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목차AI 시대, 영어는 생존 스킬어떤 영어를 배워야 할까?AI와 영어를 동시에 학습하는 실전 전략흔히 하는 실수와 반드시 지켜야 할 원칙영어가 커리어의 무기가 되는 시대 AI 시대, 영어는 생존 스킬 AI의 발전은 단순한 기술 변화가 아니라 사회 구조와 직업 환경 자체의 변화를 가져오고 있습니다. 특히 글로벌 협업, 기술 문서 접근, 최신 지식 학습이 점점 더 중요해지는 이 시대에 영어는 단순한 외국어 능력이 아닌 전문 도구이자 커리어 생존 도구입니다.구글, 오픈AI, 마이크로소프트, 메타 등 세계적인 AI 기업들의 리서치 문서, 기술 문서, API 가이드는 대부분 영어로 제공되며, 실시간으로 업데이트되고 있습니다. 한발 앞서 AI 트렌드를 읽고 대응하기 위해서는 영어 독해력과 실무 중심의 영어 활용 ..

목차 AI 자격증이 필요한 이유 국내 AI 자격증 해외 인기 자격증 자격증 취득 시 주의할 점 추천 조합과 준비 전략 AI 자격증이 필요한 이유인공지능 분야는 실무 중심의 직무가 많고, 프로젝트 경험이 가장 중요한 평가 기준으로 여겨지는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 최근 몇 년간 AI 자격증의 중요성은 점점 높아지고 있습니다.첫째, 자격증은 기초 지식의 증명 수단이 됩니다. 학위가 없거나 비전공자인 경우, 자격증은 학습 의지와 기본 역량을 보여주는 중요한 수단이 될 수 있습니다.둘째, 이직이나 해외 취업 시 이력서 보강 요소로 활용됩니다. 특히 영어권 국가에서는 자격증을 통해 기본적인 기술 스택과 이론을 검증받은 사람을 선호하는 경향이 있습니다.셋째, 최근에는 기업 내부 교육 과정이나 직무 ..

목차AI 분야 취업을 위한 포트폴리오 구성법좋은 프로젝트의 조건반드시 지켜야 할 구성 원칙흔히 하는 실수와 피해야 할 접근직무별 포트폴리오 예시포트폴리오가 면접에서 미치는 영향 AI 분야 취업을 위한 포트폴리오 구성법 - 포트폴리오의 기본 구조AI 분야의 취업을 준비할 때, 이력서나 자기소개서 못지않게 중요한 것이 바로 ‘포트폴리오’입니다. 포트폴리오는 단순한 결과물 모음이 아니라, 지원자의 기술력, 문제 해결 능력, 데이터 활용 능력, 그리고 학습 태도를 종합적으로 보여주는 도구입니다.기본적으로 AI 관련 포트폴리오는 다음과 같은 구조를 갖추는 것이 좋습니다. 소개 페이지: 본인의 기술 스택, 관심 분야, 간단한 자기소개프로젝트 목록: 대표 프로젝트 2~4개를 중심으로 정리기술 문서 링크: GitHub..

목차1. 직무 정의 - 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어의 정의2. 핵심 업무의 차이점 - 분석중심 vs 구현 중심3. 요구되는 기술 역량의 차이 - 수학/통계 vs. 소프트웨어 엔지니어링4. 어떤 커리어가 나에게 맞을까? 직무정의 - 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어의 정의많은 분들께서 인공지능(AI) 분야의 직무를 탐색하면서 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’와 ‘머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)’를 혼동하시곤 합니다. 두 직무 모두 데이터를 기반으로 가치를 창출하고, AI 기술을 실무에 적용하는 핵심 인재라는 공통점을 가지고 있지만, 실제 업무 범위와 요구되는 기술 역량은 분명한 차이를 보입니다.데이터 과학자는 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 ..

목차'리스킬링(Reskilling)'이 필요한 이유직무와 연관된 AI 리터러시부터직장인을 위한 효율적인 학습 전략실전 리스킬링 사례: 성공하는 직장인의 공통점리스킬링 이후, 커리어는 어떻게 바뀌는가? ‘리스킬링(Reskilling)’이 필요한 이유전통적인 직무 수행 방식이 빠르게 AI 기반으로 대체되고 있는 지금, 직장인 여러분께서는 자신이 속한 산업이나 직무가 앞으로도 유효할지 불안함을 느끼고 계신가요? 이는 결코 과도한 걱정이 아닙니다. 실제로 맥킨지 보고서에 따르면, 2030년까지 전 세계 직업 중 약 14%가 자동화로 인해 사라질 수 있으며, 전체 노동자 중 최소 40%가 ‘리스킬링’이 필요한 상황에 처하게 될 것이라고 합니다.이제는 단순히 ‘성실히 일하는 것’만으로는 부족한 시대입니다. 직장인으..