청소년들의 진로와 직업 탐색을 위한 잡프러포즈 일흔 번째 시리즈!
『AI의 혁신을 이끄는 데이터 과학자』

데이터 과학자라는 직업은 10여 년 전에 이미 미국에서 떠오르는 직업이었지만, 데이터 과학의 분야가 하나의 큰 직군이 될 거라고 예상한 사람은 많지 않았다. 현재 데이터 과학 직군은 크게 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등으로 세분화되었고, 데이터 과학이 계속 진화하면서 새로운 전문 분야가 등장하고 있다. 데이터 과학자들은 데이터 해석, 처리, 분석을 통해 통찰력을 도출하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 포함한 기계 학습 알고리즘을 개발할 수도 있다. 하지만 일반적으로 데이터 과학자의 주요 초점은 데이터 자체에서 의미 있는 정보를 추출하고 비즈니스 문제 해결을 위한 인사이트를 제공한다. 수많은 데이터가 매일 쌓이는 시대, AI를 효율적으로 활용하는 분야가 넓어지고 있는 시대에 데이터 과학자의 역할은 더 커지고 있으며, 수요는 더 증가할 것이다.

데이터 과학자 김태헌의 프러포즈

첫인사

데이터 과학이란
데이터 과학은 무엇인가요
데이터 과학이라는 분야는 어떻게 탄생하게 되었나요
빅데이터라는 용어는 언제부터 쓰이게 되었나요
데이터 과학은 어떤 학문과 연관이 있나요
데이터 과학의 발전에 중요한 역할을 한 기술은 무엇인가요
머신러닝과 데이터 마이닝은 무엇인가요
데이터 과학을 사용하는 분야는 어디인가요
행동 데이터가 무엇인가요
행동 데이터는 어떻게 사용되고 있나요
일상에서 쌓이는 데이터는 또 어떤 것들이 있을까요
다루는 데이터에 따라 요구하는 지식이 달라지는 걸까요

데이터 과학자란
데이터 과학자는 누구인가요
구체적으로 하는 일이 궁금해요
특성이 다른 데이터를 다룰 때는 어떻게 하나요
모델링은 무엇인가요
데이터 과학 분야는 또 어떤 직종이 있나요
데이터 과학자와 데이터 분석가는 어떻게 다른가요
새롭게 등장하는 직업도 있나요
새로운 직업이 생기는 현상은 직업적으로 어떤 의미가 있을까요
디지털 직군과 데이터 과학자는 다른 직업인가요
데이터 과학자와 AI 전문가는 어떻게 다른가요

데이터 과학자가 되려면
데이터 과학자가 되려면 무엇을 배워야 할까요
청소년 시절에 어떤 경험을 하면 좋을까요
이 일을 하려면 어떤 자질이 필요할까요
이 일에는 어떤 성격이 적합할까요
유리한 전공이 따로 있나요
이 분야의 일과 관련한 자격증이 있나요
유학이 필요할까요
영어를 잘해야 하나요
데이터 과학을 공부하려는 학생들에게 추천하고 싶은 로드맵이 있다면
데이터 과학자는 어떻게 해야 될 수 있나요
데이터 과학자가 되기 위한 경력은 어떻게 쌓는 건가요
기업이 원하는 채용 조건을 잘 따져봐야 할 것 같아요
이 직업에 관한 정보는 어떻게 얻을 수 있나요

데이터 과학자가 되면
이 일을 하기 위해 노력하는 것이 있나요
셀프 브랜딩은 무엇인가요
데이터 과학자의 미래는 어떨까요
근무시간은 어떻게 되나요
노동 강도는 어떤가요
연봉은 어느 정도 되나요
이 일의 매력은 무엇인가요
보람을 느끼는 순간은 언제인가요
이 일의 단점은 뭘까요
직업적인 습관이나 병이 있다면
일에서 오는 스트레스는 어떻게 해소하세요
데이터 과학자는 언제까지 일할 수 있는 직업일까요

데이터 과학(자)의 세계
IT 기술의 발전이 데이터 과학자에게도 영향을 미치나요
데이터 과학을 활용하는 산업 분야는 어디인가요
사람들의 일상에서 데이터 과학은 어떻게 쓰이고 있나요
데이터의 증가에 따라 발생하는 문제도 있을까요
AI가 발전하면 데이터 과학자를 대체할 수도 있지 않을까요
미래에는 또 어떤 AI가 나올까요
대규모 언어 모델은 무엇인가요
대규모 언어 모델을 기업에서도 사용하나요
개인도 LLM 모델을 활용해 앱이나 프로덕트를 만들 수 있나요
대규모 언어 모델이라는 도구를 어떻게 사용하면 좋을까요
챗GPT 말고도 다른 유형의 대규모 언어 모델이 있나요
데이터 사용에 따른 제약이나 보안의 문제는 어떤 것들이 있나요
이 직업을 잘 드러낸 드라마나 영화, 책이 있을까요

나도 데이터 과학자
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데이터 과학자 김태헌의 스토리