AI 관련 직업에 유리한 기본 스킬 10개: 공부 순서까지 제안

AI 직무 지도: “내가 어디로 가는지” 먼저 잡기

AI 관련 직업은 한 단어로 뭉뚱그리기엔 갈래가 꽤 많아요. 예를 들어 데이터 분석/사이언티스트는 “인사이트를 뽑아 설득”하는 능력이 강점이 되고, 머신러닝 엔지니어는 “모델을 만들고 서비스에 붙이는” 실행력이 중요해요. 또 MLOps/플랫폼는 운영·배포·모니터링 같은 안정성에 무게가 실리고, AI 프로덕트(기획/PM)은 비즈니스 문제를 AI로 풀 수 있게 설계하는 역량이 핵심이죠.

그래서 공부 순서도 “AI 공부 = 수학부터”처럼 고정하면 오히려 멀어질 수 있어요. 먼저 ① 데이터를 만질 줄 아는가, ② 모델 성능을 해석할 줄 아는가, ③ 결과를 실제 제품/업무에 연결할 줄 아는가 이 세 축으로 자신이 가고 싶은 방향을 체크해보면, 이후에 소개할 기본 스킬 10개가 왜 필요한지(그리고 어떤 순서가 빠른지) 감이 확 와요.

기본기 1~3: 코딩·데이터·문제해결 감각

AI 직무에서 “기본 스킬”이라고 하면 거창한 논문 구현보다도, 현업 데이터를 내 손으로 다루고 작동하는 코드를 안정적으로 만드는 능력이 먼저예요. 여기서 시간을 아끼는 포인트는 단순 암기보다 작은 미니 프로젝트를 반복하는 것! 예를 들어 “CSV → 정리 → 시각화 → 간단한 예측” 같은 흐름을 여러 번 돌리면, 실력이 눈에 보이게 쌓이더라구요.

이 1~3이 갖춰지면, 갑자기 “AI 공부가 재밌어지는 순간”이 와요. 모델이든 통계든 결국 입력은 데이터고, 손은 코드로 움직이니까요. 특히 SQL까지 붙이면 실무형 포트폴리오에서 강력한 신뢰 포인트가 됩니다.

기본기 4~6: 머신러닝·통계·평가(성능) 이해

다음 단계에서 흔히 무너지는 지점이 “수식 공포”예요. 근데 진짜 필요한 건 ‘증명’보다 직관이에요. 예를 들어 평균/분산이 뭘 의미하는지, 과적합이 왜 생기는지, 정확도 말고도 F1이나 AUC를 왜 쓰는지 같은 감각이죠. 이 감각이 있으면 모델을 바꾸거나 피처를 고칠 때 “감으로 찍는” 시간이 확 줄어듭니다.

1. 4) 확률·통계 기초: 표본/모수, 평균·분산·표준편차, 정규분포, 신뢰구간, p-value를 “공식 암기”가 아니라 “그래프 해석”으로 익혀요. (추천 연습: 작은 샘플로 평균이 얼마나 흔들리는지 시뮬레이션)
2. 5) 머신러닝 핵심(지도/비지도): 선형회귀·로지스틱회귀·트리/랜덤포레스트·부스팅 같은 대표 알고리즘의 “장단점/언제 쓰는지”를 잡아요. (추천 연습: 같은 데이터로 모델 3개 돌리고 성능/해석 비교)
3. 6) 평가 지표·검증 방법: Train/Valid/Test 분리, 교차검증, 과적합 체크, 분류/회귀 지표(Accuracy, F1, AUC, RMSE 등)를 상황에 맞게 고르는 연습을 해요. (추천 연습: 데이터 불균형일 때 Accuracy가 왜 함정인지 직접 확인)

여기까지 오면 “모델을 만드는 사람”의 언어가 생겨요. 중요한 건 완벽한 수학이 아니라, 내가 만든 결과를 설명하고 재현할 수 있는 수준의 이해예요. 다음 단계에서는 이 기본기를 실제 업무처럼 굴리는(배포·클라우드·협업) 스킬로 확장해볼게요.

기본기 7~10: 딥러닝·배포·클라우드·협업

1~6이 “AI를 이해하고 만들 수 있는 체력”이라면, 7~10은 “현업에서 굴러가게 만드는 기술”이에요. 여기서부터는 공부 감성이 바뀝니다. 이론 책을 펴는 시간보다, 실행→실패→로그 확인→수정 루프가 더 중요해져요. 이상하게도 이 구간을 넘으면 면접에서 말할 소재가 급격히 늘어나더라구요.

포인트는 “전부 깊게”가 아니라 “끝까지 한 번”이에요. 딥러닝을 살짝 맛보고, API로 묶고, Docker로 고정하고, Git으로 기록하면 그 자체가 이미 프로젝트형 포트폴리오가 됩니다.

공부 순서 추천: 4주·8주·12주 로드맵

“완벽하게 다 하고 취업”은 현실적으로 어렵고, 오히려 지치기 쉬워요. 그래서 저는 기간을 나눠서 목표를 딱 정하는 걸 추천해요. 핵심은 매 구간마다 결과물 1개를 만들고, 그 결과물이 다음 공부의 발판이 되게 하는 흐름입니다.

로드맵은 “정답”이 아니라 “방향표”예요. 하지만 이 표대로만 해도, 최소한 중간에 길을 잃는 확률은 확 줄어들어요. 특히 12주 플랜에서 배포까지 해본 경험은, AI 직무 지원할 때 정말 강력한 차별점이 됩니다.

포트폴리오 전략: “스킬 10개”를 증명하는 방법

포트폴리오는 화려함보다 “증거”가 중요해요. 면접관 입장에서 보고 싶은 건 딱 3가지예요. ① 재현 가능한가, ② 왜 그렇게 했는가, ③ 문제가 생겼을 때 어떻게 고쳤는가. 그래서 아래 체크리스트처럼 구성하면, 같은 프로젝트라도 완성도가 훨씬 높아 보입니다.

• README는 ‘면접 대본’으로 쓰기: 목적(문제 정의) → 데이터 설명 → 전처리 → 모델 선택 이유 → 평가 지표 → 한계/다음 실험 순서로 1페이지 구성. 읽는 사람이 “아, 이 사람은 생각하면서 했구나”를 느끼게 해요.
• 실험 기록 5줄이라도 남기기: 날짜/변경점/결과/해석/다음 액션. 이 간단한 로그가 스킬(4~6, 10)을 가장 확실하게 증명해줘요.
• 데이터 파이프라인을 “보이게” 만들기: SQL로 어떤 테이블/조건으로 뽑았는지, Pandas로 어떤 전처리를 했는지(결측/인코딩/스케일링)를 코드와 함께 정리하면 스킬(2~3)이 자동으로 드러나요.
• ‘서비스형’ 데모 1개는 무조건: FastAPI로 /predict 만들고 Docker로 실행되게 하면, 스킬(8~9)을 한 번에 보여줄 수 있어요. 화면 녹화 30초짜리 데모 영상/스크린샷까지 있으면 설득력이 확 올라갑니다.
• 프로젝트 주제는 ‘내가 설명 가능한 도메인’으로: 예) 소비/리뷰/운동/학습 기록처럼 내가 맥락을 아는 데이터가 좋아요. 그래야 피처를 만들 때 “논리”가 생기고, 결과 해석도 더 자연스러워요. 이게 결국 스킬(5~6)의 깊이를 만들어줍니다.

FAQ: 자주 묻는 질문 6가지

마무리: “뭘 공부하느냐”보다 “어떤 순서로 끝까지 하느냐”

AI 직무 준비는 생각보다 “많이 아는 사람” 게임이 아니라, 기본기를 묶어서 끝까지 해본 사람 게임에 가까워요. 파이썬·데이터·SQL로 손을 먼저 움직이고(1~3), 통계·ML·평가로 결과를 설명할 언어를 만들고(4~6), 마지막엔 딥러닝/서빙/배포/협업으로 “현업에서 돌아가게”까지 연결(7~10)하면, 그 자체로 이미 강력한 스토리가 됩니다. 저도 예전에 강의만 늘려놓고 조급해하던 시기가 있었는데, 이상하게도 딱 하나의 프로젝트를 배포까지 해보는 순간부터 자신감이 확 올라가더라구요. 오늘 글을 보고 “나도 뭐부터 해야 할지 좀 보이는데?”라는 느낌이 들었다면, 그게 이미 큰 진전이에요. 지금 기준에서 가장 쉬운 데이터로, 가장 작은 프로젝트부터 시작해보세요. 그리고 진행하면서 막히는 지점(예: SQL 조인이 헷갈린다, 지표 선택이 어렵다, Docker가 무섭다)이 생기면 그게 바로 다음 공부의 정확한 타겟입니다. 여러분은 10개 스킬을 다 ‘완벽히’ 할 필요 없어요. 한 번이라도 끝까지 연결하면, 그 다음은 훨씬 빨라집니다.