1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 (심화편)

머리말

PART 1
21세기 가장 핫한 직업 - AI 빅데이터 전문가
가장 높은 연봉을 받는 IT 개발 직군
AI 빅데이터 전문가에 도전하기
아직 전문가가 적은 블루오션 분야

PART 2
AI 빅데이터 공부 기본
빅데이터의 개념
인공지능의 개념
다양한 AI 빅데이터 활용 사례
AI 빅데이터 전문가가 하는 일

PART 3
AI 빅데이터 공부 시작하기
수리통계학과 선형대수학
데이터 마이닝 살펴보기
데이터베이스 이해하기
AI 빅데이터 관련 자격 시험 살펴보기

PART 4
AI 빅데이터 더 자세하게 공부하기
AI 빅데이터를 위한 프로그래밍 언어
인공지능의 핵심 딥러닝
인공지능 모델 서버 설정과 API 공부하기
논문 읽기
주력 분야를 설정하기

PART 5
AI 빅데이터 전문가로 도약하기
해외 학회지 논문 읽기
국내 학회지에 논문 기재하기
캐글 대회 도전하기
빅데이터 실무 경험하기

PART 6
AI 빅데이터의 주요 분야
추천 시스템
텍스트 마이닝
프로세스 마이닝
이상 탐지
이미지 처리

마치며
용어 설명
추천 도서

예를 들어 보자. 딥러닝(Deep Learning)의 핵심 개념인 신경망을 이용하는 모델 중 이미지 인식 프로그램을 만들 때 자주 사용하는 VGG16 이라는 것이 있다. 2014년에 이미지 인식을 위해 개발된 아주 유명한 모델이다(해당 분야를 처음 접하는 독자라면 그냥 VGG16이라는 꽤 유명하고 정확한 모델이 있구나라고 이해하자). 수학이나 통계를 잘 모르는 사람들은 아마 이미지 인식과 관련된 프로젝트에서 그냥 VGG16을 적용할 것이다. 심지어 다른 사람이 작성한 깃허브 코드를 그대로 복사 및 붙여넣기 해 프로그램을 실행하는 사람도 있을지 모른다. 이렇게 해도 이미지 인식 프로그램을 만들수는 있다._ AI 빅데이터 전문가에 도전하기

물론 AI 빅데이터 관련 프로젝트라고 해도 주력으로 개발하는 세부 분야가 다르다. 예를 들어 저자가 있었던 회사는 프로세스 마이닝, 이상 탐지, 텍스트 마이닝, 개인화 추천 서비스를 주력으로 개발했었다. 그럼 회사 직원은 주력으로 하는 분야에 크게 벗어나지 않는 선에서 다양한 프로젝트들을 경험할 수 있고 그 와중에 실력과 경력을 쌓을 수 있다. 따라서 처음에 취업을 고려할 때는 해당 회사의 주요 고객사를 살펴볼 필요가 있다.
예를 들어 회사의 주요 고객사가 통신사 계열이라면 이동 통신 데이터와 관련한 AI 빅데이터 프로젝트를 접할 기회가 많을 것이다. 즉, 특정 분야의 실력을 쌓고 싶다면 자신이 관심 있어 하는 분야의 고객사를 많이 둔 회사를 찾는 게 현명한 선택이다. _ AI 빅데이터 전문가가 하는 일

한번 자기만의 스타일이 잡히면 각 알고리즘마다 코드를 정리해놓고 새로운 프로젝트의 데이터마다 정리해놓은 코드를 하나씩 꺼내서 블록처럼 쌓으면 된다. 예를 들어서 나의 경우 텍스트 마이닝 관련한 알고리즘 코드를 하나씩 정리해둔다. 키워드분석, 감성분석, 네트워크 분석, 토픽모델링, 주요 문장 추출, 단어 임베딩, 문장 임베딩 등 자주 쓰이는 알고리즘들은 따로 나만의 코드로 각각 정리해둔다. 새로운 프로젝트마다 새 데이터를 받으면 내가 정리해놓은 코드를 하나씩 불러와 데이터 형태에 맞게 조금씩 바꾸어 결과를 산출해낸다. _ 주력 분야를 선정하기