인공지능 (머신러닝) 직장 취업 어떻게 해요? ft. 스탠포드 박사

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 18 дек 2024

Комментарии • 210

  • @WonieSong
    @WonieSong  5 лет назад +32

    인터뷰어님이 중요하다고 한 인턴쉽 구하는법: ruclips.net/video/BKTmiMQjfUo/видео.html

    • @rosslee294
      @rosslee294 5 лет назад

      @Wide Lens 저도 그부분 여러번 돌려 들었네요. 팬클레이크 ?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +2

      질문 감사드립니다! 여기입니다: hackerrank.com

    • @KRsseds
      @KRsseds 5 лет назад

      안녕하세요. 전자공학전공하고 엘지에서 회로설계일을 좀 하다가 현재 퇴사 후 정부산하연구원에서 연구원으로 일하며 인공지능분야 석사진학 준비중입니다.
      먼저 좋은 영상 정말 감사드립니다. 혹시 실례가 아니라면 영상에 나오신분의 메일이나 연락할수있는 방법을 여쭤봐도될까요? 현재저는 SW분야가아닌 HW기반의 인공지능 분야에 대한 공부를 하기위해 준비중인데 주변에 인공지능 분야에 대해 공부를하고있거나 마친 지인이 없습니다. 막막하지만 현재계획으론 국내 석사를하고 박사는 유학을 가려 합니다. 부탁드리겠습니다.
      읽어주셔서 감사합니다.

  • @RenaissanceLK
    @RenaissanceLK 5 лет назад +86

    질문좋고 답변좋고... 인터뷰 오브 더 이어

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      ㅎㅎㅎ 감사합니다

  • @user-30201
    @user-30201 5 лет назад +54

    진짜 탈탈 털리셨네요.
    인터뷰하신분도 답변 잘해주셨지만...질문자님도 참 질문들이 좋네요

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      감사합니다 ㅎㅎ

  • @IW-hl2bc
    @IW-hl2bc 5 лет назад +39

    실제 데이터는 학교 데이터와 다르다 ㅋㅋㅋ 공감100퍼죠 ㅋㅋ 저는 금융데이터를 보기때문에 정리가 어느정도 되어있음에도 불과하고 데이터 패턴 변화로 항상 문제가 터지죠.
    그런 문제로 논문으로 로직 구현하는것보다 다양한 패턴의 데이터를 어떻게 누락없이 비즈니스에 맞게 원하는 형태로 데이터를 만드느냐가 중요하다 생각되네요

    • @곰탱이쿵쿵
      @곰탱이쿵쿵 4 года назад

      IW 3714 그런 능력은 비지니스에 맞게 분석하는 능력이 중요한가요? 아님 sql쪽 역량인가...?

  • @30.0sec
    @30.0sec 4 года назад +7

    질문은 날카롭고 답변은 fancy

  • @rosepark5128
    @rosepark5128 5 лет назад +17

    일반(?) 개발자, 학사 출신으로 머신러닝 관련 일을 할 수도 있지만....(본인이 엄청 노력해서 최근 논문 정도 이해할 수 있는 깊은 실력을 닦았거나 관련 프로젝트 경험이 있는 경우) 극히 드문 일입니다. 최소한 석사, 박사 정도 수준의 공부와 프로젝트 경험이 있어야 취직이 가능합니다.

    • @helenahong7115
      @helenahong7115 3 года назад

      data scientists 도 석/박사 학위가 있어야 취직이 가능한가요?

  • @banmari2566
    @banmari2566 5 лет назад +41

    관련 공부를 하시거나 취업을 준비하시는 분들 외에도 저같은 비개발자에게도
    기본적 개념을 잡아주는 명쾌한 설명이네요.
    인터뷰 진행도 속도감이 있어서 더 재미있고
    다루시는 주제가 항상 흥미롭습니다.
    다음엔 또 어떤 주제를 다룰실지 기대되네요!

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      응원 해주셔서 감사합니다 :)

  • @bencharm-s6o
    @bencharm-s6o 3 года назад +3

    이런 현직자 인터뷰 너무 좋습니다. 질문도 가려운 부분 긁어주는 질문이라 너무 좋고.

  • @sengineer2554
    @sengineer2554 5 лет назад +19

    오 테이크홈이라니.. 확실히 데이터 사이언스쪽은 인터뷰도 좀 다르군요. 영상 잘봤습니다 재밌어요!

  • @ilikeiek
    @ilikeiek 5 лет назад +12

    고급정보 감사합니다. 정말...

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      시간 내서 봐주셔서 감사합니다!

  • @axiom3axiom34
    @axiom3axiom34 5 лет назад +11

    데이터 사이언스에 대해 별로 관심은 없었는데 이런 명료한 인터뷰영상 만들어주셔서 재밌게봤습니다. 혹시나 여력이 되신다면 Ux디자이너 현업자인터뷰도 한번 진행해주실 수 ㅇ있을까요? 이번 인터뷰처럼 다양한 직군의 인터뷰를 통해 워니님이 테크업계 전반의 흐름을 알려주신다면 채널의 컨텐츠가 풍부해질것 같아요

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      axiom3 axiom3 고고싱!! 좋은 제안 감사드립니다. 안 그래도 섭외를 하려고 노력 하고 있어요..!!

  • @KIhong2
    @KIhong2 5 лет назад +5

    준비 해야할 것을 알려주셔서 동기 부여도 되는 영상같아요 너무 감사합니다 ㅜㅜ
    뭔가 보답하고싶을 정도로 감사해요 ~

  • @alexjunghongpark5417
    @alexjunghongpark5417 5 лет назад +4

    와 이것만 보니 갑자기 취업할수 있다는 자신감이 뿜뿜 올라오는것 같아요. 감사합니다 :)

  • @ckchoi2250
    @ckchoi2250 5 лет назад +5

    첫 영상부터 질문도 좋고 그에 따른 답변도 좋아서 자연스레 집중하게 되네요! 좋은 영상 감사합니다 :)

  • @택까방
    @택까방 4 года назад

    의외로 인터뷰를 잘 하시네요.
    준비도 많이 하셨겠지만 그보다 일이나 개발과정에서 쌓인커리어가 인터뷰에서 녹아나는것 같아서 보통의 아나운서가 진행하는것 보다 좋았습니다.
    여성분도 진솔한 답변감사합니다.
    최고입니다

  • @dada-bb9lw
    @dada-bb9lw 5 лет назад +6

    취업이나 필요한 정보 알려주셔서 감사합니다^^

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      도움이 됐으면 좋겠습니다!

  • @gippeumjeon2003
    @gippeumjeon2003 5 лет назад +8

    여성 공학박사님 멋져요!

  • @jwoo5344
    @jwoo5344 5 лет назад +9

    좋은영상감사합니다. 혹시 영상중간에 SQL 문제 사이트에서 풀어봤다고 하셨는데, 사이트 이름좀 알려주세요 ㅠ!!

    • @김필성-o5f
      @김필성-o5f 5 лет назад +2

      hackerRank.com 말씀하시는건가요?

  • @조현욱-c2g
    @조현욱-c2g 5 лет назад +5

    잘봤습니다~

  • @alwaysmarine2091
    @alwaysmarine2091 5 лет назад +4

    아침부터 활기를 주는 좋은 영상감사합니다. 데이터와 관련된 저의 단상, 25년전: 사장님보고자료 차트만들 때 한줄, 15년전: 마케팅부서의 실적정리자료 보조자료로 ppt5장이내, 10년전: 산업과 소비자트렌드 분석으로 경영전략 자료의 보조자료, 5년전: 이세돌을 이긴 인공지능으로 사업전략을 만들 수 있을까요(경영진), 지금: 데이터로 시작되는 사업이 미국주식시장 상위종목잠식 (인터뷰하신 박사님: (아직은) 모든 기업이 데이터사이언티스트를 필요로 하지는 않는다), 미래(?): 데이터사이언티스트들의 집단이 서로 다른 기업들을 연결하여 새로운 구조의 사회. (그냥 저의 썰렁한 생각입니다..)

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      과거 분석이 넘 적절하네요 ㅋㅋㅋ

  • @bighugging
    @bighugging 5 лет назад +1

    인터뷰내용 알차고 좋습니다!

  • @pde00
    @pde00 5 лет назад +5

    career path에 대해 궁금했었는데 좋은 정보 감사합니다.

  • @Ethereum2025
    @Ethereum2025 4 года назад +1

    답변진짜루 잘한다 저런 인재 언제 영입해보려나:)

  • @BB-rh5bp
    @BB-rh5bp 5 лет назад +5

    와 질문한 입장으로써 댓글을 안남길수없네요! 앞 영상도 보고왔습니다ㅎㅎ 제가 만나기 어려운 분에게 들으니 더 좋아요ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어가 다 나뉘는둘 몰랐네요! 물론 회바회인거같지만..! 안그래도 다들 통계지식에 알고리즘까지 짤 줄 알고 비즈니스적 인사이트까지 내놓을 줄 아는건가?? 라는 의문이 있었어요! 그냥 너무 감사하고 좋네요ㅎㅎㅎ 우리나라에서는 정말 이 롤을 구분하거나 그대로 업무를 하는 기업은 사실 대기업에도 거의 없는거같아요🤔 어쨌든 정말 좋은 이야기 들었어요..!! 학부생입장으로써 조곰 슬프지만,, 당연한 이야기,,,

    • @BB-rh5bp
      @BB-rh5bp 5 лет назад

      좀 중구난방이지만 어쨌든 좋았다는 후기입니닿ㅎㅎㅎ

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      ㅎㅎㅎ 좋은 후기 감사합니다!!

  • @sehoonlee3633
    @sehoonlee3633 5 лет назад +7

    평소에 워니님 컨텐츠 알차게 잘보고 있습니다! 양질의 컨텐츠를 공유해주셔서 감사합니다!
    저는 현재 퍼포먼스 마케팅 분야(GA 같은 데이터 분석 툴을 통해 데이터를 기반으로 하는 광고/마케팅)에서 약 3년 가량 일을 해오고 있습니다.
    퍼포먼스 마케팅이 지속적으로 성장하고 있다고는 하지만, Data-Driven 광고 직무만으로는 롱런할 수 없을 것으로 생각하여,
    Data Analytics 공부에 대한 필요성을 느끼고 있는 상황입니다.
    현재 다니시고 있는 직장에서 퍼포먼스 마케팅(혹은 Growth Marketing)과 관련된 분과의 인터뷰 등의 컨텐츠도 준비해주실 수 있으실까요?
    그 분들이 생각하는 퍼포먼스마케팅의 미래와 보다 발전하기 위해서 필요한 부분 등에 대해서 알고 싶습니다!

  • @morakano3355
    @morakano3355 3 года назад +1

    유익한 인터뷰 ㄱㅅ 합니다

  • @kimchi_taco
    @kimchi_taco 4 года назад +2

    FAANG에서 음성인식하는데요, 학교데이터랑 비슷합니다. 더 방대하지만요.

  • @yong935
    @yong935 5 лет назад +9

    연세대 대학원생인데.... 박사를 빠리로갈까 생각중인데 스텐포드라니 부럽네요..

    • @Asder23980
      @Asder23980 5 лет назад +1

      yongjin sim 안녕하세요 현재 대학교 4학년 통계전공이고 마지막 학기 남겨놓은 학생입니다. 혹시 어느 대학원 다니시는지 알 수 있을까요?? 빅데이터 관련해서 대학원 알아보고 있는데 조언을 들을 수 있을까해서요 ㅠㅠ! 괜찮으시다면 카톡 부탁드립니다! 아래 링크 타고 들어오시면 됩니다!
      open.kakao.com/o/sjbHpoAb

    • @으아-x8u
      @으아-x8u 5 лет назад +1

      학부는어디신가요

    • @yong935
      @yong935 5 лет назад

      으아 연대 응통이여~~

    • @yong935
      @yong935 5 лет назад

      strongddd 주변보면 석사때 통계가고 박사때 연구하려는쪽으로 가는것같습니다

  • @dayhan3532
    @dayhan3532 5 лет назад +2

    좋은영상 감사합니다!
    위에 질문들로 이루어진 워니님 버전(개발자 버전!) 영상 보고싶다는 생각이 드네요!

  • @sjian3008
    @sjian3008 5 лет назад +6

    데이터 분야쪽으로 전향하려 요즘 관련된 정보를 취합중이었는데 너무 강같은 정보였어요!! 특히 세 직업의 각 특징들에 대한 설명과 구분이 좋았어요 너무너무 감사해요 😍😍

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      도움이 될 수 있어서 넘 다행입니다. 인터뷰어님이 답을 너무 잘해주셔서!

  • @KS-eh5yy
    @KS-eh5yy 5 лет назад

    와 취업 과정 듣고 느낀게 사실 일하다보면 신입때는 자기가 사람 뽑는다했을때 설레는 마음으로 면접을 성실히 봐 줄 수 있겠지만 직장 몇 년 다니다 보면 그것도 귀찮고 내 할일도 많은데 라는 생각에 하기싫죠. 사실 사람이란게 대부분 비슷비슷해서 별 기대가 없어서 그런것도 있고.. 근데 영상에서는 사람 한 명 뽑으려고 들이는 비용이 대단하네요.

  • @정장환-y5r
    @정장환-y5r 5 лет назад +3

    딥러닝 관련해서 강의 한번 올려 주시면 안될까요, 공부 해보고싶은데...비전공자라서 그런가 다른 유튜브 동영상을 봐도 이해를 잘 못하겠어요ㅠ

    • @캥거루-c2y
      @캥거루-c2y 4 года назад

      정장환 오픈된 대학교 강의 참 많으니까 한번 찾아보세요

  • @se586047
    @se586047 5 лет назад +10

    똑똑한데 왜케 이뻐요? 첫눈에 반했습니다

  • @vermouthsinged9792
    @vermouthsinged9792 5 лет назад +8

    오 제가 댓글에 남겼던 질문이 나왔어요 감사합니다

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +2

      ㅎㅎ 기억했어요! 좋은 질문 감사드립니다

  • @동동-p1z
    @동동-p1z 5 лет назад +5

    코딩도 코딩이지만 수학 통계적으로 깊게 아는게 중요한 분야인가보네요. 좋은영상 잘보고 갑니다

  • @FiveSolas1
    @FiveSolas1 5 лет назад +17

    데이터 사이언티스트는 (나온 지 얼마 안 된 직업이라 업계에서도 의미가 섞여 있지만) 수학 욜라리 잘해야 됩니다. 그것도 석박사 수준으로. 진입장벽이 절대로 낮지 않습니다. 혹시 컴퓨터 사이언티스트가 되고 싶은 학생들이 있다면 수학(통계학) 엄청 잘해야 되니 제대로 알고 도전하시면 좋을것 같네요.

    • @붐붐-y1v
      @붐붐-y1v 5 лет назад +3

      통계학 전공자인데요. 요즘 통계학은 어떻게 효율적으로 표본을 추출하느냐 이게 트렌드여서 수학과는 거리가 많이 있습니다. 그래도 학부수준의 지식은 필요하지만요.

  • @helenahong7115
    @helenahong7115 3 года назад

    이 분야에 관심 있었는데 좋은 정보 얻고 갑니다~
    혹시 quant 도 이렇게 인터뷰 해주실 수 있을까요?

  • @O0OO0OO0OOOOO0O0O
    @O0OO0OO0OOOOO0O0O 5 лет назад +12

    학부 졸업생이 데이터 사이언스관련 중소기업에서 경력을 쌓는다면 석사입학과 비슷할까요?
    산업경영공학 석사 진학을 해야할지 중소기업을 가서 경력을 쌓아야할지 많이 고민되네요

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +10

      좋은 질문 감사드립니다. 저도 잘 모르지만 일단 저희 회사 상황을 보면 기업 경력 쌓는것과는 무관하게 학부 학력만 가지고 데이타 사이언티스트 롤을 하는 분은 없는거 같아요.

    • @kmyungsic
      @kmyungsic 5 лет назад +1

      그ㅡㅡ 말은 고졸이 컴만 두드리면 대졸과 같다고 이해하는 것과 같습니다.기량에 고졸인데 상위로 올라갈수 없습니다.병원에서 일한다고 의사가 시험을 볼수 없는 것과 같죠.....

    • @ytkim1347
      @ytkim1347 4 года назад +6

      석박과정에서 어떤 학습을 하고 어떤 아웃풋을 내는지 이해한다면 저런 질문이 나올 수가 없죠. 그래서 실제로 석박 경험이 없는 사람들은 단순히 연차경력 정도로 치부하거나 그 이하로 폄하하기도 하구요. 실제 업무에서 파악되는 경험은 석박과정을 거친 사람들이
      부족할 수 있지만 입사후 경험으로 극복이 되어지는 영역이지만 석박동안 경험한 학습, 가설을 기반한 주도적 연구 그리고 결과물들 내고 논문을 퍼블리쉬하는 그런 경험은 실무자는 채우기가 쉽지 않은 영역이죠..한 분야의 전문가가 되고자 한다면 공부하는데 시간을 더 투자하는 것이 백번 옳은 선택 입니다.

  • @고준수-f8k
    @고준수-f8k 5 лет назад

    구독했습니다 완전 흥미롭네요!!

  • @sankim9123
    @sankim9123 5 лет назад +4

    박사님 미인이세요!

  • @모노그램-z9n
    @모노그램-z9n 5 лет назад

    열심히 공부하겠습니다ㅋㅋㅋ

  • @jaewoochoi3034
    @jaewoochoi3034 5 лет назад +2

    데이터애널리스트에 대해서 더 자세히 말씀해줄실수잇나요??

  • @kang-pd
    @kang-pd 5 лет назад +1

    좋은 영상 감사합니다^^

  • @yellow_doraemong
    @yellow_doraemong 5 лет назад +4

    영상 잘봤습니다:)
    정말 궁금한게 있는데, 데이터 분석가 에서 UX리서처로 현업에서 커리어 자연스럽게 넘겨갈수 있는 부분인지 궁금합니다.
    보통 Ux리서처는 데이터사이언티스트처럼 진입장벽이 있어서 신입보다는 경력을 뽑는다고 알고있는데요, 여기서 그 '최소 경력'을 어떤 직무로 채워야 하는지 고민입니다.
    기업과 관련된 데이터를 다루고 분석한다는 넒은 범주에서는 데이터 분석가나 UX리서처나 비슷하다고 생각하면서도, UX리서처는 그 데이터 중에서도 '사용자 경험 데이터'를 집중하면서 리서치방법론적으로는 정량적인것 뿐만 아니라 정성적인 부분을 강조하는것으로 알고있어서 데이터분석가 롤하고는 좀 다른지않을까 추측하고 있는데요.
    그럼에도 불구하고 유사한부분을 인정해서 특별한 경력(대학원 학위or부트캠프 등)이 추가로 없어도 자연스럽게 데이터분석->ux리서처로 갈수있는지 궁금합니다!

  • @흐미-e1u
    @흐미-e1u 5 лет назад +1

    감사합니다!

  • @fjsalkfjklas
    @fjsalkfjklas 5 лет назад +2

    인터뷰어분도 감사합니다 예쁘십니다♡

    • @tinumyte
      @tinumyte 4 года назад

      인터뷰어 (interviewer): 인터뷰 하는 사람 (질문자). 인터뷰이 (interviewee): 인터뷰 받는 사람.
      음... 지금 와서 보니, Wonie도 이쁘시긴 하네요...

  • @hhyqwe
    @hhyqwe Год назад

    최고임

  • @kyueyeoljung726
    @kyueyeoljung726 5 лет назад

    영상이 유익하네요 잘 봤습니다. 저는 현재 게임업계에서 3년차 클라이언트 프로그래머로 근무중이고 내년에 AI석사 진행하려고 대학원 준비중이에요. 좋은 영상 올려주셔서 감사합니다

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      도움이 됐으면 좋겠습니다!

  • @yejinyou7975
    @yejinyou7975 5 лет назад +2

    안녕하세요! 저번 편에 이어 매우 유익한 영상 감사드립니다. 저도 data scientist가 되기 위해 스탠포드에서 석사 과정을 밟고 있습니다. 다만 저는 학부생 때 수학이나 컴퓨터 사이언스 쪽을 전공한 것이 아니라 앞으로 이 학교에서 어떻게 준비해야 할지가 의문입니다. 특히 우버 같은 mobility 회사에서 일하는 것이 제 꿈입니다. 실례가 안된다면 인터뷰어님과 connect 해주실 수 있을까요? 잠시라도 조언을 구할 수 있다면 제게는 정말 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      저한테 멜 하나 보내주세요 링크드인 플필이랑 같이

    • @yejinyou7975
      @yejinyou7975 5 лет назад

      @@WonieSong 유투브 채널에 나와있는 business inquiry 지메일로 메일 보냈습니다! 감사합니다

  • @아싸버디
    @아싸버디 5 лет назад +2

    기술만이 살 길이다

  • @쇼츠로먹고살기
    @쇼츠로먹고살기 5 лет назад +4

    06:23 해커랭크 말한거죠.?

  • @user-pb3mp
    @user-pb3mp 5 лет назад +1

    머신러닝 전문가가 되기위해 달려가는 중인데 면접얘기 듣기만 해도 벌써부터 피곤해 지네요.

  • @yellow_doraemong
    @yellow_doraemong 5 лет назад +4

    한가지 더 질문이 있는데요!ㅎㅎ
    영상에서 말씀해주신 추후 specialty가 강한 직무(엔지니어, 사이언티스트, 리서처 등)에서 경력을 어느정도 쌓은 후, 특정 제품/서비스와 팀을 리딩/의사결정 하는 manager직군으로 가려면(특히 product manager:PM) 어떤 과정을 일반적으로 거치는지 궁금합니다!
    - 그냥 경력이 n년 이상 쌓이면(Q.보통 pm을 달려면 몇년이상 경력이 필요한가요?) 자연스레 그런 기회가 열려서 찾아오는건지
    - 아니면 이직을 통해 매니저직군을 넣어보는건지
    - 아니면 pm도 pm나름의 커리어 과정이 있어서 바로 리딩하는 시니어가 아니라 junior pm부터 새롭게 시작해야 하는건지
    - 만약 junior pm이라는게 일반적으로 있다면 처음부터 PM이 목표인 사람은 특정 전문영역에서 하다가 매니저로 가기보다, 바로 사회경력을 주니어 pm부터 시작하는게 유리한건지
    - pm인 본인보다 경력이 높은 엔지니어, 개발자와 일하고 리딩하것도 미국에서는 자연스러운 일인지 궁금합니다!

  • @blacktshirtss
    @blacktshirtss 5 лет назад

    구독자 입장에서 정말 궁금해할 것 같은 질문을 잘 집어주시네요! 답변자분은 왜 취직 되셨는지 알 것 같습니다ㅎㅎ
    유익한 컨텐츠 만들어주셔서 진심으로 감사합니다:)
    구독 완료!

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      시간 내서 봐주셔서 제가 더 감사합니다.

  • @익명성-d3o
    @익명성-d3o 5 лет назад +5

    예쁘시네요

  • @leuvenoh103
    @leuvenoh103 5 лет назад +2

    답변해주시는 분도 좋았지만, 질문 하시는 분이 정말 잘 하시네요. 잘 들었습니다.
    그래도 좀 더 여쭤보자면, 흔히 회사의 IT부서에는 데이터베이스 관리자(DBA) 들이 있는데, 위 박사님의 정의에 의하면,
    데이터 엔지니어는 DBA와 유사하다고 보면 될까요?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +2

      많이 다른거 같아요. 여기서 말하는 데이터 엔지니어는 DB를 유지보수 한다는게 아니고 data 를 효과적으로 수집하고 머신러닝에 필요한 전처리/후처리를 할줄 아는 엔지니어를 뜻하는거 같아요

    • @leuvenoh103
      @leuvenoh103 5 лет назад

      Teccboi Wonie 답변 감사합니다

  • @이상민-i7y
    @이상민-i7y 5 лет назад +4

    인공지능 공부하기 시작했는데, 데이터 관련 직종 말고, 다른 방향의 직업은 뭐가 있을까요??

    • @deeplearningbro
      @deeplearningbro 5 лет назад

      질문이 좀 애매합니다만 이해한 것으로 지나가다가 말씀드리면 로봇, 게임 개발 이런데도 씁니다. 그런데 어떤 형태든 데이터가 있을 수 밖에 없어요. 데이터가 있어야 학습하고 예측하고 하니까요..

  • @행복하세요여러분-h7n
    @행복하세요여러분-h7n 5 лет назад +4

    영상의 박사님 정말 지적이고 아름다우시네요. 지적인 사람들만의 매력이 있는 것 같습니다. 좋은 영상 감사드립니다.

  • @dongryulkim7407
    @dongryulkim7407 4 года назад +1

    스마트팩토리에서 데이터마이닝하는 분야는 전망이 어떨거라 보세요?

  • @임규리-m1z
    @임규리-m1z 5 лет назад +1

    영상 잘 보았습니다~ 말씀하신프로덕트 쪽이라고 하면 데이터 분석을 한 뒤 이러한 상품이나 서비스가 필요할 것이다 생각하여 개발하는 직무라고 생각하면 될까요?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      프로덕트 = 소비자가 보는 제품을 만드는 직군

  • @codekang7568
    @codekang7568 3 года назад

    산업공학의 애매함

  • @성균김-b4h
    @성균김-b4h 5 лет назад +2

    좋은 영상 감사합니다. 인터넷에 떠도는 말들보다 더 정확해서 좋았습니다. 그래도 영상을 보고나니까 고민이 더 됩니다. 제가 지금 상경계열이고 데이터 분석쪽을 진로로 정해서 가고 싶은데 내년에 복학하면서 어느과를 복수전공 해야하는지 모르겠습니다.. 통계학과인지 컴공인지를요...원래 이과였다 교차지원한거라서 수학배울때 큰 거리는 안느껴질거 같아요. 영상 내용보면 애널리스트 쪽으로 가고 싶은데 통계학과를 복수전공 해야되는지 컴공을 복수전공 해야되는지에 대한 고민이 더 커졌네요.

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      전 둘 다 괜찮을거 같은데요? 아니면 대학원에서 전공을 또 하면 되니깐..

  • @jeong3691
    @jeong3691 5 лет назад +3

    학부생으로 딥러닝 덤비고 있었는데 석박사까지 해야겠군요 감사합니다!

  • @김택현-s7q
    @김택현-s7q 5 лет назад +2

    안녕하세요^^ 자연어처리 분야에 관심있는 대학생입니다. NLP 분야로 진출하는거랑 데이터 사이언티스트로 진출하는거랑 커리큘럼이 비슷할까요? (구체적으로 R이나 통계수학도 공부해야할까요?)

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      NLP도 너무 범위가 넓어서 답하기가 쉽지 않은거 같아요

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад +2

      NLP 하시는 분들 보면 언어학 베이스도 계시고 컴싸 베이스도 계시고 다양하죠. NLP 분야로 진출하기 위해서는 다양한 방법이 있는데, NLP 분야 안에 데이터사이언티스트 role이 있다고 보는게 맞을 것 같습니다. 데이터 분석을 공부하다가(석/박사) 텍스트 분석 프로젝트를 하게 되어 NLP 분야로 가게 되기도 하구요. R 또는 Python 같은 언어와 통계 지식은 기본으로 가져가야 합니다.

  • @김남현-c4b
    @김남현-c4b 5 лет назад +2

    뭔가 나영석PD 같으세요

  • @공부민쑥
    @공부민쑥 4 года назад

    통계학 공부 추천합니다!

  • @택까방
    @택까방 4 года назад

    굿

  • @잉엉덩
    @잉엉덩 5 лет назад +1

    역시 현업에 종사하시는 분이라 그런지 인터뷰 내용 너무 좋네요.. 이번에도 좋은 영상 감사합니다☺️

  • @yunseojung
    @yunseojung 4 года назад +3

    계속 누구 닮았는데..닮았는데 했는데 기생충 박소담 배우 닮으셨어요!

    • @강준-e9v
      @강준-e9v 4 года назад

      기생충같은소리하네

  • @ep7254
    @ep7254 5 лет назад +3

    WoW

  • @five1088
    @five1088 5 лет назад

    애매함이라.. none of master 이네요.

  • @marjim6998
    @marjim6998 5 лет назад

    너무 감사합니다 ㅎㅎ

  • @유피테르-e7x
    @유피테르-e7x 5 лет назад +1

    R 과 Python중 어떤 것을 선택해서 시작하는 것을 더 추천하시는지 궁금합니다. 전산통계 전공으로 하고 있구요 파이썬 과 R 둘다 접해봤습니다.

    • @장재은-b6i
      @장재은-b6i 5 лет назад

      유피테르 항상 나오는 질문인데 현업자부들의 대답은 둘다 할 줄 알아야한다네요

    • @danielwang4904
      @danielwang4904 5 лет назад

      무조건 파이썬이 우선입니다

  • @네코텐동
    @네코텐동 5 лет назад +1

    석사,박사가 기본이라고 하셨는데 대기업 기준으로 그런 것이고 스타트업 기준으로는 다르지 않을까요?

    • @가명임
      @가명임 5 лет назад +1

      스타트업이라도 규모만 작지 기본 데이터 관련 업은 석박사 정도로 요하겠죠

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад +1

      경험상 오히려 대기업이 학력을 덜 보는 것 같고(학벌은 더 봅니다), 스타트업이 석/박 학력을 더 중요하게 보는 것 같아요.

  • @니오니오니오
    @니오니오니오 5 лет назад +6

    똑똑하시고 미인이시네요.... 세계에 이름을 날리시길 바랍니다...

  • @Asder23980
    @Asder23980 5 лет назад +1

    R Phython 두개의 가장 큰 차이점은 뭐라고 생각하시나요??

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      음.. 처음부터 끝까지 다른거 같아요..

    • @sunnychung7084
      @sunnychung7084 5 лет назад +5

      파이썬은 프로그램개발을 위해서 만들어진 언어이고 R은 순수 통계를 위해서 만들어진 언어인데 R같은경우는 통계학쪽 분석이 굉장히 짧고 편하게 패키지들이 있죠.. 근데 파이썬이 더 인기있는 언어라서 파이썬 생태계(?) 내에서 사람들이 많은걸 개발하고있어서 조금더 포괄적인것들을 할수있다고 보면 될거같애요 근데 물론 R로도 프로그램 개발할수있고 파이썬으로도 통계를 할수있는건 맞으니깐 처음은 더 빨리 결과를 볼수있는 R로 시작하고 tidyverse내에 있는 dplyr, ggplot, ggmap이라는 패키지를 쓸수있게되면 파이썬으로 옮기는게 좋을것같아요 다들 파이썬을 조금은 더 선호하긴 하니깐요

  • @user-30201
    @user-30201 5 лет назад +4

    질문 : 데이터사이언스는 기본 석/박이라고 하셨는데요. 데이터 어넬리스트나 데이터 엔지니어도 석박이 기본인가요?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      저희 회사에서는 좀 그런거 같아요

  • @ixv8777
    @ixv8777 5 лет назад

    안녕하세요. 데이터 사이언스에 대해 관심을 가지고 있었는데, 인터넷에서는 찾아보기 힘든 실제 현업이야기들을 듣기 좋게 설명, 편집해주셔서 너무 많은 도움을 받았습니다 :)
    영상을 보고 느낀 것은 단순 컴퓨터 공학 인재가 아닌 수학, 통계적 인재가 필요하다는 것이었습니다.
    이부분에서 한가지 궁금증이 생겼는데, 대학원을 염두하고 대학을 진학하는 관점에서 빅데이터통계학과 와 컴퓨터공학 중 어느 쪽으로 가는 것이 맞을지 도움주시면 감사하겠습니다 :)

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      저 같으면 그냥 컴퓨터 공학 할거같아요. "빅데이터통계학과" 라는건 보편적인 학과가 아니라서..

    • @ixv8777
      @ixv8777 5 лет назад

      @@WonieSong 친절한 답변 감사합니다! 아무래도 보편적인 학과가 사화활동시 좀 더 편한 부분이 있다는 의미이겠죠? 특이한 케이스는 설명하기가 어렵다보니...

    • @ixv8777
      @ixv8777 5 лет назад

      @@WonieSong 커리큘럼 자체는 통계학과가 데이터 분석, 인공지능 쪽으로만 구성되어있는데 대학원에 진학하지 않게되면 취업이 어렵다는 점과, 사회에서 빅데이터학과라는 인식이 의미가 없지 않을까 하는 고민이 들더라고요... 컴공이 더 좋을 것 같은데 c++ 운영체제 같은 흥미를 못 느끼는 수업을 따라갈 수 잇을가 걱정이 되네요...(코딩은 파이썬만 경험이 있습니다.)

  • @Your-Average-Gym-Bro
    @Your-Average-Gym-Bro 5 лет назад +3

    3일만에 ...

  • @changhoonhan9820
    @changhoonhan9820 5 лет назад

    박사님 너무 미인이시고 인터뷰 너무 유용했습니다!!!

  • @starinteneb
    @starinteneb 5 лет назад

    데이터 애널리스트의 적성을 알 수 있을까요?

  • @나누나누-h6t
    @나누나누-h6t 5 лет назад +3

    엔지니어는 유지 보수적인 측면에서 계속 필요하다고 생각하지만
    데이터 사이언스는 결과로 보여주는 직업이기 때문에
    미국에서 살아남기 힘든가요?(바로 결과가 없으면 짜를거 같아서...)

  • @ppangte
    @ppangte 5 лет назад +4

    진짜 제가 궁금했던 부분을 너무 시원하게 밝혀주셨네요!! 감사합니다ㅎㅎ
    한가지 더 궁금한게 있는데요.. 저는 전자공학 학생인데 전자공학에서는 인공지능쪽으로 간다고 하면 음성이나 영상인식 관련 딥러닝쪽을 말하더라구요. 반면에 데이터 사이언티스트 관련 인공지능은 방향이 좀 다른것 같은데요.
    '데이터 사이언티스트가 되기 위해 배우는 인공지능(머신러닝)과 전자공학 관련한 인공지능이 학문적으로나 하는 일 면에서 다른점'을 여쭤볼 수 있을까요?

    • @alwaysmarine2091
      @alwaysmarine2091 5 лет назад +5

      저도 이 분야는 초보이지만, 기본적으로 딥러닝은 데이터로 패턴을 찾는 과정인데 인터뷰하시는 분은 산업공학을 하신 뒤 업무를 하셔서 기업의 경영과 관련된 예측모델이 업의 주가되시는 것 같습니다. 보통 저희들은 머쉰비젼같은 물리현상의 데이터를 기반으로 패턴과 예측모델을 찾는 쪽으로 주로 공부하는 것 같습니다. 예를 들면 배달하는 장소의 카메라영상을 보고 어떤차종이 몇대 다니는지를 구분하는 알고리즘을 만드는 것이 저희가 머신러닝을 이용하는 분야라면 인터뷰하신분은 그 자료를 바탕으로 그 지역의 배달은 어떤시간에 어떤 제품을 배달하는 것이 최적인지를 찾는 알고리즘을 개발하는 쪽으로 머쉰러닝을 사용하시는 것 같습니다. 초보의 입장에서의 생각을 공유드렸습니다. (Wonie님의 답변도 기대됩니다.)

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +4

      저도 잘 모르지만 학문적으로는 같고 적용을 어떻게 시키는지가 다른거 같아요. 딥러닝을 써서 오디오/비젼에 활용 할수도 있고 예측에 활용 할 수도 있지만 파운데이션은 같아서 영상에서 인터뷰어님이 해주신 말씀들이 다 그대로 적용될 거 같아요. 굳이 차이점이라면 데이터 사이언티스트 vs 엔지니어 정도의 차이가 있을거 같아요!

    • @pde00
      @pde00 5 лет назад +2

      어느 분야든 기술에 대한 이론은 똑같아요. 다만 데이터와 목적에 따라 모델과 아키텍쳐가 다르기 때문에 공부하고 싶은 분야에 관련 논문이나 자료를 많이 보는 것이 중요해요~ 워니님 말씀하신 것처럼 적용의 차이라고 생각해요.

    • @ppangte
      @ppangte 5 лет назад

      다들 답변 감사드립니다!! 이론은 같지만 적용이 다르다는 쪽으로 의견이 맞춰지는군요ㅎㅎ
      그렇다면 제가 대학원을 무슨 학과로 갈지 고민중인데 이쪽(머신러닝) 이론위주로 배우고 싶다면 산공이나 통계쪽으로 가는게 맞을까요?

  • @connie_18
    @connie_18 5 лет назад

    알파고처럼 로봇이 스스로 분석을 하고 계산을 하는 게 더 흔한 시대가 온다면 데이터 애널리스트 직업은 사라질까요?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +2

      더 중요해지지 않을까요? :)

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад +3

      데이터 애널리스트가 사라지는 것이 아니라 역할이 바뀐다고 봐야죠. 지금도 분석과 계산은 자동화되어 있습니다. 다만, 분석 결과의 해석에 대한 부분이 가장 중요합니다. 이 결과로 비즈니스에서 뭘 할지는 사람이 판단하고 있어요.

  • @qkqkek6504
    @qkqkek6504 5 лет назад

    안녕하세요 제가 R 이랑 파이썬을 이용해서 빅데이터 머신러닝 딥러닝 과정을 배우려고 하고있는데요 수학을 1도모르면
    그과정을 다 수료해도 취업하기가 힘들까요? 아니면 다른쪽으로도 취업을 할 수 있나요?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      많은 분들이 수학이 많이 중요하다고는 하시는데 저는 엔트리 레벨에서는 굳이 그렇게 많이 필요한거 같진 않아요.

    • @qkqkek6504
      @qkqkek6504 5 лет назад

      @@WonieSong 답변 달아주셔서 감사합니다 ㅠ

  • @FreelanSeo
    @FreelanSeo 5 лет назад

    방송 잘 봤습니다.
    제 소감은, 데이터사이언스가 tool도구로써 활용될 시점이 조만간 올 것 같다는 느낌을 받았습니다.
    과거 비즈니스와 개발 각각 양측 출발점에서 서로의 영역을 탐하며, 어쩌면 중간지점이라 생각할 수 있는, SOA 서비스 중심으로 패러다음 전환을 노리는 시도가, 이 분야에도 큰 맥락에서 반영될 듯 합니다.

  • @sangcheulshin4691
    @sangcheulshin4691 5 лет назад +2

    궁금한점은, 인간에 대한 이해와 배려가 있는가 입니다.
    예를 들어 요즘 배달앱 매출이 늘면서 배달원 사고가 잦습니다. 그들에겐 빠르게 배달 처리를 해야 생계를 위한 경제적 이익을 얻습니다. 구조상 위험이라는 걸 배제시킨 거라는 겁니다.
    영상에서 나오듯, 면접에서배달 시간을 줄이기 위해 문제를 냈을때 경제적 효율만을 위한 것이 아니라 생명까지 잃을 수 있는 위험까지 고려한 알고리즘을 제시한다면 어떤 반응이 나올까 궁금해지네요.

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      심오한 질문이네요..

  • @bearablekim
    @bearablekim 5 лет назад +1

    혹시 알고리즘 같은것도 공부 해야하나요? 통계석산데 어느정도의 프로그래밍 알고리즘 지식을 알아야하는지 잘 모르겠어서요;;

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      기본적인건 알아야하는거 같아요

  • @rudvy0808
    @rudvy0808 5 лет назад

    형 블록체인쪽은 어때요?

  • @Qmxire
    @Qmxire 5 лет назад +7

    워니님 구독하는 사람중에 수학통계전공하고 석박사정도 한 사람 별로없을 거 같고 코딩을 주로하는 개발자지망하는 사람 많을텐데 데이터사이언스 관련해서 신청한 사람 누구야..

  • @hunterwhitaker7280
    @hunterwhitaker7280 5 лет назад +38

    벽에 얼룩보고 내가 피자먹다 액정에 뭐 묻힌 줄 알고 문질렀네;;

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      휴 벽을 좀 청소를 하고 하는건데 ㅎㅎ

  • @swj2152
    @swj2152 5 лет назад +1

    저도 인공지능쪽으로 진로를 생각하고 있는데, 인공지능관련으로 따면 좋은 자격증이 머머 있나요??

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +2

      좋은 질문 감사드립니다! 제 생각엔 그런 자격증은 없는 것 같아요!

    • @동동-p1z
      @동동-p1z 5 лет назад

      서류에 프로젝트경험,실무경험 써놓은부분이랑 면접만 봐도 거의 다 가려낼 수 있기때문에, 그런 자격증은 있다고하더라도 인사담당자 입장에서 보지도않을거예요

    • @엠아-r9f
      @엠아-r9f 5 лет назад

      명문대일수록 자격증 같은건 안땁니다..

    • @이지후-w8v
      @이지후-w8v 5 лет назад

      자격증 1000개있어도 인공지능모릅니다
      의미없어요

    • @엠아-r9f
      @엠아-r9f 5 лет назад

      @@이지후-w8v 하지면 자격증 1000개딸 노력이면 인공지능 마스터는 가능함

  • @이지후-w8v
    @이지후-w8v 5 лет назад +1

    질문으로 어택 ㅋ ㅋㅋ

  • @riyupapa39
    @riyupapa39 5 лет назад

    미모의 비결이 궁금합니다

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      인터뷰이님이 이 댓글 보시면 좋아하시겠네요 ㅋㅋㅋ

  • @hi981023
    @hi981023 5 лет назад

    영상 잘봤습니다! 인공지능 쪽 진로 희망하는 학생입니다! 인공지능 쪽 취업을 위해선 한국에선 대학교 컴공 전공하는게 좋겠죠?? 혹시 전기전자과도 인공지능과 연관이 되는지 궁금하네요! 저분은 통계학이나 머 그런 수학쪽 전공 말씀하시는데..! 답글 달아주시면 감사하겠습니다!!

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад

      박건우 전자과에서도 패턴인식 등 인공지능의 기반이 되는 내용을 배웁니다. 다만 현업에 컴공, 통계 분들이 많아서 해당 전공을 선호하리라 생각됩니다. 추후 취업하고자 하는 회사가 전자전기 분야의 인공지능/데이터분석 직무라면 학부 전자전기 전공 후 석사 컴공 또는 산업공학(데이터 분석 쪽) 나오시는 것도 좋습니다.

  • @이효건-o4o
    @이효건-o4o 3 года назад

    6:21 어나더 레벨...ㄷㄷ

  • @loskzia4982
    @loskzia4982 5 лет назад +1

    안녕하세요, 이쪽 분야로 꿈을 키우고 있는 지방대 학부생입니다 ㅜㅠㅜㅜ 지금 통계학과 전공하고있긴 한데, 취업시 학사의 네임벨류가 많이 중요할까요...?

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад +1

      안녕하세요! 제 생각에 대학교 이름이라는거는 내 실력을 보여줄 수 있는 한 부분일뿐인거 같아요. 내 실력을 보여줄 수 있는 다른 부분이 많이 있다면 상관 없지 않을까요?

    • @loskzia4982
      @loskzia4982 5 лет назад

      @@WonieSong 앗 그렇군요...! 덕분에 용기가 나네요 ㅜㅜ 답변 감사합니다 :) ♡

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад

      현직 데이터사이언티스트입니다. 이 분야가 학벌을 제일 덜 보는 것 같습니다. 학부 학벌 보다는 대학원 때 어떤 교수님 밑에서 어떤 연구와 프로젝트를 했느냐가 더 중요합니다. 다만, 학사 취업이라면 학벌과 기타 수상경력 등이 중요합니다.

  • @nanak5783
    @nanak5783 5 лет назад

    꼭 여쭤보고 싶은게 있어 처음으로 답글을 남겨봅니다! 국비지원으로 빅데이터 교육을 받을까 했는데 두 차례 인터뷰 영상을 봤을 때 국비지원으로 학부생이 데이터과학 분야에 뛰어들기 힘든거 같은데 맞나요???

    • @jazzhund
      @jazzhund 5 лет назад +1

      네, 현실적으로 힘듭니다.

    • @WonieSong
      @WonieSong  5 лет назад

      환경이 워낙 다 케바케라..

  • @엠아-r9f
    @엠아-r9f 5 лет назад +7

    코딩은 뭐 c나 c++보다 파이썬이나 R, SQL이 확실히 쉽고, (거의 매틀랩수준)
    저쪽이 순수 이론은 아니기 때문에 솔직히 말해서 실제 데이터로 몇번 트레이닝해서 어느정도 성과나오는거 몇번해보면 수월하다.
    Regression 이야 SVM같이 오차 최소로하는 함수 구하면 되는거고..classification이야 KNN, CNN, DNN 이런건데..요새는 워낙에 잘되어 있으니..
    머신러닝 과목자체가 통계도 다 포함하기때문에 컴공과나 전산과, 전자과 등등 머신러닝 배운 사람이면 데이터 사이언스니 분석가니 다 할 수 있다.
    이미 어지간한 알고리즘은 다 잘 나와있고 그걸 쓸정도면 어느정도 이해하고 있다는거고 결국 그걸 조금 바꿔쓰는정도인데 뭘 못하겠냐 데이터 모으고 분류하는거야 솔직히 노가다 계열이지.

    • @장재은-b6i
      @장재은-b6i 5 лет назад

      엠아 순수이론이 아니다에 웃고 넘어지나갑니다.

    • @heebumlee159
      @heebumlee159 5 лет назад

      아는척 하고 싶어서 여기저기 댓글 복붙하는 것도 솔직히 노가다 계열이지

    • @장재은-b6i
      @장재은-b6i 5 лет назад

      JeongHyun Song 아하 저는 댓글 다신분이 기계학습이 순수이론이 아니라고 하신거에 대해 인정하지 않은겁니다. 영상에 대한 내용이 아니라.. 오해가 있었네요

    • @엠아-r9f
      @엠아-r9f 5 лет назад

      @@장재은-b6i 기계학습이 순수 이론이 아니라고 한적없습니당.. 기계학습 자체가 워낙에 광범위한 분야인걸요..문맥 파악해주시고..
      데이터 사이언스, 애널리스트 쪽이 순수 이론이 아니라는거죠.. 저쪽은 이미 만들어진 알고리즘으로 상황에 맞게 적용하는거지, 수학적으로나 통계적으로 이론만 파서 새로운 알고리즘 만들고 접목하는 분야랑은 달라요..
      순수이론 어떤게 있냐고 물으셨는데, RNN, DQN 등등 이론관련된 논문 하나라도 찾아서 보시면 됩니당.. 그걸 실용적인것보다는 수학적으로 접근하는 학문이 순수이론에 가깝습니다.

    • @장재은-b6i
      @장재은-b6i 5 лет назад

      엠아 다른곳에 댓글 단것도 우연히 보고 댓글 달았던 겁니다. 데이터 사이언스라는 직업이 경험과 스킬이 중요하다는 것은 인정합니다. 그러나 데이터사이언스가 순수이론이 아니라고 하신것은 섣부른 일반화죠

  • @dojo3872
    @dojo3872 5 лет назад +1

    어차피 0.01% 이야기란다 그냥 보기만해