AI시대 데이터 직군을 위한 생존 전략

AI시대에 발견하는
데이터 사이언티스트의 본질

reddit과 같은 커뮤니티를 보면,
‘데이터 사이언스는 이제 죽었는가’라는 이야기들이 제법 나오고 있습니다.
확실히 예전의 개념의 데이터 사이언스는 죽었습니다.

아직 그렇게 느끼지 않고 계시다면, 죽음이 거기까지 전파되지 않은 것입니다.

하지만 현재 새롭게 변화한 데이터 사이언스 개념이 발생하고 있고,
그것은 오히려 데이터 사이언스의 본질에 가깝습니다.

우리는 그것들에 대해 준비해야 합니다.

어떻게 AI를 활용하고
우리의 역할을 정의할 것인가

밋업에서는 미래를 대비하는  데이터 직군을 위한 3가지 역량을 소개합니다.

다루는 내용들

• 업무에서 어떻게 AI를 쓸 것인가?

  • LLM을 이용한 분석 자동화

  • TXT-to-SQL을 이용한 추출 자동화

  • 그와 생산성을 높이기 위한 LLM을 활용한 코딩 최적화

• 앞으로 가치가 높아질 분석 기법들 

  • Explainable AI를 이용한 비즈니스 요인 분석

  • 인과추론을 할 수 있는 라이브러리들

  • 최적화 문제를 풀 때 쓰는 선형계획법 등의 OR툴들

  • 베이지안 또는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 리스크 분석

• 데이터업은 어떻게 재정의 될 것인가?

  • 분석 말고 답을 내놓아야 하는 시대의 full stack data scientist

  • 비즈니스 가치판단 프레임

  • 컨설팅 업계에서 빌려온 여러 기법들

  • 모두가 데이터를 보는 시대는 진짜 오는가? 그 때 우리는 무엇인가?