쩡이의 하루

아이티윌에서는 4차 산업혁명에 적합한 인재양성을 목적으로 빅데이터 분석과 머신러닝 분야에 교육과정을 진행하고 있습니다.
2017년 1기를 시작으로 현재 7기를 운영하면서 수 많은 학생들의 신청과 면담을 통해 기수 별 30명을 선발하여 해당 분야에 취업에 성공하고 있습니다.

빅데이터에 대한 인기는 높아져가고 있지만 학생들 입장에서 취업 또는 교육에 대한 정보를 얻기가 굉장히 어려운 실정입니다.
신입은 취업이 어렵다, 유관 업종으로 취업 후 이직을 해야한다, 자바를 배워야한다 등등취업을 목전에 두고 중요한 시기에 일관적이지 않은 정보들로 진로를 설정하는데 어려움을 겪고 있는 학생들이 증가하고 있는 추세입니다 

1기부터 7기까지 과정을 운영하면서 눈에 띄게 변화한 것은 취업의 방향입니다.
1년 전에는 빅데이터 분석의 분야가 압도적으로 선호했고 취업처 역시 분석 파트였습니다. 대기업, 공공기관 등으로 취업을 하였지만 인공지능이 이슈화되면서 딥러닝 연구원 쪽으로 취업을 활발하게 하고 있습니다.
머신러닝과 딥러닝의 프로젝트를 통해 제작되는 포트폴리오가 기업에 입장에서는 흥미를 주기에 충분했기 때문이라고 생각이 되며, 딥러닝&머신러닝 업계의 성장과 인력수요가 급증했다는 것을 알 수 있습니다.

안녕하세요. 빅데이터 전문교육기관 아이티윌입니다.
빅데이터 교육을 진행하는 수많은 교육기관 중 아이티윌이 가장 눈에 띄는 이유는
이미 수강생, 졸업생들의 입소문 난 커리큘럼이 아닐까 싶습니다.

빅데이터 분석에 초점이 맞춰진 교육을 찾고 있다면 SQL, 파이썬, 통계패키지 R 교육이 중점이 되어 교육이 진행되야 합니다. 추가적으로 머신러닝, 딥러닝 등의 핵심 기술을 배워 다양한 데이터를 수집, 정제, 처리, 분석하여 인공지능 기술에 접목을 할 수 있는 교육을 배울 수 있습니다.

최근 정부가 향후 5년간 4차산업혁명 핵심 분야에서 핵심인재 1만 명을 양성한다고 밝혔고,

산업 전반에 빅데이터의 중요성이 지속해서 상승하면서 빅데이터 분야로 취업을 생각하는 학생들이 많아지고 있다.

하지만, 대학교 전공수업으로도 해당분야는 취업이 어려울 정도로 진입장벽이 높으며

취업준비생은 실제 현장에서 사용되는 실무기술을 경험해보기가 어려워 실무중심의 국비교육을 통해 취업역량을 보완해나가고 있다.

국비교육을 선택하는데 있어, 너무많은 교육기관으로 선택의 어려움을 겪는 분들이 많은 것이다.

빅데이터 관련교육은 크게 두가지의 커리큘럼으로 나뉜다.

1. 자바 프로그래밍 언어가 베이스된 빅데이터 교육

2. 자바 프로그래밍 언어는 배제된 빅데이터 분석과 머신러닝 교육

1번의 경우 자바개발자를 양성하는 것을 목표로하며, 웹 개발자를 양성하는 과정에 빅데이터에 대한 내용이 추가된 커리큘럼으로

 보통 하둡, R, 파이썬이 포함이 되어 있습니다. 

2번은 빅데이터 분석에 해당하는 SQL,파이썬,R과 인공지능에 해당하는 머신러닝,딥러닝 등이 포함되어 있는 커리큘럼으로

다양한 데이터를 수집, 분석하여 인공지능 기술에 접목을 할 수 있는 빅데이터 분석 및 개발 과정이라고 보시면 됩니다.

4차산업 핵심 기술에 대한 정부의 투자가 확대되고 은행, 보험 등

금융권의 빅데이터 플랫폼 투자 본격적으로 이루어지면서 국내 빅데이터 시장이 꾸준히 상승하고 있습니다.

매년 30%의 성장세를 보여 3년 후인 2020년도에는 현재 인력의 60.4%가 증가될 것이라 합니다.

하지만 해당 직군의 전문인력이 절대적으로 부족한 현실입니다.

공급업계에서는 실무중심의 인력양성을 위한 다양한 지원 등을 필요로 하고 있습니다.

머신러닝은
컴퓨터에게 많은 데이터양을 입력시키고, 그 데이터에서 일반적인 패턴을 스스로 찾아내게 하는 기술을 의미합니다.

흔히 말하는 인공지능과는 비슷하지만, 머신러닝은 인공지능을 가능하게 하는 한 기술이라고 생각하시면 됩니다.

또한 머신러닝은 사람이 기계에 특정한 정보에 대한 입력을 통해 학습시키는 것이 아니라, 기계가 주어진 데이터들을 토대로 스스로 학습하는 것을 의미하며 기계학습이라고도 부릅니다.

딥러닝은 머신러닝을 가능하게 하는 방법 중 하나이며, 머신러닝에 포함되는 개념입니다.

컴퓨터가 단순히 인간이 제공한 데이터만으로 판단하는 것을 넘어 그 데이터를 바탕으로 인간처럼 학습하는 단계입니다.

안녕하세요.

빅데이터 취업과 관련된 기업별 직무를 소개드립니다.

자체적으로 빅데이터 센터를 운영하면서 기술개발에 힘쓰는 대표적인 기업들을 소개드리겠습니다.

1. 신한카드

빅데이터 센터 운영

빅데이터의 역량을 활용해 내외부의 영업 경쟁력을 강화하는 업무

내부 : 빅데이터를 기반으로 정보를 제공하고 공동 마케팅과 영업 인사이트 강화

외부 : 민간기업과 공공기관의 정책 수립 및 컨설팅

ex) 브랜드별 잠재고객 특성 및 마케팅 페르소나 분석/지역 기반의 상권정보 분석

*페르소나(사용자 특징 분석)

* 빅데이터 활용 영역

<신용카드사에서 빅데이터 활용 차별점>

- 유일무일한 실생활 소비 데이터

- 다른데이터보다 속보성을 가짐

- 외국인 관광객의 국가 정보를 취급 및 분석가능.(신한카드 유일)

2. 현대자동차

차량지능화사업부 빅데이터실 운영

- 자동차 설계나 정비(내부 데이터), 자동차 구매 전후의 고객반응(외부 데이터)

- 텍스트 마이닝 기술력을 활용한 텍스트들간의 상관 관계 유추

- 데이터 해석 및 의미있는 인사이트를 얻어 분석을 해야함.

- 자동차 산업이니만큼 기술적인 부분이 많이 작용함.

- 컴퓨터공학, 기계, 유전, 산업, 토목, 통계, 수학, 경영, 영문 전공 등 다양한 전공

- 이슈 : 자동차의 편의와 안전관련 기술에 대한 활용과 처리하는 방법

3. SK텔레콤

사업영역 : Geovision, Smart Insight 등 빅데이터 분석 기반의 사업

Geovision : SKT와 카드사, 부동산 관련 기업 등과의 제휴를 통해 GIS 기반으로 Data를 결합하여 개인정보 침해의 우려가 없으며, 다양한 영영에 걸쳐 Data 분석의 인사이트를 제공하는 사업.

Smart Insight : 뉴스, 블로그, 카페, SNS 등 온라인에서 표출되는 여론(Buzz)을 분석하여 인사이트를 제공하는 소셜분석 사업

데이터 기반 신규 BM(비즈니스 모델링)을 기획하고, 사업에 필요한 데이터와 인프라에 대한 관리, 그리고 외부 고객들의 문제 상황을 함께 공유 및 설계하는 업무

4. 코오롱베니트(코오롱 계열사)

BA(Big Anaytics)팀은 빅데이터 서비스를 위한 '데이터플랫폼/분석'과 '솔루션/분석 서비스'분야

-  제조, 유통, 금융 등 다양한 분야에서 고객 특성 및 요구 사항에 맞는 데이터 분석 및 컨설팅 서비스를 제공

- 기본 통계 분석부터 모델/프로세스 최적화, 비정형 분석, 미래 예측 등 다양한 방법을 통해 고객께 새로운 Insight를 선보이고자 끊임없이 노력함.

- 먼저 고객이 속한 시장과 전체적인 프로세스를 파악 / 고객이 보유한 내부 데이터를 가공, 분석하여 고객의 요구와 목적에 적합한 데이터 분석 모델을 도출/ 고객가치창출

- 최종목표 : 고객가치창출

- 역량 : 꼼꼼하고 논리적인 자질과 역량

5. 서울아산병원

- 세계적인 양질의 의료 빅데이터 생산 병원

- 병원과 외부기관의 중간역할로 빅데이터 센터를 통해 오픈 플랫폼을 구축하여 환자 진료/치료 개선, 연구지원, 병원프로세스 개선, 빅데이터 사업화 지원, 분석인력 양성 및 일자리 창출

- 데이터 분석을 통한 치료

IT전문인력 양성기관인 아이티윌에서 취업준비생을 대상으로 빅데이터 전문가를 양성하는 취업연계교육을 전액 무료로 실시하고 있습니다.

위의 이미지를 클릭하시면 빅데이터 교육 상세페이지로 이동합니다.

감사합니다.

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