영레코드 YoungRecord

AI 시대 데이터 사이언티스트 핵심 역량 - 데이터 사이언티스트의 일은 어떻게 바뀌고 있는가

2025-12-27T02:57:31Z

몇 년 전까지만 해도 데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 코어 스킬은 비교적 명확했다. SQL, Python, 그리고 Statistics. 당시 Job Description (JD)을 보면 빠지지 않던 키워드들이었고, 데이터를 잘 뽑고, 정제하고, 통계적으로 의미 있게 해석할 수 있으면 충분히 경쟁력 있는 데이터 사이언티스트로 평가받을 수

일잘러 데이터 사이언티스트 되기 - 2 - 현장에서 돋보이게 만드는 한 끗 차이

2025-07-26T23:56:07Z

이전 글에서는 데이터 사이언티스트로 일하면서 꼭 필요한 기본기들을 다뤄봤어요. 이번엔 그런 역량들 위에 어떤 걸 더하면 실무에서 한 발 앞서 나갈 수 있을지, 제가 느낀 차별화 포인트들을 정리해보려고 합니다. 1. Graph Database 이걸 아는 건 정말 차별점입니다. Graph database는 네트워크 분석, 추천 시스템, 사기 탐지 등에서 엄청

일잘러 데이터 사이언티스트 되기 - 1 - 데싸 커리어를 위한 필수 역량

2025-07-24T14:52:37Z

데이터 사이언티스트로 일하면서 실무에서 정말 중요하다고 느낀 역량들을 정리해 봤어요. 데싸 커리어를 고민하시는 분들께 조금이나마 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다. 1. Python, SQL, 그리고 머신러닝 데이터 사이언티스트로 일하면서 가장 자주 쓰는 건 단연 Python과 SQL입니다. 대부분의 프로젝트는 이 두 가지 언어를 바탕으로 시작되고 끝나요.

Scale AI: 요즘 AI가 더 똑똑해지는 진짜 이유 - 메타의 150억 달러 베팅이 말하는 것들

2025-07-14T09:00:13Z

“이 데이터 라벨링 작업, 언제 끝나려나...” A인지 B인지 구분하는 단순한 작업처럼 보이지만, 이런 하나하나가 결국 모델의 정확도를 좌우합니다. 데이터 사이언티스트로 일하면서 가장 자주 마주치는 일이기도 하고, 동시에 가장 지루하게 느껴지는 일이기도 해요. 하지만 최근 메타가 Scale AI에 150억 달러를 투자했다는 뉴스를 보면서, 라벨링이라는 작