 AI 빅데이터를 키워드로 원하기 때문에 많은 회사들이 제안서에 AI 빅데이터를 핵심 기술로 두고 쓰려 한다. 하지만 관련 지식이 없기 때문에 컨설팅이란 이름으로 전문가에게 자문을 구한다. 이 때 커피 한 잔 하면서 대략적으로 개념만 설명해주어도 컨설팅 비용을 받을 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 54 ~ 55 p >



데이터 분석 알고리즘의 특성상 몇 가지 반복적으로 많이 쓰이는 알고리즘들이 있기 때문에 복사가 가능하다. 데이터 마이닝 책을 보면 몇가지 알고리즘이 공통적으로 보인다. 그 아래 세부 알고리즘을 살펴봐도 몇 개 안 된다. 요새 많이 쓰이는 딥러닝도 DNN에서 파생된 RNN, LSTM, CNN, GAN 등 몇 개 쓰이는 알고리즘 안에서 계속 되풀이된다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 57 p >



AI 빅데이터 전무가로서 경력을 쌓아가는 방법 1) 당신의 전문성을 주변에 최대한 어필하라 2) SNS 프로플에 자신의 이력과 전문성을 어필하는 글을 올려라 3) 자신의 블로그 또는 홈페이지를 만들고 전문적인 글을 주기적으로 올려라 4) 자신을 전문가로 소개하는 명함을 만들고 만나는 사람마다 주어라 5) 크몽, 오투잡 등 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 < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 65 p >



왜 수리통계학적 지식이 중요할까? 실제 실전에서 데이터 분석을 하게 되면 목적에 부합하는 모델을 직접 선택하고 적용해야 한다. 자신이 해당 데이터와 분석 목적에 가장 부합하는 모델을 선택해야 하는데 이 때 수학적 통계학적 지식이 있어야 어떤 모델을 선택할지 알 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 77 p >



논문은 국내 논문의 경우 <지능정보연구> 저널을 자주 읽는 편이다. 우선 <지능정보연구> 저널이 AI 빅데이터 알고리즘에 대해서 전반적으로 많이 다루고 있으며 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 사례들을 많이 다루고 있어 쉽고 재밌다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 104 p >



AI 빅데이터 전문가는 말 그대로 자기만의 전문 분야가 있어야 한다. 특정 세부 분야에 대해서 깊이 파고, 그 분야의 대가가 되어야 하는 것이다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 98 p > AI 빅데이터 공부를 하며 개념원리를 익히기 위해서는 교수의 실력, 자질과는 무관하게 무조건 스스로 해야한다. - 하지만 AI 빅데이터 분야에 대한 공부는 기존의 공부와는 전혀 다르다. 최고급 전문가 정도의 경지가 아니라 준전문가가 되기 위해서도 누군가에게 의지하기보다는 스스로 공부 해야 한다. - AI 빅데이터 분야는 그 세부 분야가 너무나도 많이 뻗어 있다. 그리고 전문가가 되기 위해서는 그 세부 분야 중에 하나를 잡고 그 분야를 깊게 파야 한다. - AI 빅데이터는 국가에서 지정해준 커리큘럼 같은 것은 당연히 없고 있어서도 안 되는 분야다. 세부 분야가 워낙 다양하고 계속해서 발생하기 때문에 자신이 관심 있고 잘하는 분야를 몇 개 정해서 그것만 파야 한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 114 ~ 115 p >



데이터의 특성에 맞는 최적화된 모델을 구축해 더 나은 성과를 보여야 할 때가 많다. 특히 현대 사회에서 요구되는 AI 빅데이터 전문가의 역량이 이런 것들이다. 따라서 이런 경우에는 기존의 알고리즘을 수정하거나 여러 개의 알고리즘을 결합하는 형태로 최적화된 모델을 만들어야 한다. - 그런데 기존 알고리즘의 개념과 원리에 대해서 알지 못한다면 어떻게 수정을 하고 결합을 해서 해당 데이터에 최적화된 모델을 만들겠는가. 결국 처음에 공부를 시작할 때 각각의 알고리즘의 동작 원리를 차근차근 이해하며 넘어가야 한다. 구체적인 수식들에 대해서도 이해하면 사실 더 좋긴 하다. 하지만 수식 하나를 유도하고 증명하는 과정까지 공부하기가 힘들면 '어떤 동작 부분에서 어떠한 수식이 어떠한 이유로 쓰인다' 정도는 알아야 한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 113 p >