광운그룹에 입사해서 직접 실무를 경험하는 것보다 잘 이해할 수 있는 방법은 없습니다.
5주간 광운그룹의 사원이 되어 팀장님과 제대로된 직무 경험을 만들고, 준비된 신입사원이 되세요.
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현직자의 진짜 실무를 팀장님의 도움을 받아 수행하여, 직무를 깊게 이해할 수 있습니다.
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업무 착수부터 업무보고까지 일의 프로세스를 경험하고, 신입사원으로서 꼭 필요한 역량과 업무스킬을 이해하고 배워갈 수 있습니다.
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메타버스 오피스에서 만나고, 업무 메신저를 통해 팀장님께 업무를 보고하고 피드백 받는 경험을 할 수 있습니다.
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업무에 대한 1:1 피드백과 코칭이 매주 제공됩니다.
반갑습니다. 저는 인공지능/빅데이터 전문가로 기업과 국가 기관 및 협회에서 일하고 있는 팀장입니다.
제가 데이터 관련 일을 꽤 오랫동안 해왔습니다. 빅데이터라는 말이 2010년 전후에 유행을 했죠. 당시에는 빅데이터에 대한 버블이 심했어요. 실제 적용된 곳은 하나도 없는데 관심만 높았죠. "빅데이터로 돈을 벌려면 빅데이터 교육을 해야 한다"라는 말까지 나왔으니까요. 그 때는, '마케팅 용어일 뿐, 기존 데이터 분석과 별반 다른 게 없다'라는 의견과 '빅데이터가 매우 가치 있는 비즈니스 경험을 이끌어낼 것이다'라는 의견이 대립했습니다. 지금 돌이켜보면 이런 의견의 대립은 19세기 말 자동차가 처음 나왔을 때, '마차'와 '자동차'가 대립했던 상황과 비슷한 것 같네요. 결국 마차는 없어지고, 자동차가 사람의 생활에 깊게 자리를 잡았죠.
변화라는 것은 이렇게 오죠. 오래된 것을 새로운 것이 대체하고, 새로운 것은 또 더 새로운 것으로 변하죠. 물론 오래된 것의 장점을 흡수하면서요.
세상이 디지털화되고 있습니다. 손안의 PC라고 하는 모바일 폰뿐만 아니라 많은 기업에서는 업무 자체를 디지털화하고 있어요. 제조업의 업무 자체가 디지털화되는 것을 4차 산업혁명이라고 하죠. 디지털화가 되면 어떻게 될까요? 네, 맞습니다. 데이터가 어마어마하게 늘어나게 되죠.
앞으로 데이터는 점점 더 늘어갈 것입니다. 데이터를 다루는 직업, 즉 다양한 데이터를 하나의 관점으로 통합하고 분석하는 일, 그리고 그것을 비즈니스에 적용하는 일은 점점 더 발전할 수밖에 없어요. 많은 사람들이 관심을 가지는 이유입니다. 덕분에 누구나 인공지능과 빅데이터를 공부하려고 합니다. 관련 일을 하고 싶어 하고요. 하지만 사람이 많아지면, 당연히 경쟁도 심해집니다.
높은 경쟁에서 행복하게 일하기 위해서는 현명하고 똑똑해져야 합니다. 그런데, 현명하고 똑똑해진다, 이게 무슨 말일까요?
경험과 지식을 체화시키고 그것을 지혜로 만들어 나가는 거죠. 그 지혜가 현장에서 강점으로 발휘될 거예요. 지식은 쉽게 공부할 수 있지만, 경험은 어렵죠. 멘토링을 통해서 간접경험을 하면 어떨까요? 인공지능과 빅데이터에 대한 경험을 저와 함께 나누세요.
Q. 데이터 관련 일은 언제 부터 하셨나요?
A. 20년 됐네요. 2000년을 전후해서 CRM(고객관계관리)이 유행했습니다. 타겟 마케팅으로 매출을 올리기 위해서는, 타겟 고객을 잘 선정해야 하죠. 그런 일을 했습니다.
Q. 멘토링은 어떻게 하실 건가요?
A. 현장 경험을 많이 나눌 예정입니다. 프로젝트 경험, 사례 같은 것이요.
Q.관심이 있는 멘토링 주제는 어떻게 되나요?
A. 제가 관심이 있는 멘토링 주제는 인공지능/빅데이터 기술을 중심으로 회사에서 일잘하는 사람으로 성과를 인정받는 방법입니다.
1) 인공지능/빅데이터 문제 정의 및 해결 과정
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인공지능/빅데이터 기술은 학교에서 많이 공부를 합니다. 그런데, 대부분은 주어진 문제로 과제 수행하는 정도입니다.
실무에서는 기술만 능숙해서는 업무를 잘 하는 데 어려움이 있습니다. 많이 답답한 부분입니다.
2) 체계적으로 일하는 방법
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일 잘하는 사람은 자신만의 프레임워크가 있습니다. 주로 컨설팅 방법론이라고 부르는 데요.
이런 방법론이 체화되지 않으면 열심히 일해도 성과를 인정받기가 어렵습니다. 연습이 필요합니다.
3) 문서 잘 만들고, 발표 잘 하는 법
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문서를 잘 만든다는 것은 뭘까요? 문서를 통해서 논리적으로 감성적으로 자신의 의견을 잘 전달하고 설득을 잘한다는 말이죠.
발표는 말 할 것도 없죠. 문서는 결국 발표를 전제로 해서 만들어지는 것이니까요.
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결국 문서 잘 만들고 발표를 잘 하는 사람은 커뮤니케이션을 잘 한다는 것이에요.
당연히 높은 성과를 낼 수 있죠. 좀 더 자기주도적으로 일할 수 있고요. 많은 노력을 기울여야 하는 부분입니다.
Q. 마지막으로 하고 싶은 말씀이 있나요?
A. 음..배움에는 끝이 없습니다. 공부하면 할 수록 지식이 확장됩니다. 그리고 그것이 지혜가 되죠. 지혜로운 사람은 인생을 행복하게 살 수 있습니다. 그 모든 것들은 바로 작은 도전에서 시작합니다. 도전하십시오!
10년차 이상 현직자 BetterThanYesterday
현) OO사 대표
현) 국가 기관 및 협회 인공지능/빅데이터 평가위원
현) 국가 기관 및 협회 인공지능/빅데이터 전문멘토
현) 국가 기관 및 협회 ICT 멘토
전) △사 인공지능/빅데이터 기술임원
빅데이터 분석? 실무 비지니스 처럼 한 번, 분석해보자주제로 5주 동안 실무자가 될 수 있게 도와드리겠습니다.
주요 업무 소개
빅데이터 분석가가 실제 문제를 해결하는 프로세스를 5주간 실습합니다.
데이터는 캐글에서 선택하고, 분석도구는 자유롭게 사용합니다.
Orange와 같은 비주얼 도구를 써도 좋고, R, Python 을 써도 좋습니다. (처음인 분 - Orange 추천 / 경험자 - R, Python추천 )
멘토링 시나리오는 아래를 참고하세요. 아래와 같은 시나리오를 참조하되, 상황에 따라 변경하며 진행합니다.
매주 수행해야 할 업무가 있습니다. 업무는 파워포인트 등의 문서로 작성하여 제출합니다. 직장생활에서 가장 필요한 역량이 문서로 의사소통을 하는 것입니다. 이런 작업을 Technical Writing이라고 합니다. Technical Writing만 잘해도, 아주 강력한 경쟁력을 가질 수 있습니다. Technical Writing에서 중요한 점들을 작성한 문서를 리뷰하며 멘토링 해드립니다.
업무 소개
먼저, 여러분은 비즈니스 현업 담당자로부터 업무에 대한 요구사항을 접수합니다. 현업 담당자는 자신의 업무만 잘 알고 있을 뿐, 빅데이터가 무엇인지, 빅데이터를 이용하여 자신의 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 전혀 알지 못합니다. 여러분은 현업 담당자에게 들은 비즈니스 문제를 잘 이해하여 그것을 빅데이터를 이용하여 해결해야 합니다. 하지만 혼자서 해결하는 것은 의미가 없습니다. 비즈니스 문제를 정의하고, 계획을 세웁니다. 그리고 해결한 결과를 공유합니다.
업무를 통해 얻을 수 있는 것
이 과정을 통해서 빅데이터 분석 업무가 실무에서 어떻게 진행되는지 이해할 수 있습니다. 또한 각종 문서를 작성하여 현업에게 공유하기 위한 발표 연습을 수행하여 업무에 정말 필요한 의사소통 능력을 배양할 수 있습니다.
1주차
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비즈니스 상황설명 자료를 이용하여 문제를 정의합니다. 문제 정의 과정에서 필요한 데이터를 식별하며 사용할 알고리즘 후보군을 선택합니다.
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문제를 해결을 위한 계획과 방법을 수립하여 현업 담당자에게 설명합니다. 현업 담당자는 기술을 전혀 모르는 사람입니다. 문서를 쉽게 이해할 수 있도록 만들어야 합니다.
2주차
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필요한 데이터를 확보하여 탐색적 데이터 분석을 실행합니다. 탐색적 분석의 보고서는 비주얼 차트로 구성해야 합니다. 통계분석 툴을 사용하거나 시각화 도구를 사용합니다.
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탐색적 분석결과를 이용하여 현업에게 업무를 수행했을 때의 효과를 제시합니다.
3주차
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데이터에 대한 이해도를 바탕으로 분석 모델을 설계하고 검증합니다. 분석모델 설계 및 검증은 본인이 익숙한 도구를 사용합니다. R, Python을 써도 좋고, Orange 등의 기타 비주얼 도구를 사용해도 좋습니다
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모델 설계와 검증의 과정을 현업에게 설명하고 이해를 시킬 수 있어야 합니다.
4주차
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3주차에 개발한 분석모델을 심화시킵니다. 앙상블 모형을 포함한 다수의 모형으로 모델을 개발하고 그 결과를 비교하여 모델 선택을 합니다.
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모델의 결과를 현업에게 설명하고 이해시켜야 합니다. 모델의 성과를 보여주어야 합니다.
5주차
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5주차에는 4주차 까지 한 업무의 내용을 최종 발표합니다. 피드백을 주고 받아 개선할 점을 찾습니다.
이 업무를 수행해야 하는 이유를 알려드릴게요!
구직자들의 오해
많은 취업준비생들은 빅데이터 분석 기술에 대한 이해도가 높으면 된다고 생각합니다. 기술만 잘 이해한다고 어필을 하는 경우가 많습니다. 하지만 현업의 비즈니스는 매우 복잡합니다. 그 복잡한 비즈니스를 잘 이해할 수 있는 이해력과 의사소통능력이 매우 중요합니다. 많은 회사들은 기술은 가르치면 된다고 여기는 경우가 많습니다.
직무에서 실제 중요한 역량
빅데이터를 분석하는 이유는 비즈니스 문제를 해결하기 위한 것입니다. 비즈니스 문제는 매출 증대를 목적으로 하기도 하고, 품질 개선을 목적으로 하기도 합니다. 매출 증대와 품질 개선과 같은 과제에서 성과를 내려면 업무를 잘 이해해야 합니다. 그런데, 기술 전문가들은 업무를 잘 모르죠. 당연히 현업 업무 담당자의 언어를 이해하여 문제를 정의하고 그것을 기술적으로 풀어나가야 합니다. 해결 과정과 결과를 잘 공유하는 것은 물론 매우 중요합니다.
과정을 만든 이유
기술은 학교에서 배웁니다. 각종 라이브러리를 이용하여 알고리즘을 짭니다. 적당한 분석모델을 최종 결과물이라고 수업시간에 제출하죠. 대부분 주어진 문제이고, 문제가 주어지지 않더라도 아주 쉽게 접할 수 있는 단순한 문제들이죠. 기술에 중심을 둔 교육입니다.
실제 현업에서는 기술만으로는 어려움이 있습니다. 오히려 문제를 정의하고 체계적으로 풀고, 그 과정을 의사소통하는 능력이 더 중요합니다.
상세한 업무 일정을 설명드리겠습니다.
3회의 회의와 4회의 업무수행을 통해 경쟁력있는 신입으로 거듭날 수 있습니다.
1주차 | 6월 30일 (월) 20:00~22:00 | 팀,부서,직무 소개
- 직무 입문 방법
- 우리 팀 직무담당자가 실제로 하는 일
- 우리 팀 직무담당자로 일하는 장, 단점과 요구 역량
- 주차 별 업무업무 소개 및 선정 이유 |
7월 5일 (토)
23:59까지 | 1차 업무 수행
[주제] 빅데이터 분석 계획 수립
[내용]
1) 문제 정의 - 업무 문제 분석 및 문서화
2) 데이터 식별 및 알고리즘 후보군 도출
3) 문제 해결 절차 및 방법
*PPT 작성 (10page 이하) | |
2주차 | 7월 8일 (화)
23:59까지 | 업무피드백
팀장 개별 리뷰 및 업무 피드백 |
7월 12일 (토)
23:59까지 | 2차 업무 수행
[주제] 탐색적 데이터 분석
[내용]
1) 기술 통계 혹은 비주얼 도구 활용
2) 데이터 분석 보고서 작성
*PPT 작성 (10page 이하) | |
3주차 | 7월 14일 (월) 20:00~22:00 | 팀미팅
업무 발표 및 팀장 피드백 |
7월 19일 (토)
23:59까지 | 3차 업무 수행
[주제] 분석 모델 설계 및 검증
[내용]
1) 분석 모델 설계
2) 분석 모델 개발 및 검증
3) 결과 보고서 초안 작성
*PPT 작성 (10page 이하) | |
4주차 | 7월 22일 (화)
23:59까지 | 업무피드백
팀장 개별 리뷰 및 업무 피드백 |
7월 26일 (토)
23:59까지 | 4차 업무 수행
[주제] 분석 모델 심화 개발
[내용]
1) 성능 향상 방안 적용
2) 결과 보고서 작성 (결과 및 상시 적용 방안 포함)
*PPT 작성 (10page 이하) | |
5주차 | 7월 28일 (월) 20:00~22:00 | 팀미팅
업무 발표 및 팀장 피드백 |
매주 현업의 문제와 문제 해결에 필요한 정보를 팀장님이 부여합니다.
업무 안내서 예시1
업무 안내서 예시2
매주 팀장님의 1:1 업무 피드백이 제공되며, 어려운 점은 언제든 답변 드립니다.
광운그룹 메타버스 오피스 예시1
광운그룹 메타버스 오피스 예시2
