커리어를 만들어 가는 과정에서 우리는 수많은 갈림길을 마주했을텐데요, 리멤버 회원분들께 '지금의 커리어를 만든 가장 큰 결정'을 여쭤 보았습니다. (*8/14~8/20) 지난 날의 결정적 선택과 전환점을 회상하며 지금 걷고 있는 커리어 패스도 생각해볼 수 있었습니다. 아래 🔻댓글 모음🔻을 통해 다른 회원님들의 빛나는 순간들을 확인해보세요 : ) 이번 한 주도 건강하게 마무리 하시기 바랍니다.

포브스에서 AI를 활용한 10가지 좋은 예를 아래와 같이 소개했네요. 알고계셨나요? 날씨예보를 위해 기후변화예측에 사용한다는 것은 알았지만 정말 많은 분야에서 활용되고있네요! http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=129809 이밖에도 활용되고 있는 분야가 있거나, 활용 해 보면 좋을것 같은 분야가 있을까요? 막연하게 AI라고 하면 늘 로봇을 떠올리게되지만 ^^; 개인적으로는 게임에 적용을 해서 정해져 있지 않은 시나리오, 시시각각 변화하는 배경 등 자유도 높은 가상현실세계를 만들어보는데 적용해보는 것은 어떨지 싶습니다.

데이터 분석을 투자할 만 한 영역, 파이썬과R 말고도 사용할 수 있는 툴, 데이터 시각화 전략, 실제 활용 예시 등 데이터 애널리틱스를 위한 정석적인 내용을 담고있는 19pg e-book입니다. 최근 발행되어 따끈따끈하네요. 입문자분들 뿐만 아니라 n년차 분들도 읽어보면서 한 번 톱아보기 좋을 것 같습니다^^ “데이터 분석 보편화 시대의 개막” 2020 애널리틱스 전략 http://www.itworld.co.kr/landing/?code=membership&url=http://www.itworld.co.kr/techlibrary/160925 내용 - '과감하게 투자할 만한’ 애널리틱스 영역 5가지 - 데이터 분석 플랫폼을 선택하는 방법 - 숫자 이면까지 보여주는 데이터 시각화 팁 6가지 - 헬스케어 분야의 애널리틱스 성공 사례 4선

예전 빅데이터라는 용어가 한참 떳을 때 들었던 생각은 빅데이터라는게 그렇게 거창한 것도 아니고 이미 현업에서 사용중인건데. 뭔가 여기저기서 들려오는 빅데이터는 실체는 없고 말뿐인.. 그냥 마케팅 용어구나 했거든요. 요즘 ai도 보면 비슷하게 되가는건가 싶은데 어떻게 생각하시나요?

요즘 많은분들이 데이터분석가에 대해서 관심이 많으시더라구요. 관심만 있고 자세한 업무에 대해서 잘모르실 분들을 위해 빅데이터 관련 업무에서 데이터분석을 위해 자주사용하시는 Tool은 어떤것이 있으실지 공유부탁드려요~ 일반적으로 크롤링 하실때나~혹은 분석하실때! 모델링하실때 등등 다양한 tool이 사용될것같네요^^ 통계 분석시 주로 R과 파이썬이 많이 사용되기도하던데 Brightics Studio 라는 tool을 사용하는곳도 보았네요!

수요는 충분한데, 공급에 대해서는 어떻게 생각하시는지요. 퀄리티 측면과 양의 측면 모두에서요.

안녕하세요~ 한달동안 커뮤니터 리더로 활동할 예정인 데이터 과학자 이고픈 열심남입니다. 저는 공기업쪽 IT부서에서 근무중인데요~ 사실 'AI', '빅데이터' 이런 용어들이 뉴스와 여러 경로로 트랜디하게 회자될 때 그제서야 윗분(임원)들이 관심을 갖게되고, 공기업의 특성상 상위 정부기관에서 지시가 내려오면 그때 뭔가를 발굴하거나 그런 분위기랍니다.(물론 기획부서에서는 장기적으로 더 미리 고민을 하고 있긴 합니다만) 제가 다니는 곳같은 경우는 보통 금융권들이 AI모델로 초기에 많이 도입했던 챗봇을 만들어 온라인 공매시스템으로 알려 온비드(ONBID)시스템에서 상담에 활용하고 있습니다. (챗봇 이름이 온다비 이네요) 회사 내부적으로도 IT헬프데스크에 문의하는 많은 FAQ를 바탕으로 챗봇을 만들어 시행을 내부 현업직원들을 대상으로 시행을 해본적이 있지만 크게 활용되지는 못했습니다. 저희 같은 경우 실제 헬프데스크 팀원들이 전화응대로 IT응대를 잘 하고 있는 구조라 실제 사용자인 현업 사용자들이 연령이 되시는 분들은 전화를 훨씬 선호할 수 밖에 없으니까요. 그외에도 챗봇의 수준이 꾸준한 학습을 통해서 업그레이드가 되어야 하는데 처음 구성이후 유지보수가 안되는 경우 사용자들에게 외면을 받을 수 밖에 없겠지요? 빅데이터쪽 측면에서는 어떻게 보면 활용도가 더 떨어집니다. 빅데이터라 용어 이전에도 DW(Data Warehouse), EDW(Enterprise Data Warehouse) 등의 시스템을 구축하고 IT부서가 의뢰해서 제공해주는 데이터가 아닌 EDW를 베이스로 BI(Business Inteligence)시스템을 통해 현업 부서에서 직접 활용하게 업무별로 수많은 정형 보고서와 비정형 보고서를 만들어 놓긴 했습니다. 하지마 시스템 구축에 비해 활용도가 떨어지고 역시 현업부점에서 별도로 데이터 자료를 요청하는 빈도수가 여전히 높은 편입니다. 리멤버 커뮤니티에 계시는 여러분들이 다니는 기업에서 'AI'와 '빅데이터'를 활용한 사례들이 어떤게 있으신가요? 궁금합니다.

확연하네요.

어떻게 생각하시나요? 비약이 많아도 너무 많은 것 같은데, 마케팅 메시지가 너무 과한 곳은 원래 싫어하는데, 원탑인 것 같네요. 잘못된 인식을 가진 채로 시장에 들어오는 인력도 점점 많아지는 것 같고, 짜증납니다.

기술은 사실 중요한게 아니고. 콘텐츠와 데이터 활용에 대한 사고력이 중요하다는 실감을 절실하게 하는 요즘입니다. 문제는 이걸 기르기가 쉽지 않다는 건데요, 어떻게 기를 수 있을까요? 어떻게 가르칠 수 있을까요?

데이터를 다룰수록 통계의 중요성을 느끼게 됩니다.. 통계분석과 머신러닝의 정확한 차이점이 뭔가요?

회원님의 커리어에서 가장 큰 결정은 무엇이었나요? 커리어에서 우리는 수많은 갈림길을 마주합니다. 어떤 프로젝트를 맡을 것인지와 같은 작은 결정도 있고 이직이나 부서 이동 등 큰 전환점을 만드는 결정도 있죠. 그 결정들이 모여 지금의 모습을 만들어냈을 텐데요, 지금 회원님은 어떤 커리어를 걷고 계신가요? 🔻댓글로🔻지금의 커리어를 만든 결정은 어떤 것이었는지 나눠주세요. 그리고 서로의 기록에 댓글💬과 좋아요👍로 격려와 응원을 나눠보면 어떨까요?

보면 오픈소스 ai알고리즘은 급격하게 발전하는 것 같습니다 일반 기업 입장에서 알고리즘을 자체 개발하는건 이제 경쟁력을 갖추기 어려울거같아보여요 그렇다맨 기업에선 전략을 어찌 세워야할까요? 알고리즘을 활용한 유즈케이스나 사업모델을 만드는 것도 속도를 따라가기엔 벅차질거 같기도 하고요. 알고리즘 기반의 솔루션이나 서비스를 제공하는 것도... 자고일어나면 더 좋은게 나와있을거같고. 경쟁력을 확보하는 전략을 어떻게 생각하시는지요

요즘 관련 과가 많이들 신설되고 있는 것 같은데... 어떻게 보시나요? 실효성이 있을까요? 향후 진로라던가. 베이스가 탄탄해질지 반대일지? 궁금합니다.

인프라운영 하시면서 모니터링의 편의성을 위해 직접 툴을 만드시거나 스크립트를 작성해두시는 부분이 않으신지요? 또는 분석을 위해서 파이썬스크립트를 사용하시는 부분이 있으실까요? 운영 업무에 파이썬사용의 중요성이 높아져가는듯 하네요.