AI개발자로 이직하고 싶다면? 테킷AI스쿨 !
개발자(Developer).개발자는 뭐하는 사람일까? 내가 생각하는 개발자는 가상세계의 발명가에 가깝다. 나처럼 IT회사를 다니는 PO에게는 나와 함께 기획한 서비스를 그들의 전문기술로 함께 구현해 나가는 사람이기 때문이다.이런 개발자로의 직무 전환을 IT기업에 다니는 사람이라면한 번씩은 다 꿈꾸었을 것이다. 높은 연봉, 전문적인 기술, 가상세계에서 창조물을 만들 수 있는 매력적인 직무이기 때문이다. 실제로 나도 개발자라는 직무의 매력에 개발을 배워보고 싶다는 생각은 은은하게 계속 들고 있다. 굳이 직무 전환까지 안 해도 개발자와 지속적으로 함께 일해야 하는 사람으로서 그들의 언어를 이해하고 싶다.
요즘은 AI개발자 직무가 대세로 떠오르고 있다. Generative AI가 세상에 나오면서 많은 것을 바꾸고 때문이다. 특히 ChatGPT(Generative AI)는 이미 사람들의 일상에 녹아들고 있다. 나 역시 chatgpt를 기획업무를 할 때 도우미 역할로 사용한다. 질문을 하면, 내가 인터넷을 서치할 때보다 좋은 답변을 준다. ChatGPT의 인기가 높아짐에 따라 인공지능을 개발하는 AI개발자도 함께 떠오르고 있다. AI가 개발자도 대체할 수 있을 것이라는 예측이 나오는 지금, (https://zdnet.co.kr/view/?no=20221229101930) 대체불가능한 직무는 단언컨데 AI개발자이다. 오늘은 AI개발자가 하는 일과 AI개발자가 되기 위한 교육과정을 제공하는 테킷스쿨에 대해 알아보겠다.
대체불가능한 AI개발자로 일하고 싶다면, 테킷AI스쿨하라.
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- AI개발자란 인공지능을 개발하는 발명가이다. AI개발자는 가장 유명한 직업중 하나이다.
- 테킷AI스쿨은 이런 AI개발자가 될 수 있는 커리큘럼을 제공한다.
AI? 인공지능이 뭔데?
아래 내용은 구글이 정의한 인공지능에 대한 정의이다.
- 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요하거나 인간이 분석할 수 있는 것보다 규모가 큰 데이터(Big data)를 포함하는 방식으로 추론, 학습 및 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하는 것과 관련된 과학 분야입니다.
- AI는 컴퓨터 공학, 데이터 분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경 과학은 물론 철학과 심리학을 포함하여 여러 학문을 포괄하는 광범위한 분야입니다.
- 비즈니스의 운영 수준에서 AI는 주로 머신러닝과 딥 러닝을 기반으로 하는 기술 모음으로, 데이터 분석, 예상 및 예측, 객체 분류, 자연어 처리, 추천, 지능형 데이터 가져오기 등을 수행할 수 있습니다.
매우 구체적으로 알려주고 있지만, 요약하면 빅데이터를 기반으로 분석, 추론,학습할 수 있는 기능을 구축하는 것이다.
인터넷에는 이미 데이터가 넘친다. 인공지능이 활용할 수 있는, 학습할 수 있는 자료는 이미 넘쳐난다는 것이다. 모든 자료를 학습한 인공지능, 가상의 인간의 뇌는 얼마나 똑똑할까?
이 기능을 만드는 직무라면 나는 설레고 떨릴 것 같다. 조금은 두려운 마음으로.
AI개발자란?
앞서 나는 개발자란 가상세계의 발명가와 같다고 했다. 그렇다면 AI개발자는 AI 발명가와 같다. 그리고 AI는 빅데이터를 활용해 분석, 학습하고, 답할 수 있는 기능이라고 했다.
이런 기능은 사실 여러분야에서 활용될 수 있기 때문에, AI개발자는 세부적으로 나누면 여러 직무로 나눌 수 있다. 내가 실제로 일을 하면서 경험한 AI개발 직무는 크게 두 가지다.
- 머신 러닝 엔지니어: 머신 러닝 모델을 개발하고 훈련시키는 데 전문화된 개발자로, 데이터 처리, 모델 선택, 튜닝 및 평가 등을 수행함
- 머신러닝: 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다.학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둡니다.
- 데이터 사이언티스트: 데이터를 분석하고 패턴을 발견하여 의사 결정에 도움을 주는 개발자로, AI 모델의 효율성과 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 함
사실, 나처럼 서비스를 기획하는 사람이 AI서비스를 제공하는 회사에 가지 않는 이상 이 사람들과 협업을 경험하기는 쉽지 않다. 데이터 사이언티스트를 제외하면 말이다.
데이터 사이언티스트는 과학자라는 의미처럼 데이터를 분석하고, 패턴을 발견하고 인사이트를 제공한다. 또는 알고리즘 모델을 만들어 회사에서 지속적으로 활용할 수 있는 기능을 제공하기도 한다. 분석하고 패턴을 발견해야 하는 영역은 어디에나 있다. 그래서 일까, AI개발자 중 내가 가까이서 협업을 가장 많이 해본 것도 데이터 사이언티스트이다.
그렇다면, 데이터 사이언티스트가 되려면 어떻게 해야할까? 테킷 AI스쿨이 데이터 사이언티스트가 될 수 있는 커리큘럼을 제공한다.
테킷AI스쿨이란?
이론-실습-프로젝트로 이어지는 유기적이고 밀도 높은 학습 성장 경험을 통해 데이터 사이언티스트로 발돋움할 수 있는 AI 인공지능 통합과정
- 교육기간09.13 ~ 02.23 (24주)
- 학습시간800시간 (약 8시간/일)
- 교육형태 온라인
- 지원기간 08.01 오후 12시 ~ 08.31 오후 3시
테킷AI스쿨의 정의이다. 데이터사이언 티스트가 되기 위한 교육 과정이라는 얘기다. 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 어떤 능력이 필요할까?
기본적으로 데이터 사이언티스트가 되려면 많은 요구사항을 충족시켜야 한다. 아래 내용은 베이글코드에서 데이터 사이언티스트를 뽑고 있는 JD 이다.
요약해 보면 해당 회사가 원하는 능력은 아래와 같다.
- SQL / Python / R 등 데이터 분석 업무를 수행할 수 있는 하나 이상의 개발 언어를 경험하신 분
- 통계 지식에 대한 이해 및 문제 해결 능력이 뛰어난 분
- 머신러닝 등 AI 기술을 활용한 예측 및 판단 모델을 개발
- 주요 KPI에 대한 이상상황 탐지 등을 intelligent하게 모니터링하는 서비스 및 툴 개발
- 각종 데이터를 활용한 데이터 애널리틱스 및 비즈니스 인사이트 도출
요약하면
- 데이터에 기반해 데이터를 해석해서 인사이트도 제공하고,
- KPI 이상 현상을 탐지할 수 있는 툴도 개발하고 예측할 수 있는 머신러닝을 만들어 달라는 얘기다.
이런 역할을 수행하려면
- 통계
- 수학
- 파이썬 언어
- Spark SQL과 HiveQL 등의 분산 쿼리 환경 구축
- 머신러닝 기술
을 기본으로 갖추고 실제 데이터를 보고 인사이트를 뽑는 뛰어난 두뇌를 가져야 한다. 당연히 교육시간은 길어야만 한다. 그래야 제.대.로 회사에서 역할을 할 수 있다.
나는 그런 점에서 첫기본적으로 태킷AI스쿨이 괜찮은 교육과정이라고 생각한다. 기본 과정자체가 6개월이고, 하루에 8시간씩 수업을 한다. 다른 곳처럼 빠르게 부트캠프 1-2달하고 대충대충 가르치지 않는다는 얘기다. 그렇다면 커리큘럼은 어떨까?
테킷AI스쿨 지원 대상
AI개발자가 되고 싶은 모든 사람이다. 그러나, 6개월간 하루 8시간의 교육을 받을 수 있는 사람이 핵심 지원조건일 것 이라고 생각한다.
테킷AI스쿨 커리큘럼
- PART 1: 파이썬
파이썬 이론 및 실습 자료구조 / 알고리즘 - PART 2: 데이터 분석
SQL 데이터 수집과 전처리 기초 수학 및 통계분석 분석 방법론(EDA) 데이터 시각화 Mid Project - PART 3: 머신러닝
머신러닝 개요 모델 이해 및 활용 심화 : 딥러닝 Final Project - PART 4: 데이터톤
데이터톤 프로젝트 발표회
커리큘럼을 보면 Part1에서 파이썬, part2에서 수학과 통계 part3에서 머신러닝을 배우는 것을 알 수 있다. JD에서 봤던 데이터 사이언티스트의 자격요건을 모두 담은 것과 같은 내용이다.
8기 AI스쿨 교육생 해커톤 작품
사실 이런 능력을 갖추기는 쉽지 않다는 사실을 누구나 알 것이다. 그런데 이 교육을 들은 수강생들의 데이터 해커톤 수준이 높아서 놀랬다.
실제로 커머스 회사에서 사용할 법한 분석과제를 수행하고 있었다. 비슷한 과제를 나는 회사에서 진행한 경험이 있다. 이런 실무와 유사한 과제를 많이 진행할수록
교육을 받는 입장에서는 취업에 더 좋을 수 밖에 없다.
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