4/14일(금) 부산 공감토크 참여 후 못다 한 질문드립니다!
ctw7345 수험생

답변 채택시 : 0코아

답변 1 추천 0 조회 758 2017.04.25


안녕하세요, 엔코아 김용연 컨설턴트님!

 

금요일 열렸던 공감토크 참가자 윤정호라고 합니다.

강연 너무 잘 들었습니다, 밤 늦게 잘 올라가셨는지요?

명함 버리지 말고 메일이라도 보내라고 하셔서 약속대로 질문 드립니다~! ^^ (농담입니다)

 

사실 네 분의 훌륭하신 강연자분들 중 김용연 컨설턴트님께 메일을 보내게 된 이유는

모든 질문에 답변을 먼저(?) 해주시려는 열정도 열정이었지만 컨설턴트님이 당시 걸어가셨던 길이 

저의 상황과 비슷하다는 생각이 들어서였습니다. 

 

저는 데이터 분석에 대해 문외한 부산대 철학과 재학중이며, 27살 현재 졸업반 취준생이구요,

다행히 경영학을 복수전공해서 경영, 회계, 마케팅쪽의 지식은 조금이나마 있는 상황입니다.

 

제가 빅데이터나 데이터 분석에 대해 관심을 가지게 된 것은 지난 겨울 마케팅 강의를 들으면서였는데

그 교수님이 오늘 강연을 듣고 나서 알게 된 마텍이라는 분야 중에서 빅데이터 분석 쪽으로 어느 정도 권위가 있으신 분이었습니다. 

그 당시에는 막연하게 저러한 분석을 통해서 마케팅을 접근하면 아주 '섹시하겠다'라는 생각이 들었던 기억이 납니다.

그리고 그 당시 국가 지원 빅데이터 관련 교육을 받아볼까 찾아보다가 여건이 되지 않아 받지 못했었는데요 

오늘 이렇게 강연을 듣고 나니 막연하게 해볼까가 아니라 앞으로 나의 미래를 위해 정말 필수적이겠구나 라는 생각이 들었습니다.

 

이 강연을 듣기 전까지 저는 취준생으로서 정말 다른 사람들이 공부했던 것과 똑같이 따라만 갔던 것 같습니다.

아니, 오히려 갈피를 잡지 못해 제대로 공부조차 못하고 방황만 했다는 것이 더 맞을 것 같습니다. 

저도 경영학 중 회계학을 세부전공으로 택했고 한 때, 전문직을 준비하고자 하는 맘에 세무사 쪽을 알아보다가

이 시대에 이런 지식이나 공부가 전망이 없겠구나 라는 것을 느끼고 접었던 적이 있는데요,

지금은 공기업과 대기업 사이에서 이도 저도 아닌 준비를 하고 있으나 과연 이런 공부가 정말 인생에 도움이 될까 항상 회의감을 느끼는 중입니다.

 

그래서 작은 시작이지만 지금 준비중인 컴활 이후로 좀 더 데이터쪽 분야 혹은 이를 접목할 수 있는 분야로 공부하고 나아가고 싶은데요,

공감토크에서 강연자분들이 많은 방법과 길들을 제시해주셨지만, 저에게 맞는 시작 방법을 선택하는 것에 조언을 구하고자 이렇게 긴 서두가 되어버렸네요..ㅠㅠ

(데이터쪽 베이스로는 정말 오래 전에 교양으로 들은 C 언어와 앞으로 컴활을 준비하면서 접하게 될 액세스 정도가 다일 것 같습니다)

 

저의 짧은 식견으로는 현재 생각나는 길이라고는 다음 세 가지 정도가 떠오르는데요,

1. IT 베이스 기업 준비를 위주로 경영과 철학적 지식을 기초로 깔고 독학이나 학원으로 자바나 R 등의 프로그래밍을 학습한다. 

2. 마케팅 수업을 들었던 빅데이터 분석 권위자 교수님 밑에서 석사 과정을 밟는다.

3. 국가 지원 빅데이터 교육 참여와 더불어 관련 기업 취업 연계를 최대한 이용한다.

4. 그냥 엔코어 취업을 준비한다.

 

김용연 컨설턴트님은 어떠한 생각이시며, 지금 상황에서 저에게 어떤 조언을 해주시고 싶으신지요?

 

더불어, 오늘 강연 후 시간 상 드리지 못한 질문 두 가지만 드리려고 합니다.

 

1. 빅데이터 분석, 데이터 과학자는 오늘 강연에서처럼 겉으로는 백조처럼 '섹시한' 직업으로 보이나 데이터를 수집하고 전처리하는 과정에는

 상당한 수고와 밤샘까지 불사하는 극한 노력이 투자되는 것으로 알고 있습니다. 제가 좋아하는 김난도 교수님의 '트렌드 코리아' 시리즈도 그

 내용은 재밌으나 출간을 위한 데이터 수집을 위한 과정에서 엄청난 수고와 착취(?)가 동반되는 걸로 알고 있는데요, 데이터 과학자로서 이런

 수고로움을 감내할 만한 보람을 어떤 때 가장 느끼시는지 궁금합니다!

 

2. 현재 4차 산업혁명과 인공지능 발전으로 ICBM이 가장 핫한 분야인 것은 분명한데요, 이런 4차 혁명이 우리에게 큰 위협으로 다가오는 이유 중

 가장 큰 것이 바로 인공지능에 의한 일자리 대체 위협이 아닐까 생각합니다. 그런 의미에서 데이터 과학자는 해당 산업 분야라는 점에서는 굉장히

 블루오션일 수 있으나 동시에 데이터를 수집하고 분석한다는 점에서 오히려 인공지능에 의해 대체될 가능성이 농후한 직업이라고 생각하는데요,

 물론 그러한 점에서 데이터 간의 융합이나 인문학적 통찰력을 말씀하셨고, 여러 미래학자들도 하나같이 인간만이 발휘할 수 있는 창조력을 강조하고

 있다는 것은 이해하나, 딥러닝과 같은 인공지능 알고리즘은 알파고처럼 오히려 인간보다 더한 통찰력을 발휘할 단계까지 발전하리라는 생각이 드는데

 여기에 대해 어떻게 생각하시는지, 또 데이터 과학자로서의 전망은 과연 밝기만 한 지 궁금합니다!     

 

쓰다보니 너무 길어져서 죄송한데요, 한 사람의 앞길에 큰 빛이 되어주실 수 있다는 관대한 마음으로 회신주시면 감사드리겠습니다.

바쁘시면 천천히 답변주셔도 괜찮습니다~

 

읽어주셔서 감사드리고, 다음에 또 뵐 기회가 있었으면 좋겠습니다!! ^^


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4/14일(금) 부산 공감토크 참여 후 못다 한 질문드립니다!
yongyoni 2017.04.25

안녕하세요. 엔코아 김용연입니다.


글을 통해 지금 현재 질문자님의 상황을 봤을때는 3번으로 시작하는 것이 어떨까합니다.

국가 지원 프로그램은 짧은 시간에 많은 것을 교육 과정으로 넣어야 되기 때문에 상당히 빨리 진행됩니다.
배운것에 대해 혼자 되새기고 고민해 볼수 있는 시간이 적습니다.
현재는 빅데이터 및 데이터 분석을 배울 수 있는 석사과정이 많이 개설되어 있습니다. 관심을 가져 보시는게 좋을 것 같습니다.


1. 데이터 분석에서 제일 보람을 느낄때는 실제 내가 분석한 내용이 실제 서비스가 되고 있거나 특별한 정보를 찾아 낼때 겠조^^ 분야마다 다르겠지만 0.01% 정확도만 향상시켜도 보람을 느낄수도 있습니다.
사실 밑 작업이 많기는 하지만 당연한 것이기에 크게 힘들다는 생각을 하지 않으려고 하고 있습니다...ㅎㅎ
또한 각 개인 별로 관심 분야에 대한 최신 동향이나 트렌드를 끊임 없이 찾아서 읽어야 하는 것은 당연합니다^^ 노력과 착취가 다 개인을 위한 것으로 생각하시면 될 것 같습니다.


2. 항상 새로운 기술이 나오면 일자리가 줄지 않을까 하는 얘기는 언제나 반복되서 나오는것 같습니다. 일자리가 줄어드는 대신, 새로운 일자리가 더 늘어 나겠조. 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 아직은 학계에서만 성과를 보이고 있습니다. 실재 생활에 적용되려면 한참 남았다고 생각하고 있습니다. 또한 특수한 상황이 아닌 다양한 상황에 대해서 컴퓨터가 판단을 내려리면, 그만큼 다양한 데이터가 모여야합니다. 1-2년 데이터를 가지고 인간이 신뢰할수 있게 되리라고는 생각되지 않습니다. 또한 실제 현업에서 일을 하다보면 아직 빅데이터 관련해서 되어 있지 않은게 너무나 많습니다. 장밋빛 전망에 현혹되지 마시길 바랍니다.
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