<데이터과학의 현장 : 데이터과학 활용 설명서 (카드 산업 중심)>

 

일자 : 2024년 5월 7일

공지가 뜨고 얼마 지나지 않아서 90명 정원이 가득 차서 신청했을 당시 대기 5번이었는데 다행히 승인이 되어 들을 수 있었떤 세미나! 너무나 유익했고 현 카드 산업에서 어떤 데이터들을 어떻게 활용하여 사용하고 있고 사용하기 위해 시도중인지 자세히 들을 수 있던 좋은 기회였다. 자세한 내용은 노션에 정리해둬서 핵심적인 부분들만 적어보려고 한다.

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1. 데이터 사이언티스트가 가져야 할 3가지 core competency

- Analytics (AI 알고리즘)

- IT SKILL (DB, SQL)

- Domain (Business) knowledge -> 중요!

데이터 사이언티스트가 되기 위해선 삼박자를 고루 갖춰야 하는구나! 현 통계 공부를 하는 시점에서 하나를 제대로 하는 것도 결코 쉬운 일이 아니라는 것을 많이 느끼고 있다. 미래 진출하고 싶은 도메인은 있고 관련하여 진행하고 싶은 프로젝트 주제는 있으나 현 상황이 통계 공부를 좀 더 해야만 하는 상황이라 살짝은 아쉽다.

 

2. TO-DO

- LLM 

최근 llm에 관심을 가지고 공부중에 있는데, 제일 기술 접목이 느린 분야라고 알고 있는 금융 업계에서도 LLM 을 사용하는 것을 보면 앞으로 AI 시대에 LLM 은 필수로 알아야만 하는 기술인 듯 싶다. LLM 관련하여 다양한 시도를 하고 있는 상황인데 현재는 아직 발전 단계정도 인 것 같고 완성도 있는 서비스는 아직 없는 듯 싶다. 관련된 공부 필수적으로 필요할 듯!

- LLMops, MLops, AIops

최근 진행했던 프로젝트에서 MLops 관련하여 mlflow 강의를 듣고 프로젝트에 접목하기 위해 시도해보았는데 벌써 LLMops 라니..! 얼마전 들었던 LLM DEV DAY 에서도 LLMops 를 엄청 강조했었는데 이 역시 매우 중요하게 공부할 필요가 있어보인다. 추후 프로젝트를 진행할 시에 접목할 예정.

- 데이터 불균형 관련

금융 업계 특성상 데이터 불균형 문제가 생각보다 큰 듯 싶다. 강연자님께서도 현재 많은 연구를 하고 계시다고 하였다. 관련한 기술도 학습하면 좋을 것 같아서 추후 진행할 프로젝트에 접목할 예정.

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정말 많은 내용들을 강연해주셨고, 모든 내용이 정말 유익하였지만 공개 게시물이다 보니 자세한 내용을 적기 조심스럽다. 회사에 관한 내용도 많이 들을 수 있었고 원전공을 살려 금융업쪽을 공부해볼까... 하는 생각이 스멀스멀 들었던 강의였다.