주말에 뭐해? 전문가가 알려주는 미술관 200% 활용법
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⟪스토리를 만드는 사람들⟫
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📰 인공지능만으로 운영된 스타트업의 실패
카네기 멜론 대학교의 연구자들은 “TheAgentCompany”라는 회사를 만들었다. 이 회사는 AI 모델들이 소프트웨어 엔지니어, 재무 분석가, 프로젝트 매니저로 일하는 곳.
기업 대표들 중에는 “우리는 직원 교육을 할 여유가 없다.”라고 거리낌없이 이야기하는 사람이 있는데, 안타깝게도 이런 생각을 지닌 기업에는 눈에 띄는 인재가 모이기 어렵다. 그러니 교육에 투자해야 한다. 그렇다고 덜컥 큰 돈을 쓰라는 의미는 아니다. 투자한다는 것은 돈을 써서 외부 연수를 시킨다는 의미 말고도, 사내에서 시간과 노력을 들여 교육을 한다는 뜻도 있다.
... 더 보기5월 둘째주 - OpenAI 인수부터 마소에 반기까지. 다 하는군요
O
... 더 보기데이터 분석가 커리어 만들기[#3 경험 ]
데이터 분석으로 커리어를 만들어 갔던 과정을 공유해보려고 합니다.
회사 부터 과정으로 일반적으로 크게 나누면 대기업에 취직하여 경험을 쌓아 가는 과정과 컨설팅, 분석 전문 회사 등에 취직하여 커리어를 쌓는 과정이 있다고 생각합니다. (뭐 다른 커리어 패스도 있겠지만 두 가지로 나누고 이야기 하려고 합니다.)
이중에서 저는 제 경험을 기반으로 후자의 케이스를 먼저 이야기하려고 합니다.
저는 처음 커리어를 컨설팅 업체에서 시작했습니다. 물론 빅데이터가 트렌드로 등장하는 시기여서 해당 업무를 아는 사람(?), 경험이 있는 사람은 별로 없었다. 빅데이터를 3V로 정의하던 시점이었습니다. ^^
서두가 길었지만 커리어를 만들어가는 과정에서 제일 중요하게 생각하는 요소는 어떤 프로젝트에서 어떤 역할을 했고 본인의 것으로 어떻게 만들었는지가 중요하다고 생각합니다.
아래는 커리어에서 중요하다고 생각하는 요소를 나열해봤습니다.
1. 도메인 이해
- 데이터 분석을 할 때 필요한건 데이터 처리, 분석 과정 뿐만 아니라, 데이터에 대한 도메인 이해도, 데이터 이해 능력도 필요합니다. 도메인의 특성에 따라서 데이터의 상황, 케이스... 더 보기
