문과는 안된다? No! 빅데이터는 문과에서 시작된다 | 조성준 교수 | 4차산업혁명 빅데이터 인공지능

#하우투 #4차산업혁명 #빅데이터
4차 산업혁명, 문과가 설 자리가 점점 줄어든다고 생각하게 되죠.
문과는 안된다? No! 빅데이터 혁신에 가장 필요한 것은 기획 !
조성준 서울대학교 교수가 알려주는 세상을 읽는 새로운 언어 ‘빅데이터’
[MBC강원영동X더유니브 : #지식플랫폼 #하우투]
========================================
하루 중 아주 잠시만 시간을 투자한다면 일어나는 우리 마음의 작은 변화를 전합니다. #MBC강원영동 ‘스미다’와 20대 라이프 웹진 ‘더유니브’가 함께 만드는 라이프 에세이 프로젝트. 지식플랫폼 ‘#하우투’

[@ryanp9441]

빅데이터를 전문적으로 다루는 데이터사이언티스트가 될려면
1) 데이터를 가공하고 잘 다루는 코딩 능력 - 이과 컴싸 전공 유리
2) 데이터는 숫자가 대부분이므로 숫자를 갖고 노는 능력 - 수학, 통계 전공 유리
3) 데이터사이언스 영역은 최신 지식이 계속 업데이트 되므로 꾸준히 논문을 찾아보고 구글링하며 계속 평생 컴퓨터에 앉아 공부해야 하는, 의자에 꾸준히 앉아 있는 능력 - 꾸준함 + 영어능력
4) 주어진 가공된 데이터를 여러 모델에 돌리는 모델링 능력 - 모델 자체가 알고리즘이므로, 알고리즘은 코드로 만든 모델이기때문에 결국은 컴공, sw 전공 유리
5) 주어진 어떤 도메인의 데이터를 가공할 지, 최종적으로 의사결정할 때 중요시 여기는 도메인 능력 - 이 도메인은 문과 이과 다양.
6) 얻은 인사이트를 남에게 전달하는 커뮤니케이션 능력
** 결론
수학 + 통계 + 영어 + 모델링 + 코딩 + 알고리즘 이해 + 도메인 지식 + 커뮤니케이션 능력
이 모든 걸 갖춘 게 데이터사이언티스트임.
세분화되게 나누어서 좀 더 잘하는 쪽으로 치우친다면 데이터분석가 또는 데이터 엔지니어로 나눌 수 있음.
데이터분석가는 수를 해석하는 수학적 능력이 중요
데이터엔지니어는 말그대로 엔지니어라 코딩 위주.
데이터사이언티스트는 위 모든 역량 전부 다.
따라서, 데이터사이언스는 문과가 아니라 이과가 절대적으로 유리하고 하는 업무도 거의 이과입니다...
문과라 하더라도 데이터를 좋아해야 해요.
끝도없는 숫자를 보면서 재미를 느껴야 하는 직업.
문과는 도메인 지식이 강할 수 있겠지만, 도메인 지식만 강하다면 그냥 해당 도메인 전문가를 뽑지 문과생을 데이터사이언티스트로 뽑지는 않아요.
통계전공 또는 소프트웨어과로 가시길 절대적 추천.
Ai 붐이라 잠깐 발 들였다가 코딩&수학때문에 포기하는 문과생들 수두룩합니다.
이과 위주에요.
그리고 아직도 취업시장에선 문과출신이면
전공자에 비해 불리한건 사실이에요.

[@khw6005]

연대 응용통계->이과쪽 딥러닝 skp대학원 나와도요?(제 계획입니다)

[@learndoenjoy2023]

기술적인거는 이제는 생성형AI가 커버 가능해서 기획력, 통찰력, 실행력 등을 가진 사람이 빅데이터를 잘 활용할 수 있을 것 같습니다.

[@qwert-hg6vh]

​@@khw6005 딥러닝은 자연어처리, 컴퓨터비전에 특화된거고, 전반적인 데이터 전체를 다루려면 데이터사이언스는 통계학 대학원이 맞아요

[@yebsunny8042]

쉽고도 명쾌한 강의, 궁금했던 질문들과 대답까지, 좋은 영상 잘 보았습니다. 감사합니다.

[@morakano3355]

우리는 글 못읽는 사람을 문맹이라 불렀고 이제 컴맹을 거쳐 데맹까지 왔다.
뭔가의 맹으로 살아선 인간구실을 못하는 법

[@오늘의할인-q6c]

결국 의사결정자의 역할이 중요하겠군요. 문과 화이팅 !

[@정풍해정]

좋아요 로봇트 구독~ ㅈㄹㄱ(조루더~)?

[@officialmoder]

요약 데이터 과학자 하란 소리.

[@정풍해정]

좋아요 로봇트 구독~ ㅈㄹㄱ

[@veramode2457]

누구나 젊은 사람이면 이미 다 알고 있고, 누구에게도 도움되지 않는 뜬구름 잡는 내용만 있네요.
이렇게도 아~무 도움 안되는 강의는 처음 봤음. 강의하는 본인도 본인이 무슨말 하고 있는지 모를듯..