인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 위한 로드맵

날짜: 2022.01.20

제목: 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법

작가: 서대호

 

[왜 이 책인가?]

 

올해 처음으로 읽은 책이다. 군 생활이 대략 10개월 가량 남았다는 생각을 할수록 시간을 더 소중히 써야겠다는 조급함이 커지는거 같다. 지금부터 내가 하는 것들은 군 제대 이후, 그리고 복학 전까지의 8개월 간의 시간을 효율적으로 사용하기 위한 준비이자, 정말 즐길수 있는 커리어를 찾기 위한 노력들이다. 그래서 이전보다 더 진지하고, 커리어의 나침반 방향을 신중하게 결정하는 시기임을 인지하고 있다. 이 책은 캐리비안의 해적에서 조니뎁의 보물 1호인 ‘마음의 나침반’ 같은 역할을 해줄거라 믿는다.

 

[나의 현재 위치]

 

지금 껏 컴퓨터 공학이라는 거대한 분야에서 프론트엔드 개발을 조금 해보고 파이썬과 flask, beautifulsoup를 사용해서 만든 간단한 웹 스크래이퍼가 전부이다. 비록 자바스크립트를 깊게 공부해보고 개별 프로젝트를 만들 정도의 시간과 노력을 투자하지 않았지만, 전반적으로 프론트엔드 개발에 흥미가 크지 않다는 것을 깨닫기에는 충분한 시간이었다고 생각한다. 취업을 위해서 근래 알고리즘과 코딩테스트를 공부하느라 아직 백엔드를 해보지는 않았지만, 나는 AI, 머신러닝, 딥러닝에 도전해보고 싶다는 결론에 이르렀다. 갑작스러운 생각의 흐름인지라 나 또한 당황스럽지만 굳이 이유를 파헤쳐보자면 다음과 같다.

 

1. 알고리즘 / 자료구조를 공부하며 코딩테스트를 준비하기 시작함.
2. 코딩테스트를 통과하고 목표 기업에 취업했다는 행복한 상상을 하게됨.
3. 어렵게 입사한 기업, 혹은 개별적으로 진행하는 연구팀이 프론트엔드/백엔드 관련 내용일 수도 있음을 직감.
4. 과연 프론트엔드와 백엔드 개발을 하면서 내가 즐겁게 일하고 연구할 수 있을지 가정 → ‘No’라는 결론에 이름.
5. 새로운 커리어 방향을 찾기 시작함.
6. 자연어처리(NLP) 연구를 진행하는 친구의 영향으로 인공지능, 머신러닝, 자연어 처리 등에 관심을 가지게됨.
7. 위와 관련된 논문을 찾아서 읽어보았으나 이해를 하지 못함.
8. 제대로 된 공부 방법을 찾기로 결심하고 로드맵을 그리기 시작함.

 

나의 관심은 점차 깊어졌고, 미래를 주도할 기술이라고 평가되는 인공지능과 빅데이터가 무엇인지 공부해보고 싶다는 생각이 들었다. 그래서 “1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법”에서 저자가 말하는 AI 빅데이터 전문가가 되는 법을 직접 실행해보기로 결심했다.

 

[나를 위한 책]

 

책의 구성과 흐름은 내가 찾고자하던 요소를 모두 담고 있었으며 효과적으로 전달했다. 하지만 내가 필요로하는 정보를 정확히 전달했다고 믿는 것은 나의 착각일 수도 있다는 가능성을 열어놓는다. 아무것도 모르는 백지 상태에서 저자가 나에게 알려주는 내용을 곧이 곧대로 받아들이고 믿는 다는 것은 어쩌면 어리석고, 나에게는 적용할 수 없는 내용들을 담고 있을 수 있기 때문이다 (그렇기 때문에 다른 빅데이터 커리어 로드맵 관련 된 책을 읽으면서 비교분석 했다).

 

저자는 현재 시장에서 요구되는 AI 빅데이터 전문가에 대한 수요과 공급으로 AI 빅데이터 분야의 가치를 증명하고, 전문가가 되기 위한 방법, 로드맵을 제시한다. 또한 저자의 자신감으로부터 나오는 시원시원한 글 스타일이 나에게 매우 잘 맞았다.

 

나에게 가장 중요한 부분인 “공부 로드맵”부터 정리하려고 한다. 다음 책 리스트는 내가 직접 읽어보고 실험해보려고 하는 과정이다.

 

[인공지능 시대의 비즈니스 전략]

→ 빅데이터에서 더 나아가 AI에도 초점을 맞춰서 비즈니스에 대한 이야기를 소개한다.

 

데이터 마이닝 개념과 기법 (에이콘출판) = [Data Mining. Concepts and Techniques 3rd Edition]

→ 데이터 마이닝 자체가 데이터를 수집하고, 종류를 구분하고, 이해하고, 전처리하고, 분석하는 것이다.

 

[파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 (한빛미디어)]

 

빅데이터 분석도구 R 프로그래밍 (에이콘출판사) → [The Art of R Programming (원서)]

→ AI 빅데이터 분석에 대한 개념이 부족한 입문자를 위한 책이다.

 

[수리통계학 개론 (경문사)]

→ 수리통계학의 바이블이다.

 

Linear Algebra 책이 필요함.

 

[딥러닝 제대로 시작하기 (제이펍)] || [밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (한빛)]

→ 예를 들어 경사하강법, 역전파법, 각종 활성화 함수들에 대해서 수식으로 자세히 설명해준다.

 

[Database Concepts (pearson education)]

→ Relational Database에 대한 기본적인 개념전달을 한다.

 

SQL 전문가 가이드 = [이것이 MySQL이다 : MySQL 설치부터 PHP, 파이썬 연동까지 한번에!]

 

MongoDB 책/강의가 필요함.

→ Database는 데이터가 실시간으로 적재되고 이렇게 실시간으로 적재된 데이터를 조회해서 화면에 뿌려줘야하기 때문에 필수적이다.

 

[깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드 (비제이퍼블릭)]

→ API 활용 기법을 다룬다. 카카오 2차 코딩 테스트에서 필수 요소이다. 대부분의 AI 빅데이터 관련 프로젝트가 API를 활용해서 AI 빅데이터 모델 예측 결과를 실시간으로 송신하고 이를 어플리케이션에 수신해서 화면이 뿌려주는 구조이다.

 

위와 같은 책 목록으로 시작해보려 한다. 가장 기본은 알고리즘과 자료구조라고 생각하기 때문에 위 책들이 도착할 때까지 지금 공부하고 있는 코딩테스트를 위한 책부터 3회독을 하고 위의 AI 빅데이터 트랙을 밟으려 한다.