데이터 사이언스와 AI의 미래: 각자 잘하는 것을 파악하자

해당 도메인에 대한 깊이있는 이해와 주어진 문제에 대해 올바른 질문을 던지고 주어진 결과를 해석해서 결론을 내고 이해당사자를 설득하는 종합적인 문제 해결력이 더 중요해 질 것이다.
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14일간 매일 성장하는 데이터 블로그 챌린지 [😈데블챌],
열한번째 포스트는 AI와 데이터 사이언스의 미래에 대한 포스트입니다.

[요약]

생성형 AI (generative AI)의 등장으로 모든 업계들이 술렁이고 있는 가운데, AI와 가장 밀접한 관계에 있는 IT업계에서도 이러한 변화에 대비해야 하는 움직임이 자주 관찰됩니다.

데이터 분석 또는 사이언스 분야 내에서도 이러한 흐름을 읽을수 있는 내용이 있는데요. 현재 업무가 단순 리포팅이나 추출에 그친다면 그 업무는 AI에게 대체될 가능성이 높습니다. 곧 사람이 해야 하는 일은 분석의 완성도를 높이는 일이 될 것이라고 말하고 있습니다.


[인사이트]

결국 데이터를 이해하는 리터러시를 어떻게 높일지를 고민하는 과정이 앞으로의 과제가 될 수 있다고 생각합니다. 이제 데이터 분석가 뿐만 아니라 경영진, 그리고 다른 부서의 사람들도 모두 데이터를 어떻게 활용할지를 고민하게 될테니까요.

데이터를 알리는 선교사의 역할이 되는 것, 그것이 다음 데이터 분석가의 역할이 되지 않을까요?

앞으로도 DATA/AI를 재미있고 가치있게 배울 수 있도록 데이터리차드 (datarichard)가 함께 하겠습니다.

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블로그 원문: https://brunch.co.kr/@lifidea/58