안녕하세요~! 빡쌤이에요!
빅데이터와 인공지능의 개념에 이어서,
빅데이터와 인공지능의 관계를
이야기 해보고자 해요!
우선 인공지능에 대해 알아보면서
어떤식으로 연관이 있는지,
빅데이터와 인공지능의 관계라는
본론으로 들어가보도록 할게요!
빅데이터와 인공지능의 관계
우선, 빅데이터와 인공지능의 관계를 알아보기 전에
인공지능에 대해서 먼저 알아보고자 한다면,
인공지능 개념 편을 봐주세요!
인공지능 취업준비, 개념부터 알아보자!
https://blog.naver.com/6ix9318/222448808071
글에서도 보았듯,
필수로 언급되는 영역이 3가지가 있어요!
빅데이터와 머신러닝, 딥러닝인데요!
빅데이터는 인공지능 시스템에게
머신러닝, 딥러닝 등의 학습과 경험을
시켜주기 위한 재료라고 볼 수 있어요.
하지만
아무 재료(데이터)를 주어서는 안되겠죠.
그래서 수많은 빅데이터들 중에서
개발하려는 인공지능 시스템에게 필요한
데이터만 분석해서 활용하게 되는거에요.
이게 바로, 빅데이터와 인공지능의 관계이죠.
머신러닝은 이름 그대로 풀이하자면
기계학습이라고 표현되는데요.
사람이 매번 알려주지 않더라도
스스로 알아서 답을 찾을 수 있는
자가학습하는 기술을 의미해요.
딥러닝은 심화학습이라고 해요.
머신러닝에서는 문제에 대한 답을 찾더라도
인간이 알려준 범위 내에서 찾게 되지만,
딥러닝에서는 전혀 접해보지 않았던 새로운 문제도
해결해낼 수 있는 능력을 갖게 되어요.
이렇듯 빅데이터라는 분야는
인공지능 시스템에 있어서
꼭 필요한 부분 중의 하나로,
깊은 관련이 있는 영역이에요.
인공지능 스피커, 로봇 청소기,
AI 세탁기, 인공지능 비서 등
간단한 시스템이나 제품은
이미 시중에 나온 것들도 많지만,
인공지능을 적용하는 시스템은
여전히 연구단계에 있는데요.
그렇기 때문에
아직은 취업이라는 차원에서 본다면
인공지능 분야로의 취업을 위해서는
빅데이터 분야로의 취업을 통해
경험과 경력을 쌓은 후에
인공지능 분야로 이직하는 것으로
방향을 잡는 걸 추천하고 있어요.
빅데이터와 인공지능의 관계가
취업이라는 부분에서도 이어져요.
그럼 빅데이터 취업준비로 넘어갈게요!
빅데이터 분야 취업
우선, 빅데이터 분야로의 취업은
크게 두 가지로 분류해요.
- 데이터 사이언티스트
- 빅데이터 전문가(분석가)
‘둘의 차이가 뭔가요 선생님?!’
‘다 같은 빅데이터 분야 종사자가 아닌가요?’
우선, 데이터 사이언티스트는
쉽게는 연구원이라고 생각하면돼요.
통계학과나 컴퓨터공학과 등 빅데이터 분야와
관련된 전공의 학사와 석사 학위를 요구해요.
그렇기 때문에 비전공자는 사실상 어려운 편이죠.
단순한 분석을 넘어,
분석기술 연구에 힘쓰는 직종이에요.
반면 빅데이터 전문가 혹은 분석가는
기업에서의 빅데이터 분석 기술자를 말해요.
앞서 소개한 빅데이터의 의의인 의사결정 과정에
적절한 지원을 통해 기업 경영을 돕는 역할이죠!
경영에서의 의사결정 지원 뿐만 아니라,
타 기관에서 자료를 분석 할 수도 있고
정책 결정과정에 도움을 줄 수도 있어요.
물론, 이를 위해서는
웹 등에서
빅데이터를 수집·추출하고
모은 빅데이터를 분석해서
활용하는 능력을 키워줘야해요.
빅데이터 전문가 교육과정
구체적인 취업준비 교육과정은
다음과 같아요!
빅데이터 분석 / 데이터 사이언스 과정
필수 부분 :
파이썬 프로그래밍,
웹 크롤링 및 웹 크롤러 개발,
코딩을 통한 데이터 분석,
데이터를 활용한 머신러닝
선택 부분 :
R 프로그래밍,
하둡 프로그래밍
빅데이터를 분석하는 업무에서
기본적으로 사용하는 코딩은
파이썬 코딩이에요.
파이썬 프로그래밍 능력이 없다면
아무것도 할 수가 없어요.
웹 크롤링은, 우리가 늘상 사용하는
웹 사이트에 흩뿌려져있는
수많은 데이터를 수집하는 작업이에요.
하지만
매번 이렇게 수집할 수는 없으니,
수집 프로그램인 웹 크롤러를
개발해서 이용하는거죠!
다음은 코딩을 통한 데이터 분석이에요.
웹 크롤러를 이용해 수집한 빅데이터 중에
내가 필요로 하는 데이터만 추출해야해요.
그렇게 추출하기 위해서는 데이터들을 분석해야하고,
추출한 데이터들을 내가 활용할 분야에 맞게
시각화 시켜주는 작업도 필요로해요.
마지막은 머신러닝인데요.
인공지능은 프로그램 없이도
스스로 학습할 수 있는 능력이 있죠?
머신러닝은 이렇게 기계가
특정 프로그래밍 없이도
스스로 판단하고 결정할 수 있도록
능력을 부여하는 방법을 배우는 과정이에요.
인공지능이 빅데이터의 활용 분야인만큼,
분석한 데이터를 활용하는 방법을 배우는거죠!
선택 분야에 해당하는
R과 하둡도 간단히 알아볼게요.
R은 파이썬을 기반으로 해서,
데이터 처리와 시각화 작업에
이용되는 프로그래밍이에요.
하둡은 자바를 기반으로 하며,
빅데이터 처리에 이용되는
하나의 프레임워크에요.
데이터 분석 프로그램 개발에
주로 쓰이는 기술이에요.
위 과정들을 거치게 된다면,
빅데이터 전문가(분석가)로의
취업에 필요한 기본적인
준비가 되는거라 볼 수 있어요.
추가적으로 선택 부분에 해당하는
R, 하둡 프로그래밍을 통해
세부적인 부분까지 학습하게 된다면,
데이터 사이언티스트를 목표로 하는
사람들에게는 더욱 도움이 되죠!
인공지능학과나 빅데이터학과 등
학교에서도 관련 분야의
이론적 개념을 익히기는 하지만,
실무에 투입될 수 있는 기술을
공부하기는 힘든 편이에요.
이게 바로, 비전공자분들이
IT 분야, 빅데이터 분야로
취업이 가능한 이유에요.
빅데이터 분야를 포함한
모든 IT 분야의 취업에서는
'실무'가 중심이 되어야 하니까요.
인공지능 분야 취업
인공지능 분야로의 취업을 희망하신다면
위의 능력들을 배우고 준비해서,
스마트 팜, 스마트 팩토리, 빅데이터 분석 등
빅데이터 관련 분야로의 선취업을 통해서
인공지능 분야 기업으로 이직을 계획할 수 있어요!
오늘은 인공지능과 빅데이터의 관계에
대해서 길~게 이야기해보았어요.
혼자 준비하기도 어렵고, 시간도 들고,
경험도 없이 취업하기 어렵기 때문에
빠르고 안전하게 준비할 수 있게끔
취업 계획을 세울 수 있도록 도와드리고 있어요.
인공지능과 빅데이터와 관련된 분야로의
취업을 목표로 고민중이신 분들께
다양한 도움을 드리고 있으니,
언제든지 편하게 부담없이 문의주세요.
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