<datarian 5월 세미나, 생성형 AI와 함께하는 데이터 분석가 커리어>
일시 : 2024년 5월 14일 오후 3시 - 5시30분
생성형 AI와 함께하는 데이터 분석가 커리어
데이터 역량 업그레이드, 데이터리안 세미나
datarian.io
AI가 이젠 데이터 분석의 영역도 대체할 것만 같이 빠르게 성장중인 요즘,
데이터 사이언티스트로 살아남을 수 있을까 여러 고민이 들던 와중에 이 세미나를 발견하고 수강하게 되었다.
1부는 연사님이 세션을 진행하시고 2부는 패널토크로 Q&A 시간을 가졌다.
1부. 생성형 AI 시대의 데이터 사이언스
연사 : 김진영 (현 네이버 서치 head of data science)
생성형 AI가 발전했지만 아직 실무에서 사용되기엔 부족함. -> 하지만 몇 년 내에 발전할 듯.
LLM 이 향후 몇 년 안에 분석의 개념을 바꿀 것이다.
향후 하드스킬(기술적 영역)의 비중이 줄어들고 소프트 스킬의 비중이 늘어날 것.
향후 개인의 관점으론..
인간은 AI 를 supervision 하는 역할을 하게 될 것이다.
간단 sql 업무나 코딩은 사라질 것.
물론 대체되지 않는 영역도 있다 (리서치 영역, 기밀 영역)
조직의 관점으론..
조직적으론 개별 조직에 임베딩된 분석가의 비중 늘어날 것.
user 가 인간이 아니라 기계가 되는 방향으로 생각해야 할 것.
어떻게 커리어를 준비해야 하는가.
특정 테크니컬 특화 vs 특정 도메인 특화 -> 대부분의 분석가 도메인 의존.
기술적인 부분은 ai 가 대체할 것.
q & a 세션
- 코딩 공부 여전히 필요 (비중이 줄어들 뿐)
- 하드스킬 바탕으로 한 소프트 스킬 중요
- 플젝을 통한 문제 해결경험 해보기
2부. 패널토크
*패널 구분 없이 답변 한번에 작성
Q : 데이터 분석가 vs 데이터 사이언티스트
A : 데이터 분석가 : 도메인 + 분석 + 의사결정 지원, 데이터 사이언티스트 : 분석 + 머신러닝
하지만 구분 명확하지 않음.
Q : 주니어의 핵심 역량
A : 성장 가능성. 기본기 바탕으로 회사에서 자주 사용하는 tool 능숙히 다룰줄 알아야 하고, 분석적 사고 할 수 있는지 여부. 업무도 중요하지만 이외에 어떤 연구나 커뮤니티 활동을 했는지 주로 봄. 컨퍼런스 같은 곳에서 발표하는 것과 같은 활동 좋게 봄.
Q : 시니어의 핵심 역량
A : 혼자 end-to-end 로 능동적으로 무언가를 할 수 있는가. 누가 굴려주는게 아니라 스스로 굴릴 수 있는가.
Q : 주니어 분석가/사이언티스트가 직무적으로 성장하기 위해 해보면 좋은 일
A : 업무적 경험, 세미나 등의 컨퍼런스 발표, 동료나 의사결정권자 설득 경험
Q : 데이터 분석가/사이언티스트는 어떤 것을 성과라고 하는가?
A : 데이터 분석 결과의 레포트가 의사결정에 영향을 끼치는 경우. 같은 분석 반복 시 공유되는 템플릿. 임팩트. 조직에 기여하는 분석
Q : 데이터 분석가 채용
A : 기술적인 부분도 필요. 연구 논문 꾸준히 읽는 사람 좋음
Q : AI의 발전에 따른 채용 시장의 변화
A : 체감 안됨. AI가 아직은 분석가를 대체할만큼의 성능 아니라서 채용시장은 큰 변화 없음.(아직은)
마지막으로 연사님과 패널분들이 문제를 발견할 때 큰 문제를 발견하는 것이 아니라 명확하게 문제를 발견하는 것이 중요하다고 하셨다. 또 면접 팁으로는 많은 사람들이 회사에 대해 많이 연구를 안하고 오는데, 회사가 지금 뭘 하고 있는지 이런 것들을 알아가는게 좋다고 하셨다.
요즘 가장 많이 하는 고민이 내 진로는 도메인 특화여야 하는가 기술 특화여야 하는가 였다.
하고싶은 기술과 도메인에서 요구하는 기술이 달라 어떤걸 하는게 좋을지 고민중인 요즘 도움이 많이 된 세미나였다.
예전의 예측과 지금의 예측이 다르듯이 미래엔 또 어떻게 산업이 변화할지 모르기에, 그냥 내가 일단 하고싶은걸 먼저 해봐야겠다. 그동안은 내가 무엇 때문에 고민하고 있는지 감이 잡히지 않았는데 이번 세미나를 통해 내가 하고싶은 프로젝트와 취업에 도움될 프로젝트 사이에서 고민중이었다는걸 알게 됐다.
그런데, 회사에 들어가면 어차피 회사에 도움될 프로젝트만 해야하는데, 그럼 지금 시기라도 내가 하고싶은 프로젝트를 해보는게 좋지 않을까. 혹시 모른다. 흥미가 돋는 프로젝트를 하다가 또 그쪽으로 잘 풀릴지...?! ^_^