[리뷰] 빅데이터 커리어 가이드북



길벗 출판사의 "빅데이터 커리어 가이드북(조성준, 김현용, 박서영, 안용대, 임성연 저)"를 읽고 작성한 리뷰입니다.

표지


AI, 빅데이터 분야를 목표로 하는 독자를 위한 책으로 빅데이터 산업 분야 및 전망, 현업 실무자들의 인터뷰, 국내외 지원 절차, 갖춰야 할 역량까지 종합적으로 안내하는 커리어 가이드이다.

신생 산업 분야의 커리어를 이렇게 잘 정리한 책은 처음 본다. 그동안 찾고 있던 유형의 책인데 내용도 기대 이상이었다. 결론부터 말하자면 AI 분야의 커리어에 관심이 있는 분이라면 반드시 읽어야 할 필독서라 평하고 싶다.

저자를 먼저 소개하자면 서울대학교 데이터마이닝 센터장과 같은 연구실 출신의 연구원들이 공동 집필했다. 구성원들의 지식만으로도 이미 충분히 가치 있는 책이 나올 수 있었을텐데 거기에 집필진의 인맥이 가미된 것 같다.

네이버, 삼성 등 국내 AI를 선도하는 인력들의 인터뷰도 실려있는데다 갖춰야 할 지식을 다룬 3장의 경우 입문서에 가까운 정도의 대부분의 필요한 지식의 엑기스가 잘 정리되어 있다. 게다가 길벗이라는 IT 전문서 출판사의 친절한 구성까지 합쳐져 개인적으로는 간만에 참 완벽한 책을 만났다는 생각을 했다.

책은 순서대로 읽어도 좋지만 4장 취업 파트부터 읽은 후 2장 직무를 파악하는 순서로 읽을 것을 권하고 싶다. 아무래도 커리어 서적인 만큼 당장 급한 내용은 4장에 포함되어 있고 2장을 권유하는 이유는 데이터 분야의 직종이 어느정도 정립되어 가는 지금 시기에 적합한 형태로 직무가 잘 정리된데다 현업 실무자의 인터뷰가 실려있기에 구체적으로 본인이 어떤 일을 하게 될지 예측이 가능해지기 때문이다.

그 다음으로는 취업을 위해 갖춰야 할 지식을 파악하기 위해 3장 지식 파트를 읽은 후 1장으로 산업 동향을 파악하고 전체를 정리해보는 것이 어떨까 싶다.

이 순서에 입각하여 소개하자면 먼저 4장에서는 구체적으로 취업을 위한 프로세스를 다룬다. 먼저 본인의 강점을 파악하여 직무를 정하고 업무 도메인을 정한 후 적합한 회사를 찾는 순서로 진행할 것을 가이드 하는데 단계별로 꼼꼼하게 주의사항을 정리하고 있어 잘 아는 선배가 옆에서 인도하듯 도움되는 느낌이다.

특히 2절에는 어느 분야보다 경력직을 선호하는 AI분야에서 신입도 취업에 성공할 수 있을 만한 자격을 마련하는 방법을 다루고 있다. 인턴십, 연구실 인턴, 공모전, 개인 프로젝트, 인사이트 도출 훈련, 링크드인과 깃허브의 관리, 헤드헌터 활용 등의 가이드가 제시된다.

그 중에서도 개인 프로젝트의 예시로 한 지원자가 글래스도어 해외 구직 사이트를 NLP 등으로 분석했던 개인프로젝트 덕에 취업에 성공한 사례가 제시된다. 인사이트 도출 훈련도 생각지 못한 방법이라 신선했다.

결국 이런 개인 프로젝트는 전문가에게서 고도의 스킬을 쌓는 방법은 아닐지라도 스스로 얼마만큼의 열정이 있는지 그리고 스스로 문제 해결 능력을 갖췄다는 점에서 면접관이 보기에 흥미를 끌만한 요소라는 생각이 든다.

이 책은 주위에 알려진 뻔한 방법은 물론이거니와 나 같이 적극적으로 취업 및 시장의 동향을 파악하는 독자조차 생각지 못했던 팁을 주기에 매우 훌륭한 커리어 도서라는 확신을 할 수 있었다. 아래 그림과 같이 연구실 인턴십 지원을 위한 콜드 메일의 예시까지 등장할 줄은 상상도 못했으니 말이다. 콜드메일

다음으로 읽으면 좋을 2장에는 앞서 언급한 바와 같이 현업 실무자의 인터뷰가 상당히 도움된다. 먼저 직종을 매우 잘 정리한 도표가 있으니 이를 통해 데이터 분야의 직종 구분을 어느 정도 분류해볼 수 있다. 직종

데이터 분야에서 가장 활동이 왕성한 페이스북 커뮤니티인 텐서플로우코리아에 올라오는 구인글이나 구직자의 분류를 참조할 때 거의 유사한 형태의 직종으로 잘 정리된 것 같다는 생각이 든다.

이 중 가장 유명한 직종인 데이터 사이언티스트 직종에 대해 책에서 어떻게 다루고 있는지 예시를 들어 보겠다. 먼저 독자에게 친절한 길벗 서적 답게 북맵이라는 가이드가 제시된다. 아래 그림과 같이 해당 직종은 다른 직종 대비 어느 정도의 관련성이 있는지 친절하게 안내하고 있어 전체 직종대비 읽고 있는 직종의 위치가 대략 가늠된다. 직종

이어 포뮬레이션과 같은 이 직종에서 하는 일들이 소개되고 어떤 적성의 지원자에게 적합한지 안내되고 있다. 일반적인 설명이지만 꽤 구체적이고 재미있게 구어체 식으로 설명되고 있으며 이 조차 이해 되지 않을 경우를 대비해 후반부에 현업 실무자의 인터뷰가 등장한다.

네이버 데이터사이언티스트 전영환 님의 인터뷰에서는 스마트어라운드 서비스를 기반으로 한 오늘의 PICK! 서비스를 만드는 데 저자의 업무가 어떤 형태로 이뤄지는지 엿볼 수 있다. 추천시스템과 협업 필터링의 개념을 추가로 알 수 있는데 이런 용어가 어렵다면 추후 소개할 3장에서 대략의 지식을 파악해보면 되니 걱정하지 않아도 된다.

단순히 일의 소개에 그치는 것이 아니라 인터뷰이가 현 시점 생각하는 인재상과 취업에 대한 조언도 언급되니 놓치지 말고 읽어야 한다. 예를 들면 모델링, 코딩 외에도 관련 분야에 대한 인사이트가 중요하다는 점을 강조하고 있으며 팔방미인에서 세분화 된 능력을 갖추는 것이 중요한 시점이 되었다는 트렌드도 읽을 수 있다.

회사를 선정하는 방법에 있어서도 데이터가 주가 되는 회사인지, 배울 점이 많은 회사인지가 가장 중요하다는 친절한 조언을 들을 수 있다. 그 외에도 위 도표에 제시한 다른 직종도 비슷한 상세함과 친절함으로 설명되고 있으니 스스로의 적성과 흥미가 어느 직무에 가장 어울릴지 보다 세부적으로 검증해 볼 수 있다.

다음으로 3장에서는 직무를 수행하기 위해 갖춰야 할 능력을 소개한다. 수학 및 통계학, 머신러닝, 프로그래밍, 시각화는 물론 파이프라인에 이르기까지 필수 지식을 한 번에 정리하고 있는데 이 모든 것을 완벽하게 아는 사람이 있을 수 없는 만큼 이 파트의 가치는 필요한 지식의 엑기스를 체계화 했다는 것에 있다고 할 수 있다.

특히, 8절 머신러닝의 경우 입문서에 가까운 수준의 내용을 담고 있다. 입문서 한 권을 매우 잘 요약하여 엑기스만 뽑아내 매우 쉽게 학습할 수 있는 느낌이다.

적어도 이 책의 1,2,4장을 이해하는데 필요한 교양 수준의 지식을 담고 있으며 교양에서 전공 사이의 경계선 수준에 해당하는 지식들이 담겨있어 이 분야의 진로를 꿈꾸는 학생들에게는 향후 훌륭한 나침반이 될 만한 지식을 담고 있다고 볼 수 있다.

이에 그치지 않고 이번 장 또한 아래 그림과 같이 심화학습을 위한 학습 가이드도 온라인, 서적 분야로 잘 정리하고 있어 감동을 받았다. 개인적으로 데이터 관련 서적을 200권 이상 읽고 집에 약 500권 정도 책을 쌓아놓고 틈나는대로 보기에 적어도 어떤 책이 좋은 책인지 정도는 알고 있다. 가이드

장담하는데 이 책에서 추천하는 도서나 온라인 강의는 정말로 대내외적으로 검증된 좋은 레퍼런스들이다. 혹시나 길벗 출판사에서 발간된 책이라고 길벗 책만 추천하진 않을까 눈여겨 봤는데 그런 편향없이 훌륭한 책들이 잘 소개되어 있다.

마지막으로 1장은 대부분 2 ~ 4장의 요약본이라고 보면 되며 추가로 산업 동향, 케이스 스터디의 정보가 담겨있다고 보면 된다.

특히 케이스 스터디의 가치가 높다고 생각하는데 팀구성, 시각화 도구 도입, 개발 환경 구축, 이탈 예측모델로 이어지는 회사에서 수행되는 프로젝트의 요약본을 매우 상세하게 엿볼 수 있는 기회이니 이 부분을 정독할 것을 권하고 싶다.

프로그래밍 언어론이 있는가 하면 이를 프로젝트화하는 SW개발방법론이 있듯 빅데이터의 어떤 직무도 결국은 이 개발방법론을 거친 서비스 혹은 제품으로 귀결되기 마련이다. 이 과정에서 회사에서 각 구성원들이 어떤 방향으로 움직이는지를 잘 엿볼 수 있는 귀한 내용이 담겨 있다.

이외에도 주변에서 흔히 듣기 힘들었던 들도 자세히 소개되어 있다. 구직 정보는 그동안 사기업 사이트만 알고 있었지 공공 중심의 알리오라는 서비스가 있다는 것도 이 책을 통해 처음 알았고 마이더스 아이티 회사에 AI 역량검사가 있다는 사실도 그동안 듣기만 했지 이번에 구체적으로 알 수 있었다. 또, 해외 이력서를 작성하는데 있어 Overleaf와 같은 사이트가 있다는 것도 처음 알았다.

빅데이터 분야의 커리어 서적은 처음이라 관심이 많았지만 막상 뚜껑을 열어보니 상상 이상으로 알차게 구성되어 있어 너무 놀랐다. 커리어 서적은 난이도의 문제가 아니라 정보 유무의 문제이다. 정보 유무의 문제는 모르면 매우 힘든 길을 빙빙 돌아가게 되고 시간과 노동력의 낭비가 크다.

심도있는 이해와 노력 없이도 그런 정보가 있다는 것을 알면 끝날 문제를 빙빙 돌아갈 필요는 없다고 보기에 만약 이 분야의 커리어를 목표로 두고 있는 독자라면 반드시 본 도서를 먼저 접한 후 추가적인 정보를 조사할 것을 권하고 싶다.







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