여러분의 학습과 성장을 지원하기 위해 정성껏 준비한 이번 7월호에 많은 기대 부탁드립니다!  

• 사용자는 자연어로 기능을 설명합니다.
  예: “로그인 페이지 만들고, 이메일 인증 포함해줘”
• 또는 해시태그 형식으로 구조화된 의도를 전달할 수도 있습니다.
  예: #회원가입 #로그인 #이메일인증 #UI
• AI는 이 맥락을 이해하고, 가장 적합한 코드 구조와 내용을 자동 생성합니다.

• 비전공자도 코딩 가능
  → 복잡한 문법 없이 아이디어만으로 기능 구현 가능
• 개발 속도 향상
  → 프로토타입 제작, MVP 테스트를 빠르게 시도하고 수정
• 협업 방식 변화
  → 기획자가 AI와 함께 기능의 초안을 만들고, 개발자는 이를 다듬고 확장하는 방식으로 진화
• 연구 현장으로의 확산
  → 통계 모델, 데이터 분석, 시각화 자동화를 통한 연구 효율성 향상

• 자연어로 구조방정식 모델 설계
• R 기반 lavaan 패키지를 활용한 코드 자동 생성
• AI를 통한 오류 수정과 결과 해석

AI 기술이 빠르게 확산되는 가운데, 단순한 기술 도입을 넘어 실질적인 ‘AI 전환(AX)’을 위해서는 무엇이 필요할까요? 이번에 빅데이터 러닝센터의 정성원 센터장님께서 컴퓨터월드와의 인터뷰를 통해 그 해답을 전했습니다.

센터장님은 “AI 시대에도 통계와 데이터 분석 역량은 여전히 핵심이며, 특히 현업에서 AI 시스템을 효과적으로 활용하기 위해서는 통계적 이해가 반드시 뒷받침되어야 한다”고 강조했습니다.

또한, 생성형 AI의 확산과 함께 다양한 형태의 AI가 업무에 도입되고 있지만, ‘좁은 AI(Narrow AI)’와 같은 특화형 AI를 제대로 활용하기 위해서는 노이즈 제거, 피처 엔지니어링 등 데이터 전처리 역량이 무엇보다 중요하다고 설명했습니다. 이는 곧, 단순한 도구 사용을 넘어 데이터를 해석하고 정제하는 능력, 즉 통계 기반의 사고력과 분석력이 실무에서 더욱 요구된다는 메시지입니다.

인터뷰에서는 데이타솔루션의 SPSS 아카데미에서 시작해 빅데이터 러닝센터로 진화해온 교육의 변화, 그리고 최근에는 생성형 AI와 LLM 관련 커리큘럼 확장, 개인별 맞춤형 교육(DQ 시스템) 운영 등 러닝센터가 어떻게 시대의 흐름에 맞춰 교육 방향을 전환하고 있는지도 함께 소개되었습니다.

데이터 분석과 통계, 그리고 실무와의 연결고리를 고민하는 분이라면 이번 인터뷰를 꼭 읽어보시길 추천드립니다.

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