AI 관련 직업을 갖고 싶은 이들을 위한 정리

AI 관련 직업이 날이 갈수록 인기가 많아지고 있습니다. 구체적인 직업명은 모르시지만, 이제는 AI를 핸들링할 수 있는 직업이 가장 오래 살아남을 수 있다는 것을 많은 사람들이 알게 되었기 때문입니다. 오늘은 AI에 관련해 어떤 직업들이 있고, 그 직업을 갖기 위해서는 어떤 준비를 하면 좋을지 정리해 보도록 하겠습니다.

 

 

첫 번째.  AI(인공지능) 관련 다양한 직업의 종류

 

1.  AI 연구원 (AI Research Scientist): 새로운 알고리즘과 모델을 개발하고 연구하는 사람입니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술에 대한 깊은 지식이 필요한 직업입니다.

 

2. 데이터 과학자 (Data Scientist): 방대한 양의 데이터를 분석하고 해석하며 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다. 빅데이터의 전처리, 모델링, 시각화 등의 기술이 필요합니다.

 

3. 머신 러닝 엔지니어 (Machine Learning Engineer): 머신 러닝 모델을 개발, 구현 및 최적화하는 역할을 합니다. 프로그래밍 언어, 수학, 통계학에 대한 지식이 필요합니다.

 

4.  AI 소프트웨어 개발자 (AI Software Developer): AI 기반 소프트웨어 및 애플리케이션을 개발합니다. 다양한 프로그래밍 언어와 소프트웨어 개발 방법론에 대한 이해가 필요합니다.

 

5.  데이터 엔지니어 (Data Engineer): 데이터 인프라를 구축하고 관리하는 역할을 합니다. 대규모 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 파이프라인 구축에 대한 경험이 필요합니다.

6. 컴퓨터 비전 엔지니어 (Computer Vision Engineer): 이미지를 분석하고 해석하는 모델을 개발하는 직업입니다. 객체 인식, 영상 처리 등의 기술을 다룹니다.

 

7. 자연어 처리 엔지니어 (Natural Language Processing (NLP) Engineer): 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 모델을 개발합니다. 언어 모델링, 번역, 음성 인식 등의 기술을 다루게 됩니다.

 

8. 로보틱스 엔지니어 (Robotics Engineer): AI 기술을 사용하여 로봇 시스템을 개발합니다. 로봇 제어, 센서 데이터 처리 등의 기술이 필요하게 됩니다.

 

9. AI 제품 관리자 (AI Product Manager): AI 기반 제품의 기획, 개발 및 출시를 관리합니다. 기술과 비즈니스 도메인에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

 

10. 데이터 분석가 (Data Analyst): 데이터를 분석하고 보고서를 작성하여 인사이트를 제공합니다.
데이터 시각화 도구와 분석 기법에 대한 지식이 필요한 직업니다.

 

이 외에도 AI 기술이 날이 갈수록 발전하고, 다양한 산업군에 적용됨에 따라 새로운 직업들이 계속해서 생겨나고 있는 상황입니다.

 

 

 

두 번째. AI (인공지능) 관련 직업을 갖기 위한 준비들.

 

1. 기초 수학 및 통계
기초 수학: 미적분학, 선형대수학, 확률과 통계는 AI의 기본 이론을 이해하는 데 필수적입니다. 

온라인 강의 및 강좌: Coursera, edX, Khan Academy 등의 플랫폼에서 수학 강의를 수강할 수 있습니다.

2. 프로그래밍
기초 언어: Python은 AI와 데이터 과학에서 널리 사용됩니다. R도 데이터 분석에 유용합니다.
온라인 강의: Codecademy, Udacity, Coursera 등의 플랫폼에서 Python과 R 강의를 수강할 수 있습니다.
실습 프로젝트: GitHub에 다양한 오픈소스 프로젝트가 있으니 참고하여 프로젝트를 진행해 보세요.

3. 머신 러닝 및 딥 러닝
이론 학습: 머신 러닝, 딥 러닝의 기본 이론을 공부합니다.
온라인 강의: Coursera의 Andrew Ng의 머신 러닝 강좌, DeepLearning.AI의 딥 러닝 강좌 등을 추천합니다.
실습: Kaggle과 같은 플랫폼에서 데이터셋을 활용해 실습해 보세요.

4. 데이터 처리 및 분석
데이터 전처리: Pandas, NumPy와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하는 방법을 배웁니다.
시각화: Matplotlib, Seaborn 등의 도구를 사용해 데이터를 시각화하는 방법을 익힙니다.

5. AI 도구 및 프레임워크
Tensor Flow, PyTorch: 딥 러닝 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다.
Scikit-learn: 머신 러닝 알고리즘 구현에 유용합니다.
실습 프로젝트: 다양한 튜토리얼과 프로젝트를 통해 실습합니다.

6. 전문 분야 선택
컴퓨터 비전: 이미지 및 영상 처리 관련 프로젝트 경험 쌓기.
자연어 처리 (NLP): 텍스트 데이터 분석 및 처리 프로젝트 경험 쌓기.
로보틱스: 로봇 제어 및 센서 데이터 처리 프로젝트 경험 쌓기.

7. 참여 및 네트워킹
커뮤니티 참여: Kaggle, Stack Overflow, Reddit의 AI/ML 커뮤니티에 참여하여 지식 공유 및 네트워킹.
해커톤 및 경진대회: 다양한 해커톤과 데이터 경진대회에 참여하여 실력을 검증하고 인맥을 넓히기.

8. 포트폴리오 구축
GitHub: 프로젝트를 정리하여 GitHub에 공개합니다.
블로그: 프로젝트와 학습 내용을 정리하여 블로그에 기록합니다.
이력서: 프로젝트 경험과 학습 내용을 포함한 이력서를 작성합니다.

9. 관련 학위 및 인증
학위: 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 통계학 등의 학위를 고려해 볼 수 있습니다.
인증: Coursera, Udacity, edX 등의 플랫폼에서 AI 관련 인증서를 취득합니다.
위의 과정을 통해 기초를 다지고 실무 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 지속적으로 학습하고 실습하며 자신의 역량을 키워나가는 것이 AI 분야에서 성공하는 열쇠입니다.