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    빅데이터 커리어 가이드북

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    빅데이터 커리어 가이드북

    • 조성준, 김현용, 박서영, 안용대, 임성연 저
    • 길벗
    • 2021년 11월 12일
    • 정가
      20,000원
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    ISBN: 9791165217495 400쪽 170 x 225 (㎜)

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    출판사 리뷰

    이 책의 목표는 지금까지 누구도 알려 주지 않았던 빅데이터 직업과 직무를 마치 친구나 선후배로부터 전해 듣는 것처럼 생생하게 경험하도록 도와주는 것입니다. 이를 위해 집필진의 경험과 지식, 현업에서 활발히 활동 중인 빅데이터 전문가와의 인터뷰 그리고 철저한 조사를 바탕으로 지금까지 빅데이터 전문가로만 소개됐던 직무를 세분화했습니다. 직무별 설명뿐 아니라 해당직무에 필요한 지식과 능력, 취업 준비에 필요한 내용도 함께 담았습니다. 더 나아가 각 빅데이터 직무가 현실 세계에서 어떤 식으로 유기적으로 협업하는지에 쉽게 보여 주기 위해 여러 케이스 스터디도 담았습니다. 취업을 준비 중인 독자가 각 빅데이터 진로를 더 철저하게 준비해 꿈꾸던 취업을 이루길 기원합니다. 빅데이터 팀을 적극적으로 구성하려는 기업의 인사 담당자나 빅데이터가 불러일으킨 직업 세계의 변화에 대해 알차게 배우고 싶은 독자에게도 많은 도움이 되길 바랍니다.

    이 책은 네 개의 마당으로 구성돼 있습니다. 각 마당에서는 빅데이터가 무엇이고, 빅데이터 전문가는 어떤 일을 하는지 그리고 빅데이터 전문가가 되려면 어떤 지식이 필요하고, 빅데이터 전문가로 취업하려면 어떤 준비가 필요한지를 구체적으로 설명합니다.

    첫째마당에서는 최근 각광받는 빅데이터가 무엇인지 설명하고, 이에 따른 기업과 빅데이터 직업의 변화 그리고 새로운 직업의 탄생을 다뤘습니다. 우선 빅데이터 산업 내에서 빈번하게 등장하는 업무와 특징을 기준으로 빅데이터 전문가를 여섯 직무로 나눴습니다. 또한 각 직무가 서로 현업의 다른 부서와 유기적으로 작동하는 과정을 보여 주기 위해 실제 회사에서 진행한 프로젝트를 바탕으로 케이스 스터디를 실었습니다.

    둘째마당에서는 각 직업의 구체적인 업무를 상세히 설명하고, 실제로 다양한 환경에서 근무하는 빅데이터 전문가의 인터뷰를 담았습니다. 같은 직종에서 같은 업무를 수행하더라도 그 경험은 개개인의 성격이나 배경, 관심사 등에 따라 다를 것입니다. 집필진 역시 단편적인 특징만으로 직무를 정의하는 데 그쳐선 안 된다고 생각했기 때문에 최대한 다양한 경험을 가진 빅데이터 전문가를 인터뷰했습니다.

    셋째마당에서는 빅데이터 직무별로 반드시 갖춰야 할 핵심적인 지식과 기술적인 역량을 다뤘습니다. 저희 집필진의 전문 지식과 온라인 구인·구직 공고 분석, 빅데이터 전문가 인터뷰, 기업의 인사팀과 경영진 인터뷰를 바탕으로 내용을 정리했습니다. 여기에는 오래전부터 데이터 분석에 사용한 선형 대수학 및 통계 기법부터 최근 몇 년 사이 크게 각광받는 딥러닝도 포함돼 있습니다.

    넷째마당에서는 빅데이터 관련 취업 준비 과정을 다뤘습니다. 누구나 자신만의 준비 방법과 스타일이 있지만, 빅데이터 관련 취업 준비가 다른 분야와 어떻게 다른지 그리고 현재 취업 시장에서 어떤 지식과 기술 및 태도를 요구하는지에 중점을 뒀습니다.

    저자 소개

    조성준, 김현용, 박서영, 안용대, 임성연

    저자 : 조성준
    대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가’이자 서울대학교 산업공학과 교수로, 서울대학교 산업공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 미국 워싱턴대학교에서 인공지능 연구로 석사 학위, 메릴랜드대학교에서 신경망과 기계학습 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 서울대학교 데이터마이닝센터 센터장과 국무총리 산하 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡고 있으며, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장과 한국데이터마이닝학회 회장을 지냈다.

    저자 : 김현용
    현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 박사과정을 밟고 있으며, 파이낸셜 데이터옵스 기술 기반 스타트업 ㈜프리즘39의 대표를 맡고 있다. 서울대학교 응용생물화학부와 통계학과에서 학부 졸업한 후 AXA에서 프라이싱 스페셜리스트로 금융 데이터를 분석했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석사 학위를 취득했으며, 데이터 기반 자동화 기술과 머신러닝 기술의 금융 분야 응용에 많은 관심을 갖고 있다.

    저자 : 박서영
    현재 펜실베이니아대학의 와튼스쿨에서 박사과정을 밟고 있다. 듀크대학에서 공공정책학 학사 학위를 받았고, 워싱턴 디씨의 부즈 알렌 해밀턴에서 컨설턴트로 근무했다. 당시 데이터마이닝에 관심을 갖게 돼 각종 온라인 강의로 독학했다. 이후 서울대학교 산업공학과에서 석사과정을 시작해 데이터마이닝 연구실에서 다양한 연구 개발 경험을 쌓았으며, 2021년 2월 석사 학위를 취득했다.

    저자 : 안용대
    현재 동형암호 기술 기반 스타트업 ㈜디사일로에서 데이터 사이언스팀 팀장을 맡고 있고, 세종대학교 호텔관광대학 호텔관광경영학과 LINC+ 관광플랫폼 D&M 트랙 연구 교수를 겸임하고 있다. 한국과학기술원 산업 및 시스템공학과를 학부 졸업한 후 현대중공업 조선사업기획부에서 3년간 근무했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합과정으로 2021년 8월 박사 졸업했다. 대학원 과정 중에 쇼박스, LG전자, LS산전, 현대자동차 등 다양한 기업의 데이터 분석 관련 연구 과제에 참여했다.

    저자 : 임성연
    현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합 과정을 밟고 있다. 영국 임페리얼 칼리지 런던에서 수학 학사 학위를 취득했고, 홍콩 HSBC에서 비즈니스 애널리스트, 홍콩 BNP 파리바에서 시스템 애널리스트로 근무했다. 금융 데이터와 머신러닝 기술에 대한 관심으로 다양한 연구 개발 활동을 이어가고 있다.

    목차

    첫째마당. 빅데이터 세상

    1. 빅데이터의 등장
    01 쌓이는 데이터
    02 연산 기술의 발전
    03 데이터 개방과 융합

    2. 기업의 변화
    01 기존 기업의 전환
    02 새로운 기업의 출현
    03 미래 기업의 모습

    3. 빅데이터 직무를 정의하는 이유
    01 직무 공고 현황
    02 직무 정의

    4. 직무별 개관
    01 직무별 한 줄 설명
    02 직무별 직무기술서

    5. 케이스 스터디
    01 빅데이터팀 구성
    02 데이터베이스 구축과 시각화 도구 도입
    03 분석 환경 설계 및 구축
    04 고객 이탈 예측 모델 개발

    둘째마당. 빅데이터 직무

    1. 데이터 엔지니어
    01 데이터 엔지니어의 업무
    02 성공 요소
    03 데이터 엔지니어 인터뷰 1
    04 데이터 엔지니어 인터뷰 2

    2. 데이터 애널리스트
    01 데이터 애널리스트의 업무
    02 성공 요소
    03 데이터 애널리스트 인터뷰 1
    04 데이터 애널리스트 인터뷰 2

    3. 데이터 사이언티스트
    01 데이터 사이언티스트의 업무
    02 성공 요소
    03 데이터 사이언티스트 인터뷰 1
    04 데이터 사이언티스트 인터뷰 2

    4. 데이터 리서처
    01 데이터 리서처의 업무
    02 성공 요소
    03 데이터 리서처 인터뷰 1
    04 데이터 리서터 인터뷰 2

    5. 시티즌 데이터 사이언티스트
    01 시티즌 데이터 사이언티스트의 업무
    02 시티즌 데이터 사이언티스트 인터뷰

    6. 데이터 기획자
    01 데이터 기획자의 업무
    02 데이터 기획자 인터뷰(데이터 앙트레프레너)

    셋째마당. 빅데이터 지식

    1. 예비 빅데이터 전문가를 위한 지식
    01 빅데이터 지식 마당 활용법
    02 공부 자료 활용법

    2. 빅데이터 프로젝트
    01 문제 정의
    02 데이터 수집 및 이해
    03 데이터 분석과 모델링
    04 배포 및 적용

    3. 시각화
    01 시각화의 유형
    02 공부 자료

    4. 데이터 분석 소프트웨어
    01 이렇게 공부하세요
    02 데이터 분석 소프트웨어

    5. 웹 크롤링
    01 웹 크롤링 기법
    02 공부 자료

    6. 프로그래밍
    01 이렇게 공부하세요
    02 프로그래밍 언어
    03 자료 구조와 알고리즘
    04 공부 자료

    7. 수학 및 통계학
    01 이렇게 공부하세요
    02 수학
    03 통계학
    04 정보 이론
    05 공부 자료

    8. 머신러닝
    01 이렇게 공부하세요
    02 머신러닝
    03 지도학습
    04 지도학습 프로세스
    05 지도학습 기법
    06 비지도학습
    07 비지도학습 프로세스
    08 비지도학습 기법
    09 강화학습
    10 강화학습 프로세스
    11 강화학습 기법
    12 머신러닝 패키지
    13 공부 자료

    9. 데이터 파이프라인 및 클라우드
    01 데이터 파이프라인
    02 클라우드

    넷째마당. 빅데이터 취업

    1. 빅데이터 직업 시장
    01 빅데이터 직업 시장에 참여하기
    02 직무 정하기
    03 산업 도메인 정하기
    04 적합한 회사 찾기

    2. 준비 활동
    01 인턴십
    02 연구 경험
    03 데이터 분석 대회(공모전)
    04 프로젝트 경험(개인 경험)
    05 인사이트 도출 훈련
    06 링크드인과 깃허브로 온라인 프로필 관리하기
    07 헤드헌터와의 관계 관리하기

    3. 취업 절차
    01 국내 취업 절차 알아보기
    02 해외 취업 절차 알아보기

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