저는 보시다시피 .. 인사쪽 업무를 하는 사람입니다. 어리진 않지만 아직은 젊은 축에 속한다고 생각은 하는데. 슬슬 단순히 업무 처리능력을 넘어서 장기적으로 살아남을 수 있는 스킬을 개발해야하지 않나 생각하고 있습니다. 요즘 인사쪽에도 데이터 바람이 불고 있습니다만 아직은 일부에 지나지 않는다고 생각하고 또한, 한국의 인사는 인구특성에 기인한 노동시장에서의 노동수요자 우위에 의해 주관적이고 정성적인 방향으로 발전을 하게 되면서 객관성과 엄밀성이 다소 부족하지 않나 생각합니다. (물론 안 그런 회사도 있을겁니다. 제 사견일 뿐입니다) 지금이야 괜찮지만 시간이 더 지난다면 인사에도 노동시장의 변화가 올 것입니다. 그것이 AI를 비롯한 기술의 발전으로 인해 어떻게 변할지 정확하게 예측하기는 어렵겠지만 그렇다고 해서 인사직무 인원수가 축소될지언정 사라지진 않을 것 같습니다. 그래서 저는 어느정도의 전문성을 가질 수 있을 정도의 데이터 활용능력을 갖춰서 인사쪽의 지식과 함께 활용하여 해당 분야에서의 전문가로 자리잡고 싶은 마음이 있습니다. 그런데 저는 그쪽에 완전 문외한이기도 하고 ai가 오히려 데이터 관련 직무를 대체할 수 있을다 라는 얘기도 어디선가 듣기도 했는데 해당 업을 실제로 하시는 분들은 전망에 대해 어떻게 생각하시는지 또 데이터 관련 직무 (데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트 등)의 지식을 습득하기 위해서 어떤 공부를 어떻게 해야되는지 궁금합니다. 일단 파이썬, 통계학, 수학 (미분, 선형대수학) 정도는 필수로 해야된다 정도로만 알고 있어서 조금 더 구체적인 조언을 얻고 싶습니다. 미리 감사합니다.
이직/커리어
데이터 분야의 전망과 공부 방법에 대한 조언이 필요합니다.
25년 02월 21일 | 조회수 378
인
인사를 잘해야해
댓글 2개
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종
종합과자선물세트
25년 02월 25일
데이터 사이언티스트로서 어떤 가치를 창출할 수 있을지 잘 고민해 보십시오.
일단 데이터 사이언티스트라는 말 안에는 데이터와 사이언티스트 두 단어가 있습니다.
사이언티스트라는 것은 GPT 시리즈나 여타 인공지능의 발달로, 특히 가격이 저렴해짐으로써 대체 가능해질 수도 있다고 생각합니다. 몇 만원에서 몇 십만원 내외로 혹은 무료로 운용 가능한 인공지능보다 더 가치있는 분석을 직접 하시겠다는 생각이 있으시면 파이썬 등을 학습하시는 것도 괜찮겠습니다.
데이터라는 것은... 내가 내 분야에 한정하여 차별성 있는 데이터를 구축하고 관리할 수 있다라고 생각하시면 일단 데이터의 분석보다도 양질의 데이터 확보에 신경을 쓰실 필요가 있습니다. 만약에 내 데이터가 없거나 데이터로 어떠한 차별화된 가치를 창출하기에 어렵다 생각하시면 기대값을 낮게 잡으셔야 할 것입니다. 예를 들어 리멤버 같은 앱에서 많은 사용자의 데이터로 분석하여 제공할 수 있을 인사 직무 서비스와 차별화 가능한 무언가가 있을지 고민해 보십시오.
하지만 무엇이 가능하고 무엇이 어려운지, 어떤 부분에서 차별성을 확보할 수 있을지 등은 당장 떠올리기에 어려우실테니 통계학과 인공지능/데이터 분야를 공부해 보시면서 아이디어를 발굴/구체화하고 뛰어드시는 것도 방법이겠습니다.
데이터 사이언티스트로서 어떤 가치를 창출할 수 있을지 잘 고민해 보십시오.
일단 데이터 사이언티스트라는 말 안에는 데이터와 사이언티스트 두 단어가 있습니다.
사이언티스트라는 것은 GPT 시리즈나 여타 인공지능의 발달로, 특히 가격이 저렴해짐으로써 대체 가능해질 수도 있다고 생각합니다. 몇 만원에서 몇 십만원 내외로 혹은 무료로 운용 가능한 인공지능보다 더 가치있는 분석을 직접 하시겠다는 생각이 있으시면 파이썬 등을 학습하시는 것도 괜찮겠습니다.
데이터라는 것은... 내가 내 분야에 한정하여 차별성 있는 데이터를 구축하고 관리할 수 있다라고 생각하시면 일단 데이터의 분석보다도 양질의 데이터 확보에 신경을 쓰실 필요가 있습니다. 만약에 내 데이터가 없거나 데이터로 어떠한 차별화된 가치를 창출하기에 어렵다 생각하시면 기대값을 낮게 잡으셔야 할 것입니다. 예를 들어 리멤버 같은 앱에서 많은 사용자의 데이터로 분석하여 제공할 수 있을 인사 직무 서비스와 차별화 가능한 무언가가 있을지 고민해 보십시오.
하지만 무엇이 가능하고 무엇이 어려운지, 어떤 부분에서 차별성을 확보할 수 있을지 등은 당장 떠올리기에 어려우실테니 통계학과 인공지능/데이터 분야를 공부해 보시면서 아이디어를 발굴/구체화하고 뛰어드시는 것도 방법이겠습니다.
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리
리멤버
@멘션된 회사에서 재직했었음
19년 05월 28일
회사에서 풀지 못한 고민, 여기서
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리
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19년 05월 28일
일하는 사람과 기회를 연결하여 성공으로 이끈다
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