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책 소개
반드시 공부해야 할 알고리즘에서 전문가로 성장하는 방법까지
『1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 (심화편)』으로 혼자서 하는 공부의 한계를 돌파하라!
하버드 경영대에서 21세기 가장 매력적인 직업으로 예상했던 데이터 사이언티스트의 전성시대가 도래했다. 거대 플랫폼 기업에서 공공기관, 각종 연구소, 중소 마케팅 업체까지 이제 기업 비즈니스의 빅데이터 활용은 상식이 되었다. 제품의 개발과 생산 프로세스, 유통, 마케팅 전 영역에 걸쳐 빅데이터의 쓰임이 커지면서 빅데이터 전문가의 몸값도 날로 상승 중이다. 그와 더불어 취업준비생과 직장인들 사이에 빅데이터 공부 붐이 불고 있다.
『1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 (심화편)』은 AI 빅데이터 전문가가 하는 일은 무엇이고, 어떻게 공부해야 전문가가 될 수 있는지 분야와 방법을 수학부터 알고리즘까지 자세하게 설명해준다. 단순히 공부법 이외에 AI 빅데이터에 대한 지식도 쌓고 실제 AI 빅데이터 분석가가 현업에서 하는 일도 엿볼 수 있다. 특히 연구원 및 중소 빅데이터 기업에서 다양한 분야의 빅데이터를 다뤄보고 현재 텍스트 마이닝에 강점을 가진 빅데이터 분석회사를 운영하고 있는 저자의 경험과 조언은 취업을 준비하는 독자들에게 큰 힘이 되어줄 것이다.
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목차
출판사 리뷰
종이책 회원 리뷰 (7건)
AI 빅데이터 전문가가 갖춰야 할 역량:
?코딩
분석결과를 설명할 수 있는 스토리텔링 능력
모델 구축을 위한 수학적 통계학적인 지식
좀더 구체적으로 보면,
기업문제(Business problem)를 정의하고,
이를 데이터에서 찾아내야 한다.
그럴려면 데이터베이스에 대한 지식이 필요하므로 RDB, No- SQL, 서버에 대해 알아야 하고
데이터 전처리 및 가공능력이 필요하다- 수학적, 통계학적 지식이 필요함
이 과정은 코딩으로 이루어지므로 여러 언어들- 파이썬, R, 스파크 등 최소 2개이상은 구현할수 있어야 함
분석이후 시각화를 해야 하니 인문학적 언어능력, 경영학적 능력도 필요하다.
이제는 양질의 데이터가 많을수록 뛰어난 모델을 생성할 수 있어 데이터가 곧 부와 직결될 것이다.
그리고 미래는 데이터 확보가 기업의 중요 경쟁 분야가 될 것이다. 여기에 AI 빅데이터 전문가가 필요하다.
현재 AI 빅데이터 전문가의 공급이 수요를 따라가지 못하고 있어서 몸값이 비싸지고 있다.
딥마인드와 애플 논문의 비공개 코드를 구현했던 울산의 한 학부생은 졸업후 연봉 3억 이상에 채용되기도 함.
비전있는 분야는 빨리 뛰어들어야~
4차산업혁명시대가 시작됐다.
세상이 변한다는데 뭘 어떻게 해야하나? 세상이 변화하는 속도를 따라가기도 벅찬 범인에게 모범이 되는 책이다. 가장 유망한 직업 중 하나라는 빅데이터 전문가가 되는 길(그것도 1년 안에)을 먼저 경험한 사람으로서 자세히 설명했다. 코딩 관련 지식 뿐만 아니라 경제학, 수학, 발표력까지 겸비해야 한다. 조금 두렵긴 하지만 열심히 하면 누구나 1년 안에 목표 달성하다는데, 도전해봄직 하지 않은가! 되기만 하면 블루오션이란다. 더욱 구미가 당긴다.
정부에서 4차산업혁명시대 먹거리를 개발한다고 하면서 대학에 변변찮은 과정 하나 없고 학원을 다녀봐야 배우는게 없다하니 소심한 애국자로서 나라가 걱정되기도 한다.
책 자체를 평하자면, 중복되는 내용이 너무 많은 건 흠이다. 반 정도 분량은 쳐내도 무방하지 싶다.
예전에 '1년안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법'이란 책을 읽고 서평한 적이 있었다. 지금도 그렇지만 당시에도 AI나 빅데이터 등에도 관심이 많아 찾아보다 서평단 모집을 했던 책이었고, 당연히 관심이 있던 나는 신청해 책을 받아 리뷰를 했던 기억이 난다. 그리고 최근에 이 책의 심화편이 나온다는 소식을 듣고 무척 흥미를 가졌는데, 출판사에서 진행했던 저자님의 강연을 듣고 무척 읽고 싶다고 생각해 또 다시 서평단에 지원해서 읽게 되었다.
이 책은 예전에 냈던 동일 제목의 책의 심화편이라고 소개를 하고 있지만, 실 내용은 저번보다 약간 더 전문적인 용어를 썼을 뿐 체감되는 난이도는 엄청나게 올라갔다고 느껴지진 않는다. 목차를 보더라도 AI 전문가가 되면 생기는 메리트와 어떤 걸 공부해야하는지를 맛보기 식으로 소개를 하고 있는게 전부였다.
하지만 이 책이 가지는 가장 큰 장점은 좀 더 확실한 로드맵과 커리큘럼의 제공이었다. 저자는 실제 업무에서 어떤 부분을 준비해야하는지를 인공지능이 필요한 각 분야별로 설명을 하며, 그와 관련된 스킬에서 필요한 부분을 넓게 펼쳐 소개를 해주고 있었다. 그러면서 확실한 비전과 그에 맞는 좋은 정보들을 소개해주고 있었는데, 이 부분이 무척이나 도움이 될 것이라고 생각을 했다.
이제 인공지능분야에 대한 꿈을 갖고 하나씩 준비해보자라고 마음을 먹었지만 막상 어떻게 해야하는지 방법을 알려주는 게 없어 막막한게 많았고 이런저런 정보들도 찾아보았지만 두루뭉술하거나 이말저말이 다른게 많은 부분도 있어서 어떻게 해야하나 방황하는게 많았는데, 이 책에 소개된 정보는 일목요연하게 잘 정리되어 있고, 많은 사람들이 비슷하게 말한 부분들을 공감대로 형성하면서 소개하고 있어 무척 좋았다고 느껴졌다. 특히 논문과 관련된 지식을 많이 원했던 나에게 아예 챕터 하나를 통째로 논문 관련 내용을 적어둔게 너무나도 좋았다고 생각했다. 이런 부분은 학부생이 알기에는 쉽지 않은터라 더욱 반갑게도 느껴졌다.
사실 이 책이 주는 가치는 이 책만 읽고서는 인공지능 전문가가 된다기 보단 이 책에 나온 방법을 본인이 계속 수행한다면 전문가가 되기 위해 충분하다라는 로드맵을 제시하고 있다는게 맞다고 본다. 혼자서 어떻게 준비해야하나 막막한 사람, 인공지능 전문가를 꿈꾸는 전공자, 비전공자 모두 이 책을 통해 자신의 비전을 구축하면 무척 좋을 것 같다.
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