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5_2.2.2.1_1. title: 데이터과학 기술도 20년 내에 자동화된다. 비즈니스와 도메인을 볼 줄 알아야 살아남는다. 시티즌 데이터 사이언티스트, 도메인 전문가, 데이터 기반의 기획 및 의사결정 전문가로 성장한다.

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데이터과학 기술도 20년 내에 자동화된다(from4). 비즈니스와 도메인을 볼 줄 알아야 살아남는다. 시티즌 데이터 사이언티스트(참고1)나 기획자로 성장해야 한다(참고2). 꼭 기술을 잘해야만 전문가는 아니다. 엔지니어링에만 매몰되는 길이 아닌 데이터를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 전문가가 되는 방향으로 설계하라(from2,3). 그것이 문제정의를 잘 해내는 가치있는 폴리매스(from1)의 모범 사례가 될 것이다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.
2.
Q. 극한의 제너럴함을 가지고 창업을 하는 사람들도 있고, 극한의 스페셜함을 가지고 창업을 하는 사람들도 있다. 어떤 것이 더 유리할까? A. 확실히 후자가 낫다. 창업을 하려면 T자형 인재가 되어야 한다. 내 전문분야 없이 사업을 할 수는 없다고 생각한다. 한편으로는 데이터사이언스는 스페셜함이 되기 어렵다고 생각한다. 왜냐하면 데이터사이언스는 컨설팅이다. 그 증거들 중 하나로 지금 ‘AI가 메인인 서비스’ 들은 많이 찾아볼 수 없다는 것을 들어볼 수 있다. 당근마켓의 사례가 그러하듯 AI는 아직 보조다. 하지만 그러한 경우 가장 많은 가치를 만들어내고 있다. 데이터사이언스가 스페셜리티가 되는 분야는 로봇 분야 정도? … 추천하는 것은 데이터사이언스적 지식을 겸비하는 정도로만 가지고 있고 다른 스페셜함을 갖추는 것이다.
from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?
3.
supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?
1.
opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?
1.
2.
to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?
1.
참고 : 레퍼런스