AI, ML과는 다른 데이터 분석가 준비! 대학원 진학이 필수일까?

멘티님 반갑습니다!

먼저 알아두셔야 할 것이 있어요. AI와 ML(Machine Learning)과 데이터 분석가는 사실 비슷하게 느껴질 수도 있지만 매우 다르고, 점점 달라지고 있습니다. 

멘티님께서 AI 수업을 듣고 빅데이터 분석가로 진로를 정했다는 말은 사실 정확히 직무에 대한 이해가 안 된 상태에서 결정하신 것으로 볼 수 있을 것 같아요! 하나씩 간단히 설명해드릴게요.

ⓒAndrey_Popov

업계에서 이야기하는 AI는 카카오, 네이버 등에서 작업 중인 기계번역, 사물 인식, 자율주행 자동차와 같은 기술기반의 서비스를 의미합니다. 이 분야에서 딥러닝, 인공지능, 강화학습, 추천 등의 기술은 컴퓨터 공학과를 졸업하고 대학원에서 관련 기술을 전공한 친구들이 매우 유리합니다.

쉽게 생각해서 본인이 네이버에 취직해서 광고 추천 알고리즘을 만든다고 하면, 컴퓨터 공학 지식을 더 쌓아야 합니다. 혹시 Tensorflow1), Multi-armed bandit2) 등의 용어를 찾아보고 더 흥미가 있다면, 관련 분야로 대학원 진학을 추천해 드릴게요.

데이터 분석이라고 하면 고객 마케팅, 비용 효율화, 고장 설비 예측 등의 기존에 비즈니스를 고도화하는 데 도움을 주는 컨설팅 느낌의 역할을 하므로 각 분야에서 원하는 능력과 수준이 달라요.

빅데이터 분석가는 통계학과, 산업공학과 그리고 드물지만 경제 혹은 경영학과 등의 전공을 가진 사람들이 업무를 하고 있어요. 주로 데이터 마이닝, 머신러닝 등을 전공한 친구들이 많습니다. 따라서 통신 혹은 제조 관련 회사에서 고객 마케팅, 불량 탐지, 제품 효율화 등의 분석하는 직무를 원하신다면 통계학 혹은 관련 프로젝트 경험을 많이 쌓을 수 있는 대학원 진학을 추천드립니다.

ⓒSathachak

대학원 진학을 추천합니다

만약 학부생으로 위 분야들에 취업하고 싶으시다면 대학원 석사 학위를 뛰어넘는 spec 이 있어야 할 거에요. 예를 들면 데이터 관련 공모전에서 우승을 했다든지, 관련 스타트업에서 2년 정도 일을 했다든지, GitHub3) 에서 star를 몇 개 이상 받았다든지 등등.. 사실 이러한 스펙들은 쌓기가 정말 힘들기 때문에 대학원 진학을 더 추천해 드리고 싶습니다!

지금까지도 많은 분이 대학원 관련 질문을 주셨는데 그때마다 항상 진학을 추천해 드렸어요! 다만, 어느 대학원을 진학하느냐도 중요한 문제겠죠. 

이상 도움이 되었으면 좋겠습니다. 직무에 대해 더 이해하고 찾아보시고 궁금한 점이 생기시면 질문 주세요. 감사합니다. 

1) 텐서플로(TensorFlow) : 다양한 작업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다.

2) Multi-armed bandit : 카지노의 슬롯머신에 어떻게 투자하면 최적의 수익을 얻을 수 있을지에 대해 고민하던 중 그 문제 해결을 토대로 탄생한 알고리즘을 말한다. 

3) 깃허브 (GitHub) : 분산 버전 관리 툴인 깃(Git)을 사용하는 프로젝트를 지원하는 웹호스팅 서비스이다.