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머신러닝 파이썬에 대한 학습용어부터 취업 정보까지 알려드려요. 파이썬으로 머신러닝 AI 학습부터 취업까지(직무별 주요 업무 및 취업시 면접질문)

안녕하세요. 저는 콘텐츠를 제작하고 있는 박PD입니다.

머신러닝이란?

여러분들은 AI, 머신러닝, 딥러닝 용어들을 한 번씩은 들어보셨을 겁니다. 같은 뜻일까요??

같지 않습니다.

아래의 이미지를 통해 알 수 있듯이 AI를 구현하는 방법 중에 하나가 머신러닝입니다.

머신러닝 속에 딥러닝이 있지만 딥러닝 성능이 워낙 좋아서 머신러닝과 딥러닝을 구분해서 이야기를 한다고 합니다.

머신러닝은 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 금융권의 경우에는 기존에는 전문가들이 만들어 놓은 규칙을 통해 금융 사기를 찾아냈지만 이제는 이상치 탐지라는 머신러닝 알고리즘을 통해서 금융사기를 찾아내려고 연구하고 있습니다.

이상치 탐지란? 국내에서만 신용카드로 결제하다가 해외에서 결제건이 갑자기 생겼을 경우 카드사에서 확인차 연락이 오는것을 경험 할수 있는데 이렇게 이전과 달리 특이한 이벤트가 발생하는 경우 탐지하는 기법을 말합니다. 머신러닝을 통해 이상치 탐지하여 금융 보안을 강화 시킬수 있습니다.

금융의 이상치 탐지 외에도 이커머스의 추천시스템 서비스나, 농업 분야의 이미지분류, 물류/유통 및 교육 분야의 예측 등 산업별로 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용 하고 있습니다.

머신러닝 분야로 취업을 원하시는 분들은 비슷한 직무에 햇갈리기 쉬울것 같은데요.

한국고용정보원의 신생 직업에 따르면 머신러닝엔지니어는 빅데이터 전문가와 다른 직무 정의를 갖는 것으로 확인 됩니다.

머신러닝엔지니어 VS 빅데이터 전문가 구분

• 인공지능엔지니어(머신러닝엔지니어, 딥러닝엔지니어): 머신러닝을 기계 스스로 데이터를 기반으로 학습하여 인식, 추론, 판단, 분류, 예측할 수 있도록 최적의 학습모델(알고리듬)을 구현한다.
• 빅데이터전문가(데이터사이언스트․엔지니어․시각화전문가) : 빅데이터를 분석하기 위한 시스템의 구축하고 분석을 토대로 유의미한 결과를 도출하며 이를 시각화한다.

출처 : 한국 고용정보원 <한국직업사전>

AI 머신러닝 분야로 공부를 결심하였다면 공부 방향을 잡기 위해 취업 관련 정보도 같이 확인해 보시는게 어떨까요? 아래 취업 정보의 구인정보에 따르면 필수 사항에 Python과 다양한 머신러닝 알고리즘과 모델에 대한 이해가 나와 있습니다.

Python 프로그래밍 언어를 필수로 다양한 머신러닝의 알고리즘과 모델에 다루는 실습이나 프로젝트까지 공부해 보시는 걸 추천 드립니다.

이외 직무별 주요 업무 및 취업 준비 관련 내용도 살펴 보시고 목표를 잡아 보세요.!!

머신러닝엔지니어 취업 정보

연봉정보 : 초봉 3,500~5,000만원 + (기타: 스톡옵션)

필수요건 : Python, 다양한 머신러닝의 알고리즘과 모델에 대한 이해

우대사항 : 머신러닝 프로젝트, 비지니스 경험, 관련 전공자, Python+추가 프로그래밍 언어 숙련자

        MLOps 경험(데이터 관리, 머신러닝 시스템 개발, 운영을 하나의 서비스로 제공하는 업무)

[AI분야] 직무별 주요 업무 및 취업시 면접질문

CV ML engineer, 외국계 컨설팅 회사 데이터 컨설턴트, 대학 병원 소속 의료 영상 연구원, 자율 주행 로봇 엔지니어, BE/ML SW엔지니어의 직무 및 주요 업무, 취업준비(서류 준비 및 면접)에 대해 알아 봅시다.

>> 특별편 (feat. 직무소개) 바로가기

그럼 이제 본격적인 공부를 하기 위한 입문과정을 소개해 보겠습니다.

교육생의 개개인의 학습 스타일이 다르기 때문에 저는 강의력이 좋은 크리에이터를 선호하는데요.

현재 유튜버로 활동 하고 계신 김태헌님을 섭외하여 제작하였습니다.

머신러닝 스터디 모임을 3년이상 운영하여 다양한 교육생의 니즈를 알고 있을 뿐만 아니라

실력도 !목소리도! 꿀 보이스라 강의 들을때 귀에 꽂히더라구요. 설명도 이해하기 쉽게 이미지를 활용해주셔서 전달력이 더 좋았던것 같습니다.

머신러닝 기초 with 파이썬 무엇이 다를까요?

• 온라인 인강 진행되기 때문에 시간과 장소에 상관없이 편하게 들으실 수 있습니다.
• 전용 LMS를 통해 비전공자도 어려움 없이 영상을 보며 코드 실행을 진행해 볼 수 있습니다.
• 파이썬을 활용한 머신러닝 교육 , 다양한 실습과 프로젝트가 있습니다.
• 정형데이터외 비정형 데이터(자연어, 이미지)까지 경험해 보실 수 있습니다.
• 캐글 프로젝트를 진행하면서 성능을 더 높이는 방법을 배우며 실력을 향상 시킬 수 있습니다.

머신러닝 기초 with 파이썬 강의 소개

• 크리에이터 및 강의 소개
• 강의를 통해 얻게 되는 것 > 00:53~
• 이런분이 듣기 좋습니다. > 01:20~
• 타 강의와 차별점 > 01:46~
• 커리큘럼 소개 > 02:28~

  https://modulabs.co.kr/wp-content/uploads/2022/08/샘플영상_수정본_exported.mp4

[라이센스] 곡 hey / ≪음악 by Bensound≫

비전공자도 어려움 없이 코드 실행 가능한 LMS 실습 환경

https://modulabs.co.kr/wp-content/uploads/2022/08/lms-kdt-유튜브광고.mp4

[머신러닝 파이썬 인강] 국비지원금 받아 1만원대 듣기

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머신러닝 엔지니어가 되기 위한 커리어 성장 | 모두의연구소

머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)란 다양한 요구사항과 문제를 정의하고 머신러닝 기술을 활용하여 해결하는 직무입니다. SW·AI 등 디지털 분야의 인재 양성이 중요성으로 머신러닝 기술교육이 늘어나고 있습니다.

머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)란 다양한 요구사항과 문제를 정의하고 머신러닝 기술을 활용하여 해결하는 직무입니다. SW·AI 등 디지털 분야의 인재 양성이 중요성으로 머신러닝  기술교육이 늘어나고 있습니다. 향후 여러 가지 진로를 선택할 수 있는데 그 중에서도 머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)에 대해서 알아봅시다. 그리고 머신러닝 엔지니어가 하는 일, 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 로드맵, 머신러닝 입문자를 위한 강의를 소개하겠습니다.

1. 머신러닝 엔지니어가 하는 일

1️⃣ 머신러닝 엔지니어가 하는 일과 역할

머신러닝 엔지니어는 어떤 역할을 하고 머신러닝 엔지니어와 관련된 직업에 대해 알아봅시다.머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)는 줄여서 ML엔지니어(ML Engineer)라고도 부릅니다. 많은 기업이 머신러닝 기술 도입을 희망하고 있기에 구인 시장에서 촉망받고 있는 직업 중 하나입니다.

머신러닝 엔지니어는 데이터를 활용하여 현실 문제를 머신러닝(=기계학습)으로 해결하는 직업입니다. 기업이 기술을 활용하여 보다 효율적인 결정을 할 수 있도록 도와주는 업무입니다.

머신러닝 엔지니어의 현재 시장과 다양한 직무와 혼합되어 머신러닝 엔지니어라고 언급되어도 실제 데이터 사이언티스트나  하는 경우도 있습니다. 기업별로 요구하는 역할이 다르므로 채용공고의 업무 내용과 지원 자격을 확인해볼 필요가 있습니다.

2️⃣ 머신러닝 엔지니어 관련 직업

머신러닝 엔지니어와 유사하거나 관련된 직업들이 많이 있습니다.

• 데이터 사이언스 Data Scientist : 빅데이터 분석, A/B테스트 설계 및 간단한 기계 학습 및 비즈니스 전략을 추진합니다.
• ML엔지니어 ML Engineer : 최신 기계 학습 모델을 구축하여 프로덕션에 배포, 모델을 실행하고 지원하는 데 필요한 소프트웨어도 담담합니다. 소프트웨어 엔지니어(SWE)에 유사합니다.
• 리서처 사이언티스트 Research Scientist : ML 연구, 논문을  또한 박사 학위를 요합니다.
• 응용 사이언티스트 Applied Scientist : ML 엔지니어와 리서처 사이언티스트가 결합된 직업입니다. 코드뿐만 아니라 SOTA(최신 기술) 기계 학습 모델의 사용 및 활용에도 관심이 있습니다. 

위 내용과 이미지는 Jason Jung님의 Machine Learning Engineer vs Data Scientist (Is Data Science Over?) 글에서 일부발췌하였습니다. 원문을 읽어보시면 더 높은 이해를 하실 수 있습니다.
위 직무 이외에도 비즈니스 분석가(Business Analyst), 데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 아키텍쳐(Data Architect), AI 엔지니어(AI Engineer) 직무와 관련이 있습니다.

2. 머신러닝 엔지니어 로드맵

머신러닝 엔지니어가 되기 위하여 어떻게 커리어를 발전시킬지 로드맵을 보고 각 단계별로 필요한 역량을 설정해봅시다.

1️⃣머신러닝 엔지니어가 되기 위한 커리어 로드맵

이미지 출처 : https://datasciencedojo.com/blog/machine-learning-roadmap/

2️⃣머신러닝 엔지니어 로드맵 단계별 설명

Step 1) 기본 이론, 개념 및 기술에 익숙해지기
기계학습(ML)에서 기본 이론과 알고리즘을 이해하고 확률과 통계, 선형대수학 등 수학적 개념을 학습합니다.

Step 2) 기계 학습 알고리즘 이해
선형회귀, 로지스틱회귀, SVM 등 머신러닝의 알고리즘을 이해합니다.

Step 3) 기계 학습 기반 선택
지도학습, 비지도학습, 추천시스템 등 다양한 주제를 선정합니다.

Step 4) 기계 학습 라이브러리 마스터하기
Scikit-Learn, Theano, Tensorflow, PyTorch 등 라이브러리를 활용하여 기계 학습을 응용/개발합니다.

Step 5) 기계 학습 측면 프로젝트 작업
데이터 기반 회사와의 협력 등 실제 문제를 해결하여 기술을 연습합니다.

이미지 출처 – edureka.com

향후 머신러닝을 다양한 분야에서 적용하여 멋진 엔지니어가 될 수 있을 것을 기대합니다.

3. 머신러닝 입문자를 위한 강의

머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 분들을 위하여 가장 처음 머신러닝을 배울 수 있는 입문 강의를 소개합니다.

1️⃣ [coursera] 머신러닝 전문화

학습분량 : 7~8시간
비용 : 무료

앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 스탠포드 대학 강의를 코세라에서 학습할 수 있습니다.
체계적인 커리큘럼과 상세한 설명으로 인공지능과 머신러닝에서 가장 많은 추천을 받는 기초 강의입니다.
유튜브로도 볼 수 있지만, 코세라 홈페이지에서 강의를 들으면 수료증을 받을 수 있고, 연습문제도 풀 수 있습니다.

▶️ 코세라 홈페이지 바로가기

2️⃣[Google] 머신러닝 단기집중과정

학습분량 : 15시간
비용 : 무료

구글 머신러닝 단기집중과정은 기본 개념을 이해할 수 있고, TensorFlow를 활용한 실습을 Colab으로 제공합니다.
동영상 강의와 설명, 이해도 확인, 과정요약 등으로 구성되어 있어 여러 차례 반복해서 주요 개념을 학습하므로 학습 이해도를 높일 수 있어서 추천합니다.

▶️ Google 머선러닝 교육 페이지 바로가기

3️⃣ [AIFFEL 내일배움클래스] 머신러닝 with파이썬

학습분량 : 10시간
비용 : 15,000원(K-credit지원시)

입문자를 위한 머신러닝 기초과정. 머신러닝 프로세스를 이해하고 데이터 전처리부터 머신러닝을 활용해 예측 모델을 만들 수 있습니다.
파이썬을 못 하더라도 빠르게 머신러닝을 할 수 있도록 따라할 수 있는 실습이 많은 학습과정이며, 프로젝트까지 함께할 수 있도록 하는 과정입니다.
학습환경설정(LMS)이 되어있어서 홈페이지에서 특별한 설치없이 머신러닝 교육을 받고 실습 할 수 있습니다.

▶️ AIFFEL 내일배움클래스 홈페이지 바로가기

혹시 머신러닝 이전에 파이썬 강의추천이 필요하신 분이라면 “비전공자 파이썬 왕초보를 위한 강의 알려드릴게요!” 글을 읽어주세요. 감사합니다.

참고문헌

• 기계 학습 엔지니어 대 데이터 과학자(데이터 과학은 끝났습니까?)
• 머신 러닝 로드맵: 성공적인 경력을 위한 5단계