Lead Data Scientist 전) Microsoft Senior Applied Scientist 김진영 연사 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 잡플래닛 데이터 분석가 이보민 모더레이터 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가 윤선미 패널
• 인간이 기계어를 (Python / SQL) 배울 필요가 없어졌다 • 문제해결에는 필요에 따라 다양한 도구를 활용할 수 있다 (코딩/검색) • 언어와 함께 추론 및 문제해결 능력도 생겼다 • 논리나 문제 해결 방법도 결국 언어로 배우는 것이니… • 문제 해결력은 학습 데이터가 충분한 도메인에 국한된다 • 향후 몇년 안에 데이터 분석의 개념이 바뀐다 • 데이터 분석에 특화된 모델 / 플랫폼이 등장할 것이다 • 범용 솔루션을 개별 기업이 파인튜닝해 사용할 것이다
통계 작업을 상당히 잘 수행한다 • 자연어 이해를 바탕으로 데이터 클리닝 및 인코딩 수행 • 단순 코딩을 맡기고 분석 업무에 집중하게 도와준다 아쉬운 부분 • ChatGPT가 도출한 가설 및 결론은 대부분 상식적인 수준 • ChatGPT가 작성한 코드를 (SQL 등) 꼼꼼히 검수해야 함 • 세션 제한등을 고려해서 중간 결과를 저장해 두어야
2024 2025 2026 (and beyond) LLMs Next-gen Base LLMs (e.g. GPT5) LLMs fine-tuned for generic DS tasks LLMs fine-tuned for industry / organization Ecosystem AI-powered DS workbench Autonomous DS agents Agents for cutting edge research Adoption Startups Researchers Large Organizations Most professionals Everyone Impact on Industry Pre-emptive Hiring Freeze Shift in Labor Market Stabilized to post-AI defaults 출처: 저의 뇌피셜입니다…
/ Agent는 자율적으로 과업 수행 Copilot과 Agent가 결합된 형태도 발전 Copilot Agent 분석 전문가와 상호작용하며 원하는 결과물을 만들어간다. (헙업을 위한 UX /피드백 기반의 fine-tuning등이 중요) 전문가의 지시를 받아 독립적인 분석 과업을 수행한다. (넓은 업무 수행 범위 및 자율적인 문제 해결이 중요)
AI는 전문가의 분석 역량을 향상시키고, 비전문가의 분석 업무에 대한 장벽을 낮출 것이다 • 일반적이고 반복적인 업무는 AI 에이전트에 의해 대체될 것이다 • 전문가는 새로운 문제와 방법론을 개발하고, AI의 업무 수행을 감독하는 역할을 맡을 것이다 조직 관점 • 향후 AI는 단위 인력당 조직의 분석 역량을 향상시킬 것이다 (전문가와 비전문가 포함) • 기술 스택은 인간과 AI 에이전트를 염두에 두고 재설계되어야 한다 • 개별 분석팀의 크기는 줄고, 다른 조직에 embed된 형태로 근무할 것으로 전망된다
중요성은 줄어들 것이다 • 코딩은 GPT가 / DS 도메인 지식은 Agent가 담당 • 전문 분석 Agent를 사고 파는 시장이 생길 수도 • 더 많은 분석가가 PM / TL의 역할을 담당? • 다양한 AI를 적재적소에 배치하여 문제를 해결 • AI의 업무 결과를 평가하고 가이드할 수 있어야 • 대체될 수 없는 전문가의 영역도 분명 있을것 • 트레이닝 데이터가 없거나 부족한 리서치의 영역 • 기밀 등의 이유로 내부에서 이루어져야 하는 업무 (예: 알고리즘 트레이딩) 도메인 지식 통계학 프로그래밍 소프트 스킬
AI는 전문가의 분석 역량을 향상시키고, 비전문가의 분석 업무에 대한 장벽을 낮출 것이다 • 일반적이고 반복적인 업무는 AI 에이전트에 의해 대체될 것이다 • 전문가는 새로운 문제와 방법론을 개발하고, AI의 업무 수행을 감독하는 역할을 맡을 것이다 조직 관점 • 향후 AI는 단위 인력당 조직의 분석 역량을 향상시킬 것이다 (전문가와 비전문가 포함) • 개별 분석팀의 크기는 줄고, 다른 조직에 embed된 형태로 근무할 것으로 전망된다 • 기술 스택은 인간과 AI 에이전트를 염두에 두고 재설계되어야 한다
활용하는 것을 염두에 두고 진화해야 한다. Machine AI 에이전트가 수행하는 AB 테스트를 플랫폼은 어떻게 지원해야 할까? AI 에이전트의 활용을 위한 데이터 카탈로그는 어떻게 디자인되어야 할까? 추측: 높은 신뢰성과 사용성을 갖도록 설계되고 문서화된 플랫폼과 데이터는 인간과 AI에게 모두 유용할 것이다.
중요 • AI의 업무 결과를 평가하고 가이드할 수 있는 역량이 필요 • 새로 등장하는 AI 트랜드 및 도구도 익히되 락인을 주의하자 •소프트 스킬과 도메인 지식이 핵심 역량 • 범용 분석 및 코딩 스킬은 아웃소싱하는 추세가 강화될 것 • 특정 도메인의 문제해결 과정의 전반을 폭넓게 경험하자 •자동화를 위한 플랫폼과 데이터는 중요 • 인간과 에이전트가 업무에 활용할 수 있는 데이터와 플랫폼은?
Digital Media 전) 데이터리셔스 한국 대표 송혜정 윤선미 김선영 현) 데이터리안 대표, 데이터 분석가 전) 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가 모더레이터 7/8(화) 19:00 ~ 21:00 다음 세미나 데이터 분석가, 어떤 회사로 가야할까? 33,000원 10,000원 연사 패널 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 리디 데이터 분석가
분석가 업무 운영, 서비스 측면에서 - 어떤 분석이 필요한지 논의 - 분석 - 결과 공유 사업을 하면서 추가된 일 매출, 사업 전략면에서 - 어떤 분석이 필요한지 논의 - 분석 - 결과 공유 - 사용자 행동 데이터 수집 (New!) 데이터리안 캠프 서비스 페이지 새로 나온 ʻ회돈내산' 탭을 사람들이 잘 이용하나? 이 기능이 매출에 임팩트를 냈나? 다른 비슷한 사례를 찾아 개선해볼 수 있을까?
사람을 비난하고, 처벌하고, 따라서 실수를 감추고 그에 대해 논의하기 꺼리며 문제가 생겼을 때 협력도 덜하게 됩니다. 실수에서 배우지 못하겠지요. 반대로 실수 관리 문화에서는 실수가 나쁜 결과를 내기 전에 빨리 회복하도록 돕고, 실수를 공개하고, 실수에 대해 서로 이야기하고 거기에서 배우는 분위기가 생깁니다. 이 부분이 굉장히 중요합니다. 그런데 “이런 실수 관리 문화가 회사에 정말 도움이 될까?”하는 의문을 가질 수 있습니다. 여기에 대해서 연구가 있습니다. 우선 회사 문화가 실수 예방보다 관리에 가까울수록 그 기업의 혁신 정도가 더 높습니다. 그리고 실수 관리 문화일수록 회사의 수익성(총자산이익률로 계산)이 더 높습니다. 왜 이런 현상이 나타날까요? 이유는 간단합니다. 실수가 없으면 학습하지 못합니다(고로 직원들에게 실수하지 말라고 하는 조직은 학습하지 말라고 지시하는 것과 같습니다).” 함께 자라기: 애자일로 가는 길 (김창준 저)
마감 [무료] SQL 데이터 분석 캠프 맛보기 카카오, 리디, 잡플래닛 출신 데이터 분석가가 직접 가르쳐요. 이런 분들에게 추천해요 • SQL로 직접 데이터를 추출하고 분석해야 하는 분 • SQL 코딩 테스트를 준비하시는 분 • 데이터 분석가로 취업, 직무전환 준비하시는 분 (이번주 금요일, 얼리버드 40% 할인 마감)
캠프 | 분석가 엠마님 SQL 캠프 | 분석가 현승님 “실제로 캠프를 들어보고 나서 정말 만족했어요. 실무자 입장에서 데이터 분석에 필요한 SQL 문법을 배울 수 있어서 좋았어요.” “캠프를 수강한 후에 SQL이 익숙해지고 다가가기 쉬워졌습니다. RFM 분석, 매출 분석 같은 실무 분석 방법을 배울 수 있어요” “리텐션 분석, 코호트 분석 등의 분석 기법을 사용해서 인사이트를 뽑아낼 수 있게 되었어요. VOD 강의라 복습하며 실무에 적용하고 있습니다.”