AI 시대 준비해야할 직업 3가지 분야

AI 개발자  : 인공지능 기술을 주도하며 혁신적인 솔루션을 창조

AI개발자는 머신러닝, 딥 러닝, 자연어 처리등 인공지능 분야에서 전문적인 지식과 기술을 보유하고 있으며, 다양한 알고리즘 개발과 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 모델을 창조해 낸다. 이들은 실제 문제를 해결하기 위해 이미지인식, 음성인식, 자율주행등 다양한 방법으로 인공지능을 테스트하고 사업화 하고 있다. 

AI 개발자가 되기 위한 준비과정

1. 기초지식 습득 : 프로그래밍언어, Python, java, 또는 c++등 프로그래밍 언어에 대한 기초지식을 습득해야 한다.

2. 머신러닝및 딥러닝 이론 학습 : 온라인강의나, 대학원, 커뮤니티, 국비지원학원등에서 배우기를 추천하며, Coursera, edX, Udacity와 같은 플랫폼에서 제공하는 강의를 참고해도 좋다.

3. 참고자료 : "Deep Learing"(lan Goodfellow, Yoshua Bengio), "Pattern Recognition and Machine Learning"(Christoper Bishop) 참고하기 바란다.

4. 프로젝트 실습 : 이론을 바탕으로 직접 실습해 보는게 실력향상에 도움이되며, Kaggle와 같은 온라인 플랫폼에서 데이터셋을 활용하여 머신 러닝과 딥러닝 모델을 구축해 보는것도 좋을 듯 하다. 

5. 온라니 커뮤니티 활동 : 온라인 포럼이나 소셜미디어를 통해 개발자들과 소통하고 많은 정보를 얻는 것이 학습에 도움이 될것이다.

데이터 과학자 : 대용량 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 도출해 내는 데이터 전문가

데이터 과학자는 대용량 데이터를 수집, 분석, 가공하여 의미 있는 정보를 도출해 내고 또한 데이터를 시각화하거나 통계적 기법을 활용하여 패턴을 발견하고 예측 모델을 개발할 수 있다. 이를 통해 기업에서는 고객에 행동, 시장동향, 비즈니스 전략에 활용하여 보다 정확하고 빠른 의사결정을 내릴 수 있다.

데이터 과학자가 되기 위한 준비과정

1. 수학과 통계 지식 습득 : 데이터 과학은 수학과 통계의 기본 개념을 이해해야 하며, 선형대수, 확률과 통계, 미적분등 수학의 개념을 정확히 습득하는것이 필요하다. 

2. 데이터 처리및 분석 도구 활용 능력 : 판다스, 넘파이, 데이베이스(SQL)등 다양한 데이터 처리 분석 도구를 하나쯤은 다룰줄 알아야 겠다.

3. 데이터 과학 도구와 라이브러리 학습 : 데이터 시각화를 위해 Tableau, 분석을 위한 SAS, 데이터마이닝을 위한 RapidMiner 같은 도구를 습득하는게 데이터 과학자 전문가로 인정받을 수 있다.

사이버 보안 전문가 : 신규 위협에 대응하며 시스템과 데이터를 보호하는 보안 전문가

사이버 보안 전문가는 네트워크, 컴퓨터시스템, 데이터를 해킹이나 악성코드, 데이터 유출등 다양한 사이버 위협으로 부터 시스템과 데이터를 안전하게 보호하는 전문가이다. 이에 기본적으로 암호화 기술, 침입차단시스템, 방화벽등 보안솔루션을 구현하고 모니터링하며 잠재적인 위협을 식별할 줄 알아야 한다.

사이버 보안 전문가가 되기 위한 준비과정

1. 컴퓨터이론및 네트워크 학습 : 기본적으로 컴퓨터 시스템에 대한 이론과 네트워크 지식을 습득해야 한다. 컴퓨터 구조나 운영체제, 네트워크에 대한 깊은 이해가 필요하다.

2. 보안관련 기술 습득 : 암호학, 악성코드분석, 보안 프로토콜, 접근제어등 보안과 관련된 지식들을 사전에 공부하는게 보안 전문가로 가는 지름길이다.

3. 보안인증 획득 : 국내에는 보안전문가 자격증이 있고 해외에는 CISSP, CEH와 같은 자격증이 있으니 도전해 볼만 하며, 대부분 학원을 통해 취득할 수 있다. 

4. 모의해킹및 침투 테스트 학습 : 해킹도구와 기법을 학습하여 가상의 시스템및 네트워크 취약점을 발견하여 직접 모의해킹을 해봄으로써 사이버 공격을 예방할 수 있다.