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이렇게 살다가는 행복한 인생을 살 수 없을 것 같다는 위기감이 들었다. 부와 자유를 얻은 사람들에 대한 책을 닥치는 대로 읽었다. 책을 읽을수록 점점 빠져들게 되었다. 특히 <부의 추월차선(토트)이라는 책이 나에게 큰 임팩트를 주었다. 그동안은 높은 연봉을 받는 회사에서 열심히 일하고 절약하고 주식 투자에 성공하면 부자가 되는 줄 알았따.
그런데 이 책은 자기 통제와 자기계발로 단기간에 엄청난 돈을 버는 방법에 대해 설명하고 있었다. 그래서 나는 퇴사를 선택했다. 세 개의 회사를 다니는 동안 나에게 남은 것은 1,000만 원 가량 모은 돈과 피폐해진 정신, 목 디스크, 거칠어진 피부였다. 물론 회사를 다니면서 AI 빅데이터 관련 프로젝트를 통해 조금은 배울 수 있었다. 하지만 회사에서 일하면서 학습을 한다는 건 결국 한계가 있다. 그나마 남는 시간에 열심히 전공 서적과 관련 논문을 혼자서 공부한 덕분에 얻은 게 있었을 뿐이다.
퇴사를 하고 박사 과정을 하면서 삶에 여유를 찾았다...(중략)...회사에 다닐 때는 3년 걸리던 공부가 퇴사하니 3개월이면 충분히 익힐 수 있었다...(중략)...월수입은 회사 다닐 때보다 몇 배 이상은 되며 일하는 시간은 회사 다닐 때의 절반도 안 된다. 정말로 AI 빅데이터 하나로 내 인생이 특별해졌다.
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AI 빅데이터에 대해서 어느 정도 공부를 마쳤으면 이제부터는 자신을 브랜딩해야 한다. 즉, 자기 자신을 얼마나 잘 알리느냐에 다라 당신의 가치가 올라갈 수 있다...(중략)... 외부에서 당신의 전문성을 평가해줄 수는 없다. 그렇기 때문에 자기 하기 나름인 것이다. 자기가 스스로를 얼마나 잘 포장하고 알리느냐에 따라 전문가로 인정받을 수도 있고 못 받을 수도 있다.
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우선 자신이 대단하다고 생각해야 한다. 만약 스스로에 대해 서 위축되어 있고 별 볼 일 없는 사람이라고 생각하면 어떻게 타인에게 자신 있게 드러낼 수 있단 말인가?
(중략)
자기 자신을 대단하다고 생각해야 한다. 특히 AI 빅데이터 분야에 대해서는 누구보다도 더 대단하다고 생각하라. 자신감을 가질 때 직관과 통찰력이 생기고 창의적﹒분석적인 사고를 함양할 수 있다. AI 빅데이터 분야는 분석 결과를 해석하고 적용하는 데 이러한 직관, 통찰력, 창의력, 분석적인 사고가 필요하다. 수학 문제처럼 한 가지 정답이 있지 않다. 당신이 생각하는 것이 여러 정답 중 한 가지 정답이 된다고 굳게 믹어야 한다.
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파이썬을 기준으로 API를 만드는 가장 쉬운 방법은 Flask 라이브러리를 활용하는 것이다. Flask 사용 방법은 굉장히 쉬워서 구글에 검색해 보아도 금방 따라할 수 있다. 조금 더 체계적으로 공부해보고 싶다면 [[http://www.yes24.com/Product/Goods/68713424|<깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드>(비제이퍼블릭)]]를 읽으면 된다.
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파이썬을 이용해서는 PyQT나 Tkinter 와 같은 라이브러리를 이용해서 C/S 방식의 UI 소프트웨어를 개발할 수 있다. [[http://www.yes24.com/Product/Goods/70804948?Acode=101|<파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩>(위키북스)]]과 [[http://www.yes24.com/Product/Goods/59871444|<파이썬 GUI 프로그래밍 쿡북>(에이콘출판)]]을 읽으면 PyQT나 Tkinter에 대해서 익힐 수 있다.
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정부 지원금도 가장 쉽게 얻을 수 있는 분야가 AI 빅데이터다. 자금이 필요하면 조금만 노력해서 정부 지원 사업에 지원하면 된다.
더 이상 현대판 노예로 살지 마라. 당신의 영혼은 주말보다 소중하다. 회사원 인생에서 벗어나 AI 빅데이터 전문가, 사업가, 멘토, 강연가로 살아야 한다. 하루라도 빨리 시작해야 한다. 그렇지 않으면 하루에 여덟 시간 일하다가 사장으로 승진해 하루에 열두시간씩 일하게 될 것이다.
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<2017 글로벌 AI 인재 백서>에 따르면 세계적으로 필요한 AI 인력은 100만 명에 달하지만 공급은 30만 명에 불과한 것으로 나타났다. 국내 소프트웨어정책연구소는 2022년까지 5년 동안 국내 AI 소프트웨어 개발 인력이 9,986명 부족하다고 분석하기도 했다. 국내 기준으로 보았을 때 최소 2022년까지는 AI 빅데이터 전문가가 부족하다.
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용어설명
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[[분류:2020년]]
