빅데이터 전문가 연봉 취업 전망

빅데이터 전문가 연봉 취업 전망 등에 대해 자세하게 알려드리겠습니다. 4차 산업시대가 도래하면서 빅데이터 전문가에 대한 관심도 높아졌는데요. 아래 내용을 보시고 빅데이터 전문가에 대해 궁금증이 풀리셨으면 합니다. 

 

빅데이터 전문가란

사람이 책을 많이 보고 공부를 많이 할수록 똑똑해지듯이 컴퓨터도 데이터를 많이 보고 학습할수록 똑똑해집니다. 이를 가리켜 컴퓨터가 하는 기계 학습(Machine Learning)이라고 하는데, 이 기계학습의 정확도를 높이기 위해서는 양질의 빅데이터가 핵심 요소입니다. 양질의 빅데이터를 컴퓨터에 주입하기 위해 필요한 전문가를 일으켜 빅데이터 전문가라고 합니다. 아무리 알고리즘을 정교하게 모델을 짜더라도 데이터 자체가 양이 적거나 데이터가 많이 있더라도 품질이 낮은 데이터라면 알고리즘 결과도 형편없게 되기 때문입니다.

 

데이터 기반의 기계학습 

인공지능을 AI(Artificial Intelligence)라고 합니다.(인공지능 = AI) 인공지능은 기계학습과 딥러닝을 포괄하는 가장 상위의 개념입니다. 인공지능은 컴퓨터 시스템으로 인간의 능력을 구현한 모든 걸 말합니다. 따라서 어려운 알고리즘을 포함하지 않은 간단한 조건문들을 하드 코딩한 것도 인공지능이라고 말하고 있습니다. 이렇게 간단하게 조건문으로 합친 것을 엑스퍼트 시스템(Expert System)이라고 하는데, 엑스퍼트 시스템이란 사람이 생각할 수 있는 모든 상황과 조건들을 컴퓨터 프로그래밍 언어로 하드 코딩해서 결론을 도출해 내는 방법입니다. 하지만 이러한 방식은 한계가 있기 때문에 엑스퍼트 시스템보다는 데이터를 기반한 기계학습으로 하는 경우가 대부분이므로 빅데이터 전문가가 필요한 것입니다. 

 

 

딥러닝

기계 학습의 알고리즘은 여러 가지 있지만 그중에 인공신경망이라는 모델이 있습니다. 인공신경망은 인간의 뇌 신경망을 모방한 것으로 이러한 인공신경망들을 깊게 여러 줄 쌓았다 라고 해서 딥러닝이라고 합니다. 최근 인공지능 연구는 거의 90% 이상 딥러닝을 기반으로 한 기계 학습이며 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있습니다.

 

 

요즘 많이 쓰는 구글 번역기를 예로 들어 딥러닝을 통한 빅데이터에 관해 설명해 보겠습니다. 사실 번역기는 과거 80년도에도 존재했었습니다. 언어 학자들을 모아놓고 번역에 필요한 문법 구문들을 조건문 If then Else 모드로 모두 하드 코딩했지만 결론적으로 실패했습니다. 왜냐하면 이러한 조건문 시스템은 모든 조건마다 언어 학자들로부터 일일이 자문을 구했어야 했으며, 이에 따라 언어 학자들에게 비용을 모두 지불해야 했기 때문입니다.

 

 

또한 모든 언어 구축을 조건문으로 하드코딩 하기에는 역부족이었습니다. 과거 한영 번역을 하려면 한국어에서 영어로 바뀌는 문법 구문들을 모두 조건문으로 넣어야 하는 과정이 너무 복잡했습니다. 그러나 최근 번역기는 빅데이터를 인공지능 딥러닝의 모델에 넣은 방식으로 바뀌었습니다. 최근 한영 번역기는 과거부터 존재했던 한영 번역된 외교문서, 책, 웹사이트, 텍스트 들을 모두 한영 번역기에 넣는 방식입니다. 이런 방식으로 만들어진 번역기는 빅데이터를 기반으로 하기 때문에 성능과 품질면에서 이전 번역기보다 훨씬 뛰어납니다. 

 

빅데이터 전문가 현실 

현재 빅데이터 전문가 양성 과정을 개설한 국내 대학교 수가 매우 적기 때문에 수강하기가 쉽지 않습니다. 또한 대학의 인공지능 학과 교수님들이 과거 인공지능이 활성화되지 않은 70, 80년대 공부를 하였기 때문에 딥러닝을 통한 빅데이터 개념에 대해 잘 모르는게 현실입니다. 또한 학원에서 빅데이터 전문가 자격증을 취득할 수도 있지만 배워야 할 내용이 너무 방대하기 때문에 속성으로 빅데이터 전문가가 되는 것은 어렵습니다. 

 

 

정보통신기술 진흥센터가 발간한 '4차 산업혁명 시대 우리의 인공지능 현황'에 따르면, 우리나라 IT 기업 종사자들의 AI 기술 개발이 어렵고, 이에 대한 전문 인력을 고용하는데 어려움이 있다는 조사 결과가 나왔습니다. 소프트웨어 정책 연구원에 따르면 2022년까지 국내 AI 관련 개발 인력이 1만 명 가까이 부족할 것이라고 내다봤습니다. 2019년 캐나다 연구기관 엘리펀트에서도 세계의 AI박사급 이상 전문가들의 순위를 매겼는데, 우리나라는 AI 박사급 인력이 170명 정도로 매우 적었다고 합니다. 따라서 기업에서 요구하는 인공지능 관련 인재들의 수에 비해 AI 공급 인력들의 수가 매우 부족한 실정이며, 향후 몇 년간 이러한 수요와 공급의 불균형 현상은 계속될 것이라고 전망하고 있습니다. 

 

빅데이터 전문가 되는 법

빅데이터 전문가 되는 법은 수학, 통계학, 프로그래밍 언어 그리고 경영학에 대한 포괄적인 지식이 필요하며, 긴 시간을 두고 체계적으로 공부해야 합니다. 

 

빅데이터 전문가 취업

빅데이터 전문가로서 기업에 취업을 하려면 대학에서 최소 석사 학위가 있어야 합니다. 석사와 박사 학위가 없어도 빅데이터에 관한 훌륭한 논문을 쓰거나 공모전 대회에서의 수상 경력이 있으면 취업이 가능합니다. 한 예로 유니스트의 한 학부생이 어떤 논문에 있는 알고리즘을 혼자서 코딩으로 구현했고, 그 실력을 인정받아 연봉 3억의 조건으로 입사에 성공한 예가 있습니다. 하지만 이런 사례는 흔치 않기 때문에 기업에서는 빅데이터 전문가의 채용조건으로 최소 석사 학위 이상을 요구하고 있습니다. 또한 빅데이터 전문가가 하는 일은 단기간에 배울 수 있는 영역이 아니기 때문에 어느 정도의 경력직을 필요로 하고 있습니다.

 

 

빅데이터 전문가 전망

현재 4차 산업 혁명과 더불어 코로나 바이러스 여파로 비대면 서비스가 크게 성장하면서 기업들은 IT 관련한 일에 박차를 가하고 있습니다. 따라서 대부분의 기업들이 빅데이터 전문가를 많이 필요로 하고 있기 때문에 빅데이터 전문가 전망은 매우 밝습니다. 현재 국내 LG, KT, 포스코, 현대차와 같은 기업들은 빅데이터 전문가 인재들을 공채로 채용하기 어렵기 때문에, 자체적으로 빅데이터 전문가 양성과정 교육을 하거나 산학 연계를 통해 학교에서  우수한 인재들을 뽑아오는 스카우트 채용을 하고 있습니다. 따라서  요즘처럼 취업난이 어려울 때 인공지능 빅데이터를 공부하게 되면 취업시장에서 전망은 매우 밝다고 예상됩니다. 

 

연봉

빅데이터 전문가 연봉은 석사급은  7천만 원~ 8천이며, 박사급은 1억 5천만 원입니다. 해외에서는 빅데이터 전문가에 대한 대우가 더 좋습니다.

활동 분야

1. 빅데이터 전문 프리랜서로 활동할 수 있습니다. 빅데이터 전문 프리랜서는 컴퓨터 한 대만 있으면 업무가 가능하다는 직무특성상 기업에 채용되어 출퇴근에 얽매일 필요가 없다는 장점이 있습니다. 또한 기업에서는  AI 빅데이터 전문가를 채용하려면 연봉을 많이 줘야 하기 때문에 현재 빅데이터 전문 프리랜서에게 외주 형식으로 조금씩 업무를 맡기는 경우도 많습니다.

 

2. 빅데이터 전문가 교수로서 대학에 채용될 수 있습니다. 현재 AI 빅데이터 인공지능 학부가 개설된 대학은 가톨릭대, 경기대, 고려대, 동덕여대, 상명대 등이 있으나 그 밖의 대학은  AI 빅데이터 전문가 양성 관련 학과가 없는 실정입니다. 따라서 향후에는 모든 대학에 AI 인공지능 관련학과가 생길 것으로 예상되며, 교수로 채용될 확률이 매우 높습니다. 

 

 

3. 초 중 고등학교 빅데이터 전문 교사로서 활동할 수 있습니다. 2025년도부터 초 중 고등학교 교육과정에 AI 빅데이터 교육이 정식으로 도입됨에 따라 AI 전문 컴퓨터 교사도 많이 채용될 것으로 예상됩니다. 또한 빅데이터 전문가 양성과정을 위한 전문 인력이 필요함에 따라 많은 학원에서 AI 전문 강사로써 활동할 수 있습니다.

 

 

4. 개인 창업을 해도 일거리가 풍부합니다. 현재 AI 빅데이터 분석 서비스를 많은 기업들이 외주 용역으로  맡기기 때문입니다. 또한 정부가 AI 빅데이터 전문가 양성에 매우 힘쓰기 때문에 인공지능이나 빅데이터 전문가 영역에서 개인 창업을 한다면 정부지원을 받을 확률이 높습니다. 2021년도 기준 과학기술부 전체 예산 중 2조 3천억 정도가 AI 중소기업 스타터 업을 육성하기 위한 지원으로 쓰였습니다. 

 

이상으로 빅데이터 전문가 연봉과 취업, 전망 등에 알려드렸습니다.