경력직은 자격증이 없어도 정말 무관할까요?? 저는 그 흔한 정보처리기사조차 취득하지 않은 국가공인 무능력자(?)입니다 그냥 공부하는게 싫어서 취득할 생각을 해보질 않았는데 문득 궁금증이 생겨서요 정말 경력직은 자격증이 없어도 지장이 없을지 궁금합니다!

안녕하세요? 한 가지 도움을 청합니다. 데이터 조직의 팀 명을 새로 바꾸려고 하는데요. 팀원들과 여러 의견을 주고 받는 중입니다. 그룹 밑에 팀이 3개 있어요. 데이터 사이언스팀, 데이터 엔지니어팀, 그리고 우리 팀인데요. 우리팀 이름을 새로 정해야 합니다. 비슷한 직무 하시는 분들의 팀명은 뭘지 궁금하기도 하고, 혹시 좋은 아이디어가 있으시면 공유 받고 싶어서 글을 씁니다. 제가 속한 팀은 데이터 분석 중에서도 주로 경영진이나 전략기획 조직과 협업하면서 비즈니스 인사이트 분석 파트를 맡고 있어요. 주요 정책 결정의 세부 기준을 잡거나, 효과 검증, 대시보드 제작 등을 합니다. 전사의 주요 지표(KPI, OMTM)를 선정하고 관리하는 업무도 합니다. 비즈니스 분석을 기획하고 결과를 현업 부서에 적용하는 내부 컨설팅 기능도 강합니다. 다른 팀은 이렇습니다. 알고리즘, AI,머신러닝으로 프로덕트 기능 강화를 하는 데이터사이언스팀과 데이터 환경 구축을 하는 데이터엔지니어 파트는 팀 규모로 따로 있습니다. 우리 팀 이름 뭐로 정하면 좋을까요? 후보군으로는 데이터전략팀, 데이터기획팀 등이 거론되고 있습니다. 관련 경험 있으신 분들, 업계 계신 분들의 댓글 많이 부탁드립니다~!!

먼저 기만처럼 보일수도있어 조심스럽지만 혹여 기분 나쁘신 분들이 있다면 정말 죄송합니다. 초봉 오퍼 6000 정도 (인센은 따로) 나왔는데 일반적인지 궁금합니다. 이렇게 연협하는게 처음이라 대략적인 라인이 궁금하네요! 감사합니다.

IT회사에 취직하면서 논문 쓸일이 없겠구나… 싶었는데, 배운게 도둑질이라고 회사에서도 업무로 수행한 내용을 연구 논문으로 작성하여 최근에 학술지에 거재하게 되었습니다. 카뱅 빅데이터분석팀에 있는 뇌과학자와 카뱅 기술연구소에 있는 경제학자의 콜라보로 빅데이터 저널에 출판한 독특한 사례입니다 ㅎㅎ 신용평가 기술에 대한 연구를 진행했는데요. 논문의 한줄 요약은 ”신용이 좋은 사람과 그렇지 않은 사람을 구분하는데 있어서 기존 방법 대비 우수한 성능을 보이면서, 설명 가능한 구조를 갖는 신용 평가 모델을 개발했다.“ 입니다. 설명가능한 AI 연구는 deep learning 등 블랙박스 기반으로 모델을 개발하고, 후향적 분석으로 설명가능성을 부여하는 형태가 대부분이긴 합니다. 하지만, 이번에 저희가 연구 개발한 2단계 신용평가 모형은 모델 자체가 설명가능한 형태라고 볼 수 있습니다. 연구 내용을 정리한 논문이 빅데이터분야 상위 5%인 국제 저명 학술지인 Journal of Big Data(IF=10.8)에 게재되었습니다. 관련해서 언론에 소개된 내용을 공유해드립니다. https://n.news.naver.com/article/092/0002275544?sid=105&cds=news_edit

저는 빅데이터 Ai 전문가는 아닙니다. 설비운영하는 현업에서 25년정도 경력이 있습니다. 나름 제 분야에서는 이름만 대면 누군지 딱 알수 있는 정도 경력입니다. 최근에 빅데이터 ai관련 업체들하고 협업도 하고 또 현장에서 어떻게 적용되어야 하는지 조언도 해주고 있습니다. 물론 이분들은 사기성이 없는 분들입니다. 딱 봐서 허언하면 차단해버리거든요. 현업에서 실제로 설비를 운영하고 컨설팅도 하고 있는데 ai 빅데이터 전문가라는 분들이 무언가를 만들고 또는 방송에서 된다고 주장합니다 또 국민들을 상대로 거짓말도 하고 있지요 정책당국자들도 되는줄 알고 있더라구요 얼마나 거짓말을 잘하는지 아니면 확신에 가득한 허언증인지 모르겠으나 정부 관련자들을 완전히 세뇌시켜놨습니다. 그런데 실제로 현장에서는 데이터 활용이 아니라 그냥 방치수준이라 실제로는 사용가치가 없는데 지금 여기 들어와 보면 전문가라고 주장하는분들이 많아서여 실제로 현장에서 됩니까? 그 분들의 공통점이 데이터가 덜 쌓여서 그렇다 따라서 곧 될거라고 하는데 진짜로 그렇게 믿는것인지 아니면 투자자를 속이거나 정부 관련자를 속이기 위해 그런건지도 궁금합니다. 해외 문헌들을 검색해도 빅데이터로 하는것이 아니라 먼저 사람이 경험으로 기계를 학습시키고 데이터가 정확한지 검토를 하고 다시 적용하고 있는데 우리나라 빅데이터 전문가들은 무조건 데이터가 많으면 된다는 식으로 하고 있구요 얼마전에 정부에서 데이터댐사업이라고 해서 수백억원 들여서 뭔가를했는데 거기서 수집된 데이터를 보면 데이터만 있지 왜 그데이터를 수집했는데 의도도 그게 무엇을 의미하는지 해석도 없습니다. 그러다 보니 정부사업을 하던 어떤 대학연구소에서 데이터댐 사업에서 얻은 데이터의 활용이 어려우니 기계를 학습시킬수 있는 경험값을 달라고 하더군요 그런데 현재 국내 데이터 전문가 ai 전문가라 주장하는 kist kaist etri 등 출연연 또 대학연구소에서 또는 스타트업에서 엉터리 데이터 돌려서 나온 자료로 머신런닝했다고 주장하며 자기들이 옳고 시간이 지나면 모든 문제가 해결될거라고 주장해서요 진짜로 그렇게 믿는건가 해서여

요즘 돌아가는 상황을 지켜보면. ai전문가라는분들이 많은데 진짜 본인이 그렇게 생각하고 말하는건지 궁금 결과물을 보면 아닌것 같은데 특히 컨설팅 업체. 농업 빅데이터 한농 그린랩스 전부 거짓말같고 또 정부사업으로 데이터댐 사업하는것도 사기꾼들 같구요 Kist. kaist는 다 거짓말 또는 진짜라고 믿는 허언증 환자 같은데 해외에너 귀하다는 빅데이터 전문가는 해외가서 100만불 받고 직장다니면 되는데 연구비나 따러 다니고 또 몇십만원 받고 정부과제 평가는 왜하는지 ai. 빅데이터 전문가분 답변좀

이직을 준비하고 있는 평범한 3년차 중소기업 개발자입니다. 석사 졸업하고 중소기업에서 딥러닝 엔진 개발을 해오다가 최근 사내 직원들이 현실에 안주하는 모습(저 포함)을 보고 이직을 고민하게 됐습니다. 고만고만한 연봉에 티도 안 나는 스톡옵션 받으면서 상장할지도 안 할지도 모르는 회사에 있는게 맞나 싶더라구요. 이직을 할 때 포트폴리오가 필요한 걸로 알고 있는데 저 같은 경우 사내 깃 랩, 블로그에 논문 정리, 입사 전 후 경진대회 수상 경력 정도가 전부입니다. 이직의 길을 먼저 걸어가신 선배님들.. 제가 무엇을 더 준비해야하고 요즘 시장이 어떤지 궁금합니다..

농업ai경진대회. 컨설팅 해줬다고 하는데여

계속해서 이상한. 얘기가 돌아서여. 올해 매출이 목표치보다. 매우 낮다고

안녕하세요. 선배님들 대학원 전공선택 관련해서 고민이 많아 선배님들의 조언좀 여쭙고싶어 글을 올리게 되었습니다. 저는 현재 대기업유통 빅데이터팀에서 일하고있는 29살 남자입니다. 현재 저희팀이 체계가 크게 잡혀있지않은 상태라... 하는일은 데이터분석, 데이터엔지니어(?), AI모델링 여러가지 하고있고요 제가 전공이 스포츠산업쪽이고, 부전공이 컴퓨터공학이라 비전공자에 가까운 상태여서 현재 야간대학원을 고려하고 있습니다. 고민되는것은 야간대학원의 전공인데요, 원래는 AI든 데이터전공이든 뿌리나 기초가 중요하다고 생각되어, 통계학과나 컴퓨터공학처럼 조금 더 근본있는(?) 과에 가려고했습니다. 그런데 찾아보니깐 야간대학원에 통계학과나 컴퓨터공학이 대부분 없고 또 없어지는 추세더라고요, 그나마 찾아본 전공과는 고려대학교 정보통신대학원에 빅데이터학과, 연세대에 인공지능융합학과나 소프트웨어융합학과 였습니다. 사실 현재도 순수 DS 데이터분석쪽으로 갈지, AI나 MLops 엔지니어나 개발쪽으로갈지 커리어적으로 고민을 하고 있는상황이라, 과 선택도 굉장히 고민이 많이됩니다. 소프트웨어융합학과를 가서 조금더 범위를 넓히는게 좋을지, 인고지능 융합학과에가서 AI적으로 좀더 특색(?)을 뚜렷이해야할지. 고민됩니다. 혹시 야간대학원 관련되서 아무거나 좋으니 조언주시면 정말 감사드리겠습니다. 감사합니다.

그 중에 눈에 띄는 게 코드스테이츠나 엘리스 ai트랙, 아이펠이 있는데 혹시 해당 부트캠프 수료자들이 어느 정도 실력인지 경험해보신 분들 있을까요? 그리고 아직까진 데이터사이언스를 하려면 대학원이 필수일까요?

안녕하세요. 데이터마트와 개인신용정보와 가명처리 사이에서 몇달간 고통받는 일개미입니다. 상황은 이렇습니다.. 운영DB에 적재된 개인신용정보를 데이터마트로 이관하여 분석 목적으로 활용을 하려합니다. 그러다보니 여러가지 부담스러운 단어들이 툭툭 튀어나오고 있네요.. 데이터3법, 가명처리, 비식별 등 쉽지 않은 단어들이 등장해서 혼란스럽게 하네요. 여기서 제가 궁금한건 1. 개인신용정보를 내부적으로 분석하려해도 가명처리를 해서 봐야하는게 당연한걸까요? 2. 가명처리를 안하고 보려면 사용자 동의를 받으면 될까요? 3. 가명처리를 해야하는거라면 개인신용정보를 특히 많이 활용하는 카드업권에서 분석을 위한 데이터마트에 전부 가명처리를 한 데이터를 이관해서 활용할까요?? 수 개월째 고통받는 중입니다. 도와주시면 찾아가서 큰절 올리고 구두라도 닦아드리겠습니다. 도와주세요..

자주 보는 유튜브인 포프tv에서 시니어 개발자(딥러닝 개발자는 아니지만)분이 말한 것을 그대로 적용하려 보니 참 어렵네요. 주니어 벗어나기 위해선 "내 코드에서 문제 됐을 때 어떤 것이든 고칠 수 있어야 함 (라이브러리 문제더라도" 라고 말하던데 딥러닝 모델 만드는 입장에서는 너무 힘든 것 같아요. 레이어나 데이터 제너레이터 구현하는 거야 워낙 라이브러리가 잘 되어있어서 학습/테스트 코드나 모델 생성이야 문제없이 떨어지는 데, 모델 자체의 디버깅 과정이 너무 불투명해서 모델의 성능 올리는 문제는 감을 잡기가 어렵네요. 항상 결과 검토하고, 데이터 재검토 하고, 레이어 바꾸거나 추가하고 학습법만 여러가지 써보는 시행착오 하는 입장이라 답답합니다. 좋은 방법이 있을까요? XAI 영역이 있고 논문도 많이 보고 연구도 했지만, 실제로 XAI바탕으로 어떤 액션을 취해야겠다라고 이어지긴 힘든 것 같아서요.

안녕하세요 시스템엔지니어 경력 6년차 이직왕입니다. PC방 알바 고졸로 시작하여 서버관리자 까지 해봤습니다. 패스트캠퍼스에서 데이터 엔지니어 쪽으로 수업 듣고 있는데 데이터 엔지니어로 취업 가능할까요??

안녕하세요 현재 5년차 풀스택 JAVA개발자입니다. 빅데이터 분야로 직무변경을 하고싶습니다. 조금 더 명확히 말하면 데이터 사이언스, 데이터 분석가 파이썬 기초 정도만 알고 빅데이터에대한 지식이 전무한 상황입니다. 대학원 진학도 고려하고있는데요.. 지금 제가 어떻게하는게 좋을지 조언부탁드리며, 몇가지 질문 남깁니다. - 빅데이터 관련 국비교육은 어떤가요? - 빅데이터 분야로 이직 시 제 경력은 인정 못받을 확률이 높겠죠? 회사에따라 다르겠지만.. - 대학원을 진학하려면 어느정도 관련 지식이있어야 할 것 같습니다. 관련 공부는 어떻게 진행하면 좋을까요?