책 리뷰 - 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법(by 서대호)

우선 나는 이런 제목의 책을 경계한다. 특정 영역의 전문가가 되는 법이라는 제목으로 무언가에 홀린 듯 보게 되는 영상과 책들.

그렇지만 한국에서는 만나는 사람마다, 아니 거의 모두가 일단 석박사는 기본으로 해야 할 수 있는 거라고 전제를 깔고 너는 늦어서 안된다, 어렵다, 못 할 거다라는 기를 죽이는 말들을 너무 해대는 게 사실.

때문에 최근 몇 달은 한창 코세라나 유튜브 영상들 해외 사이트들 찾아보면서 조금씩 공부하던걸 접어 두고 다른 일들을 해보던 차에 도서관 신간에 꽂혀 있는 이 책을 홀린 듯 집어 와서 단숨에 읽어 내렸다. 각자의 사정에 따라 차이는 있겠지만 적어도 나는 이 책을 읽고 내 공부 성향과 목표에 대한 생각을 다시 한번 해보게 되었고, 조금 더 긴 호흡으로 바라보기로 했다.

 

책 - 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

 

 

인공지능 교육의 문턱은 일반 개발자 교육보다 좀 더 높게 형성되어,  처음 부딪히려는 비전공자들에게는 로드맵을 파악하기가 쉽지 않다. 겉핥기 식으로 이런 게 있다 정도까지만 알 수 있는 커리큘럼이 대다수니 공부하겠다고 마음먹은 사람들에게도 이럴진대 공교육 현장으로 끌고 가는 건 더더욱 힘들 터.

때문에 지난 6개월 국비교육과정을 받았다고는 하나 인공지능 관련된 부분은 결국 내가 실습해 보면서 논문 찾아가며 직접 구현하는 과정에서 다뤘던 부분은 기억에 남지만 나머지 영역은 오롯이 자기 공부의 몫이다. 이런 공부를 대학원 바깥에서 접근하려면 어찌해야 하는지에 대한 구체적인 예시들이 나온 부분을 건진 것만으로도 책의 가치가 있을 것 같다.

밀리의 서재에도 등록된 책이니 궁금하신 분들은 한번 살펴보시길. 감상평 중에서 자기 자랑을 적어 놓은 책이라는 글을 본 적이 있는데 20대 후반에 억대 수익, 박사과정을 밟으며 창업 등등 밖에서 바라봤을 때 부러워할 만한 저자의 스펙을 그 한 줄로 평가하는 건 열등감이 아닐까.

오히려 나는 그 자신감 넘치는 문체가 뭔가 자극이 팍팍되었고, 실제로 석박사 과정의 교육 테두리 안에서의 아쉬움과 동시에 스스로 어떤 식으로 파고들면서 해외 자료를 참고하고 실력을 키웠는지 자세히 다뤄진 부분 또한 참고가 많이 되면서 여태 나는 몇 개월을 공중에 허비한 건가 싶은 자괴감도 살짝 들기도.

제목은 1년 안이라고 적혀 있지만 풀어놓은 로드맵은 정말 작정하고 자기를 갈아 넣는다는 생각으로 몰입한다는 전제를 가지고 있다. 주요 포인트들을 정리하면,

스스로 공부하는 힘을 길러라

- 개념원리를 이해해야 응용을 할 수 있다
- 스스로 읽고 사고하라
- 어차피 과외 선생님은 없다.
- 가르쳐줄 사람을 만나더라도 제대로 배울 수 없다
- 데이터 분석 목적 및 모델링 방향 제시를 할 수 있는 능력을 키워라

 

수리 통계학을 공부하는 방법

*입문자가 AI 빅데이터 분석을 위해 수리 통계학을 공부하는 방법

책을 읽으면서 수식이 나오면 연습장에 그대로 따라 적으면서 이해를 한다. 이해가 되었으면 다음으로 넘어가고 이해가 안 되었으면 이해하기 위해서 조금 더 생각을 하거나 인터넷에서 해당 개념을 찾아본다. 그래도 이해가 안 되면 그냥 넘어간다. 절대 수식을 외우지는 않는다. 그리고 각 챕터별 연습문제가 나오면 연습문제 해답을 펼쳐놓고 이해하면서 그대로 답을 연습장에 적는다. 이때에 증명이나 유도하라는 문제는 건너뛴다. 예제 데이트 세트를 주고 값을 구하라는 문제 위주로 빠르게 살펴본다.
추천 책 : <수리 통계학 개론>

 

자신만의 전문 분야를 선정하라

- 캐글 경연대회를 통해 경험을 쌓으라 ( 실전 데이터 분석을 위한 가장 좋은 연습 도구)
- 최대한 다양한 분야의 연구를 해보기
- 자신만의 전문 분야 선정 (기술적 측면, 현상 측면 고려)
- 전문 분야에 대한 서적, 논문 읽기 (아마존에서 자신의 연구 분야 관련 원서, 논문)
  -> 기본으로 세부 연구 분야에 대한 교과서가 될 만한 원서 한 권과 코딩 책 한 권을 충분히 이해되도록 공부한 후 알고리즘 적용 분야에 대한 경영학적인 책을 몇 권 더 읽기. 그 후에 연구 분야에 해당하는 주제로 선별해서 논문 읽기.
- 주 프로그래밍 언어를 선정하고 관련 프로젝트 반복 훈련 (회사 취업 or 프리랜서)
- 하나의 알고리즘보다는 두 개 이상의 알고리즘을 써라
- 한국 학술지 인용색인 등재지에 도전하라

 

마지막 챕터에서 관련 지식 습득으로 진정한 능력자가 된다면 "1인이 중소기업 팀이 할 수 있는 정도의 역할을 할 수 있다." , 중급자 수준의 실력만 갖추어도 엄청난 시너지 효과를 발휘할 수 있으니 즐겁게 배워라, AI 빅데이터 전문가가 되기에 늦은 시기는 없다. 동기부여를 듬뿍 해주고 있다.

전문가가 거의 없는 블루오션 시장에 앞으로 최소 5년 이상은 수요에 비해 공급이 부족한 상황이니 지금 시작해도 늦지 않았으니 제대로 공부 방향을 잡고 집중하라는 끝맺음. 

+덧붙여서 AI 빅데이터 접목한 애플리케이션 개발을 위해 DB, 서버, API, UI 개발에 대한 어느 정도의 지식은 필수!

실제 책을 보면 추천 도서들도 꽤 많이 나와있고, 타전공 지인을 1년 동안 컨설팅해 주면서 데이터 분야로 이끈 경험담도 나와있습니다.

 

나만의 감상 Point

- SW 코딩 교육 분야도 급증하는 수요에 비해 절대적으로 공교육으로의 강사진이 부족한 상황인데, 인공지능은 일단 석박사 전공+ 경력 있는 사람은 대학원이나 기업에서 다 모셔가려고 애쓰는 형국이니. 일반인, 비전공자 대상 오프라인 교육을 위한 강사진 및 교육 커리큘럼은 제대로 나올 수 없는 상태 아닌가? 

- 결국 학교 아니면 스스로 파고들면서 온라인 해외/국내 강의 + 최신 논문 + 영어 교재를 토대로 스스로 터득하면서 적용, 이를 캐글 또는 간단한 프로젝트로 시작해서 자기 캐파를 늘리면서 이너서클에 들어가야?

-  자격증은 이제 빅데이터 분석기사 까지만 하고 그만 시도해야지.  수학은 포기하지 말고, 아직 늦지 않았으니 일과 병행하면서도 계속 공부하면서 캐파를 알릴 수 있는 기회 만들기.

- 다른 산업군에서의 직장 경력을 가지고 있으니, AI를 공부한다고 해서 꼭 연구자나 회사 개발자로의 길만 있는건 아닐터. AI를 활용한 사업을 할 수도 있고, 타직업군에 접목 시킨 컨설팅이나 교육 등 시너지를 내는 방향도 있으니 넓게 생각하기.

 

관심에서 시작했다가 뭔가 헤매고 있을 때 생생한 이야기를 간접적으로 알 수 있었던 책이라 추천해 준 책이랑 공부법은 체크해 놓고 활용해 봐야겠습니다.