책)1년 안에 AI빅데이터 전문가가 되기 2 : 1년안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법(서대호) 중요 내용 정리 및 리뷰 : 전문가가 되기 위한 편

1. 자신만의 전문분야를 선정하라

1. 캐글 경연대회를 통해 경험을 쌓기

캐글 뿐 아니라 관심있는 분야의 데이터를 모아(크롤링 등)으로 연구해보기

 

2. 자신의 전문분야를 선정하기

가장 잘하고 재미있는 분야를 연구분야로 삼기 + 사회가 요구하는 인기분야 & 다른사람들보다 자신이 경쟁력을 가질 수 있는 분야 - 자연어처리, 영상분석, 딥러닝 등

주분야 한 두개 , 부 연구분야 한 두개 = 서너개

 

3. 연구분야를 정하는 기준

1. 기술적인 측면에서의 접근방법 : 텍스트마이닝, 추천알고리즘, 영상처리분석, 이상탐지, 이미지분석, 딥러닝, 기계학습, 시뮬레이션, 금융공학

2. 현상 측면 : 기술을 선정했다면 그것들로 어떤 것을 연구할지 : 정치, 금융, 신기술 트렌드 등

 

4. 전문분야에 대한 서적을 읽어라

1. 아마존 닷컴에서 원서로 읽기

2. 어떤책을 읽어야 하나

1) 해당 분야의 설명이 자세하게 된 두꺼운 책 : 기본 원서 : 최대한 상세 알고리즘에 대한 설명이 많고 자세한 수학적 설명이 되어 있는 책, 예제도 있고 리뷰도 좋은 책 - 책을 읽으며 메모하고 정리하며 읽기- 아이디어나 방법론에 대한 부분 메모해놓기

2) 실제 코딩을 배우기 위한 책 : 자주쓰는 언어에 대한 책 - 현업의 개발자가 쓴책을 보는 것 추천

3) 알고리즘 적용 분야에 대한 경영학적 책을 몇권 더 읽기

 

5. 전문분야에 대한 논문 읽기

1. 새로운 방법론에 대한 것은 모두 논문에!

2. 논문은 많이 읽을 수록 좋음

3. 논문을 읽고 나름대로 정리를 해 놓아야 함 : 논문 한개 읽으면 앞표지에 해당 논문의 가장 핵심적인 아이디어를 간단히 요약, 좋은 아이디어는 아이디어 노트에 따로 정리해 둠, 인용이 많이 되었거나 해당 연구분야에서 핵심적인 아이디어를 제안했던 논문들은 따로 워드테이블로 정리(테이블 : 저자, 제목, 연도, 연구목적, 연구방법), 연구분야마다 분리해서 정리

4. 어떤 논문을 읽어야 할까

: 인용수가 많은 논문, 연도가 최근인 논문 중 친숙한 저널이나 명망있는 논문의 저널, 선행연구부분이 자세하게 나와있는 논문을 정해 해당 논문의 선행연구 논문을 찾아 읽기

 

6. 주프로그래밍언어를 선정하고 관련 프로젝트를 반복 훈련하기

회사에 취업하기, 프리랜서로 활동하기, 자체프로젝트 수행하기

 

7. 자신만의 독창적인 알고리즘을 만들기

1. 기존 아이디어에 자신의 아이디어 얹기 : 신생이 가장 중요, 독창성

- 자신의 연구분야의 기존 연구동향 살펴보기 : 최신논문부터 읽기/ 메타분석을 한 논문 읽기(literature review)

2. 하나의 알고리즘 보다는 두개 이상의 알고리즘 쓰기

 

8. 한국학술지 인용색인 등재지에 도전

1. 논문 투고 타깃 저널 정하기 

: 평소 관심있는 저널을 타깃으로, 논문 발간 주기가 자주 있는 곳으로

 

2. 바로 논문 작성 도전! : 벤치마킹

1) 차례작성법 벤치마킹 : 저널마다 선호하는 차례형식이 다름 , 그 저널의 논문 차례작성법 벤치마켕

2) 연구주제 : 사회, 비즈니스에서 화두가 되고있는 주제를 정하기, 연구가 너무 없거나 많은 것을 피하기, 희소하고 좋은 품질의 데이터만 있어도 논문쓰기 가능 ,  초보자들은 웹상에서 데이터 가져오기 

3) 독창적인 연구방법론 제안- 알고리즘 변형 및 결합, 연구대상, 도메인을 참신한 것으로 하기

 

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5. 당신도 이제 AI 빅데이터 전문가

1. AI 빅데이터 하나로 특별해지다 

내가 정의하는 삶을 살자

 

2. AI 빅데이터 전문가로 자신을 알려라

1. 나자신이 대단하다고 믿어라 : 우선 내 자신을 대단하다고 믿어야 타인에게 자신있게 들어낼 수 있다

2. 할 수 있는 모든 방법을 동원해 자기 자신을 알려라 

 

3. 관련지식을 습득해 진정한 능력자가 되어라 : 중급자 이상

1. 어플리케이션 ( C/S 방식 소프트웨어, Web형식, 모바일 앱) -DB, 서버, API, UI 개발

1) DB : RDB , 몽고 DB, 페타바잍급 이상은 전문가에게

2) 서버 : 클라우드 서비스 이용(aws)- 포스팅

3) API : Flask 라이브러리 활용 - <깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드(비제이퍼블릭)>

4) UI개발 : 앱웹 - python을 이용하려면 pyQT, Tkinter 같은 라이브러리 이용 - C/S 방식 개발 가능 -><파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩(위키북스)>, <파이썬 GUI 프로그래밍 쿡북(에이콘출판)>

 

5. AI 빅데이터 전문가로 자존감을 높이기

AI 빅데이터 전문가가 자존감이 부족하기에 노력하면 전문가가 될 수 있고 일할 수 있는 포지션도 워낙 다양해 원하는 형태로 일하기 쉽다. 

 

6. 여러 포지션에서 일을 하고 수입을 늘려라

 

7. 배움에 늦은 시기는 없다

남들과 비교하기보다 어제의 나와 비교해라: 시간을 되돌릴 수도 없고 지금이라도 배움을 시작한다는 사실에 기뻐하기 : 긍정적으로 생각하는 관점 가지기

<전문가가 거의 없는 블루오션> 

 

8. 이미 빅데이터 전문가라고 생각하고 시작해라 

 

 

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이 글을 쓰는 지금 2021년 4월 10일 인데 나는 2022년 4월 10일에 전문가가 되어있을 것이다.

열심히 공부하며 살려고 한다.