AI 자격증 개발자 역량 갖추기

by 교실의 관찰자

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안녕하세요



AI 자격증 개발자


역량 갖추기의 정보로


여러분을 찾아 왔습니다



GPT를 선두로 해서


인공지능 산업의 발전이


눈에 띄게 이루어지고 있죠



그렇기에 빅데이터 마이닝


이런 요소들을 체크하며



해당 분야의 전문가로 꿈을


잡아 가려는 학생들이


많이 생겼어요



따라서 AI 업계에서


필요로 하는 스펙들은


무엇이 있는지



자격증 시험을 비롯한 것 활용에


관해 설명 드리려 합니다



고등학교를 막 졸업을


했거나 다른 업계에서


종사를 하는 분들도 있어서



그런 케이스에 있어서


조금이라도 도움이


되었으면 하는 마음으로



관련 사례를 챙겨 왔어요





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그럼 어떤 부분들을


신경 쓰며 스펙들을 만들어


가야 되는지



그에 관해 하나씩


살펴 보도록 하겠습니다





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안녕하세요



AI 자격증 개발자 역량들을


하나씩 체크해서 취직을


한 박OO입니다





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저는 고졸을 하면서 당시에는


음식에 대한 관심이 있어서


식당에 들어가 일을 했죠



허나 대우가 좋지 못하였으며


미래가 밝진 않아서



더 나은 직업이 있지 않을까


고민을 하다 문득 인공지능


개발자에 관해 알게 되었어요



자동차나 로봇 소프트웨어의


영역에 있어서도 AI 산업이


점진적으로 발전하는 상황이며



자격증 취득 시험을 바탕으로


학력 및 능력 포트폴리오에


관해 찾아 봤습니다



우선적으로 고졸로


일을 시작한 것이라서



다른 컴공과 졸업생과의


경쟁에서 살아남기 위해



학력도 함께 개선을 할 수


있게 커리큘럼을 구상했죠



거기에 국가에서 지원을


받을 수 있는 아카데미


수업들도 있어서



그런 것들도 면밀하게


조사 활용하며 로드맵을 그렸어요





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AI 자격증을 알아보며 찾은


리스트에 대해서도 알려


드리겠습니다



한국 산업 인력 공단에서


주관하는 것이 있으며



만들어진지 얼마 되지


않았지만 정보 통신처럼



여러 사람들이 취득을


하고 있은 면허증이 있었죠





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물론 여기에는 4년제 대학


졸업의 학력을 가지고 있거나



그에 준하는 경력을


갖췄을 때만 시험


응시를 할 수 있어요



이름은 빅데이터 분석 기사입니다





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여기에 AI는 석사 과정을


밟아도 그만큼 능력 인정을


받을 수 있는 직종이라서



그쪽으로 능력을 만들


생각을 하며 준비를 했죠



자격증 취득의 방향들에 있어서


직접적이지는 않지만



SQL 쪽의 라이선스를 비롯해


AWS에서 주관하고 있는 것들도


함께 공부를 했습니다



물론 처음에는 C언어로 시작을


했으며 주력으로 쓰는 Python으로


넘어갔어요





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이렇게 연관이 있는 기술들을


하나씩 배워 가면서 포트폴리오의


퀄리티를 올려 갔죠





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AI 자격증 취득 공부를 하면서


교육부의 학력 개선 시스템도


같이 병행을 했습니다



마침 준비를 하는 라이선스들이


4년제 대학 졸업장을 필요시


하고 있기도 하며



이력서를 넣는 데 있어서


걸림돌이 될 수 있는 요소라



국가의 학위 취득 제도를


병행 했어요



따로 시험 준비 중이던


자격증들이 해당 시스템에서도



관련 점수로 활용


할 수 있게끔 되어 있어



상호보완의 관계로


AI 개발자 로드맵을


구상하는 게 가능했습니다



그렇게 전공의 온라인


수업 들을 들으면서



빅데이터 분석 기사 필기와


실기에 대한 대비들을 해 갔죠



물론 알고리즘과 자료구조


수학 수식과 같은 것들을


얼마나 알고 있으며



필요로 하는 상황에


맞게 선택 활용을 할 수


있는 게 기술이었어요





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그렇게 로드맵을 가지고


가면서 아카데미의 강의들도


빠짐없이 들었습니다





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AI 자격증 시험을


준비하며 이행했던 로드맵에


관해서도 설명 드릴게요



기초 및 기본 개념에


대한 습득이 첫 번째입니다



C를 시작으로 Python에


집중하면서 문법과



데이터의 구조 라이브러리


등을 배워 나아갔죠



그런 후에는 선형대수


미적분 등의 필요


학문들을 갖춰 갔어요



물론 여기서부터는


자격증도 소홀히 하지 않았죠



또한 효율적으로 정보들을


관리하기 위한 배열 리스트


스택 큐 그래프와 같이



정렬 및 탐색에 대한


알고리즘을 배웠습니다



여기까지 하게 되면 AI


기초 머신러닝을 할 수


있는 단계까지 오게 되죠





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간단한 것부터 시작을 하면서



이후에 결정 트리나


포레스트 그래디 언트 부스팅 등의



학술 자료나 문서들을


찾아 보면서 기법들을


배워가면 돼요



계산식들은 라이브러리를


가져다 씀으로 해결이 됐지만



필요 상황에 맞게끔 갖고


온다는 것이 실력이었습니다





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이런 정보들을 토대로


AI에 관한 자격증들을


취득 했으며



결과적으로 만들어진 능력


포트폴리오를 이용해



원하는 기업에 취업을 해서


경력을 쌓아 가고 있어요



여기까지 교육부의 시스템을


비롯해서 전문 학사나 4년제


대학 졸업장을 받을 수 있죠



또한 세계적으로 인공지능


산업들이 발전함에 따라서



IT 업계의 전문


인력들을 양성하기 위한


노력들이 이루어지고 있습니다



그렇기에 나라에서


해주는 지원들도 많죠



이런 부분들을 잘 체크해


각자가 그리는 미래를 위한



스펙들을 하나 둘 가져갈 수 있게


전략적으로 로드맵을 구상하길 바라요



운영체제 언어 자료구조


알고리즘 이런 학문들을



어떻게 이수하며 시험을


보며 가지고 갈지 상세히


찾길 응원합니다





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그럼 저는 AI 자격증


개발자 역량 갖추기 글을


마치도록 할게요



긴 글 읽어 주셔서 감사합니다




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