# 인공지능(AI) 전문가[전망/자격증대비방법/학습요령]

"이 포스팅은 쿠팡파트너스 활동의 일환으로
이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

AICE 시험 완벽 대비 : BASIC편 - 기타 자격증 | 쿠팡

 

“AI 전문가라니… 뭔가 멋지긴 한데, 정확히 뭘 하는 사람들일까?”
혹시 한 번쯤 이렇게 궁금해 본 적 있지 않으신가요? 요즘 어디서든 ‘인공지능’이란 단어가 들려오고, ChatGPT, 자율주행, 스마트 헬스케어 등 AI 기술이 실제로 우리 삶에 녹아들면서 ‘AI 전문가’에 대한 관심도 정말 많아졌어요.

그럼 도대체 AI 전문가는 누굴 말하는 걸까요? 어떤 일을 하고, 어떻게 준비하면 될까요? 오늘은 그 궁금증을 하나씩 풀어드릴게요.

---

1. AI 전문가는 정확히 무슨 일을 할까?

AI 전문가라고 하면 보통 다음과 같은 세 부류로 나눌 수 있어요:

① AI 연구자

• 머신러닝 알고리즘이나 새로운 AI 모델을 개발하고 개선하는 사람들입니다.
• 보통 대학이나 연구기관, 대기업의 연구소에 많이 포진되어 있고, 논문을 쓰고 실험을 반복하면서 AI 기술 자체를 발전시키는 역할을 해요.

② AI 개발자

• 연구자가 만든 모델을 실제 서비스에 적용하는 사람들이에요.
• 예를 들어, 음성인식 챗봇을 만들거나, 추천 알고리즘을 쇼핑몰에 적용하거나, 얼굴인식 기술을 보안시스템에 구현하는 식이죠.

③ 데이터 사이언티스트

• AI 기술을 기반으로 데이터를 분석하고 인사이트를 뽑아내는 전문가예요.
• 비즈니스 전략, 마케팅, 고객 분석 등 여러 분야에 걸쳐 AI를 실용적으로 활용해요.

---

2. AI 전문가가 되려면 뭘 공부해야 할까?

AI는 수학, 컴퓨터공학, 통계학 등 여러 분야가 결합된 융합형 분야예요. 그래서 다양한 배경을 가진 사람들이 AI 분야로 진입할 수 있지만, 기본적으로는 아래 네 가지가 핵심입니다.

🧠 수학 & 통계

• 특히 선형대수, 미분, 확률, 통계는 머신러닝 알고리즘의 핵심 개념을 이해하는 데 꼭 필요해요.

💻 프로그래밍

• 주로 Python을 많이 사용하고, TensorFlow, PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크도 익히면 좋아요.

🧪 머신러닝 & 딥러닝

• 다양한 AI 모델들(의사결정나무, CNN, RNN 등)에 대한 이해가 필요하죠.

📊 데이터 처리 능력

• 실제 현업에서는 ‘깨끗하지 않은’ 데이터가 대부분이기 때문에, 이를 전처리하고 분석할 수 있는 능력이 중요해요.

---

3. AI 전문가의 전망은?

한마디로 요약하면 **‘매우 밝다’**입니다.
전 세계적으로 AI 기술은 빠르게 발전 중이고, 기업과 정부 모두 AI 인재 확보에 사활을 걸고 있어요.

✅ 취업 시장에서 인기 폭발

• 네이버, 카카오, 삼성, LG는 물론 스타트업, 글로벌 IT 기업까지 AI 인력을 대거 채용 중이에요.
• AI 관련 직군의 평균 연봉도 다른 IT 직무보다 높은 편이에요.

✅ 비전공자도 도전 가능!

• 요즘은 코딩 부트캠프, AI 전문 교육기관, MOOC(온라인 공개강의) 등이 잘 갖춰져 있어서 비전공자도 충분히 도전할 수 있어요.

✅ 다양한 분야로 확장 가능

• 의료 AI, 금융 AI, 제조 자동화, 로봇공학, 교육 기술 등 정말 다양한 산업에 적용되기 때문에 진로 선택의 폭도 넓어요.

---

1️⃣ AI 관련 직무별 비교

“AI 전문가라고 다 같은 전문가가 아니다!”

직무                                          주요 역할                                         필요 역량                                   대표 직무명

AI 연구원 (Researcher)	새로운 AI 알고리즘, 모델 개발 및 이론 연구	수학/통계, 딥러닝, 논문 이해력, 창의력	AI Researcher, Machine Learning Scientist
AI 엔지니어 (Engineer)	AI 모델을 실제 시스템에 구현하고 최적화	Python, 딥러닝 프레임워크, MLOps	AI Engineer, Machine Learning Engineer
데이터 사이언티스트	데이터를 분석해 인사이트 도출, 모델링 및 시각화	통계, 데이터 분석, BI 도구	Data Scientist, Data Analyst
데이터 엔지니어	데이터 파이프라인 구축, 데이터 처리 자동화	SQL, Hadoop/Spark, ETL 기술	Data Engineer, Big Data Engineer
AI 서비스 기획자	AI 기술을 활용한 서비스 기획, 비즈니스 연계	기획력, 시장 분석, 커뮤니케이션	AI Product Manager, AI Planner

✅ TIP: 기술 중심은 연구원/엔지니어, 비즈니스 응용은 기획자/데이터 사이언티스트가 적합해요. 성향에 맞춰 선택하세요!

---

2️⃣ AI 관련 자격증 정리

자격증이 실력을 보장하진 않지만, 입문자/이직자에게는 분명 도움이 돼요!

🔷 입문용 자격증 (비전공자도 OK!)

자격증발급 기관특징

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals	Microsoft	클라우드 기반 AI 개념과 응용, 입문자에게 적합
Google Cloud Digital Leader	Google	클라우드와 AI의 기본 개념 학습
NVIDIA Deep Learning Institute 인증	NVIDIA	딥러닝 개념과 실습 기반 강의 수료 후 인증 가능

---

🔷 실무형/전문 자격증 (코딩 가능자 추천)

자격증발급 기관특징

TensorFlow Developer Certificate	Google	TensorFlow 사용법, 모델 구축 능력 검증
AWS Certified Machine Learning – Specialty	AWS	ML 서비스 실무 능력 평가, 클라우드 경험자에게 추천
Data Science Professional Certificate	IBM (Coursera)	실무 위주 커리큘럼, 포트폴리오 구축에 도움

---

3️⃣ AI 초보자를 위한 학습 로드맵

"이 많은 걸 어디서부터 시작하지?" 라는 고민에 대한 실전형 가이드!

---

✅ STEP 1: 기초 다지기 (비전공자 포함)

• Python 문법 익히기 → 코딩도장, Codecademy, 점프 투 파이썬
• 수학 기초 → 선형대수/확률/통계 기초 (유튜브, Khan Academy 활용)
• AI 기초 개념 이해 → 유튜브 [모두의 AI], [생활코딩], AI 교양서(예: 『AI 2041』)

---

✅ STEP 2: 실습 중심 학습 (코드 경험 쌓기)

• 머신러닝 입문
  • 강의: Coursera - Andrew Ng의 Machine Learning
  • 실습: scikit-learn, Pandas로 간단한 모델 구현
• 딥러닝 입문
  • 강의: Fast.ai, 딥러닝 기초 (유튜브)
  • 실습: TensorFlow / PyTorch 튜토리얼

---

✅ STEP 3: 프로젝트 & 포트폴리오

• Kaggle 참가 → 타이타닉 생존 예측, 주택 가격 예측 등
• GitHub 활용 → 프로젝트 정리 및 공유
• 블로그/Notion에 정리 → 자신의 성장기록 남기기

---

✅ STEP 4: 진로에 따른 심화 학습

• 연구 지향: 논문 스터디, arXiv 읽기, 수학 심화
• 실무 지향: MLOps, 모델 최적화, 데이터 파이프라인 등 학습
• 분석 지향: SQL, Tableau, BI 툴 등도 함께 익히기

 

 

AI 전문가가 되기 위한 현실적인 팁

1. 작은 프로젝트부터 시작하기
   간단한 데이터 분석이나 머신러닝 모델을 직접 구현해보세요. Kaggle(캐글) 같은 플랫폼에서 연습하기 좋습니다.
2. 포트폴리오 만들기
   블로그, GitHub, Notion 등으로 나만의 프로젝트를 정리해두면 취업 시 큰 도움이 돼요.
3. 자격증 활용하기
   구글의 TensorFlow Developer, 마이크로소프트의 AI Fundamentals 등 관련 자격증도 많아요.
4. 네트워킹과 커뮤니티 참여하기
   AI 관련 밋업, 세미나, 온라인 커뮤니티에 참여하면 트렌드를 더 빠르게 익힐 수 있어요.

 

AI 전문가라는 길은 결코 쉽진 않지만, 그만큼 매력적인 분야예요. 문제를 창의적으로 해결하고, 새로운 세상을 만들어가는 데 한 발 더 가까이 갈 수 있는 직업이죠.

인공지능 전문가라는 길은 생각보다 다양하고, 여러분의 배경이나 관심사에 따라 얼마든지 맞춤형으로 접근할 수 있어요.
꼭 정통 개발자가 아니어도, 비즈니스 감각이 뛰어난 기획자, 분석력이 좋은 데이터 사이언티스트도 충분히 AI 분야에서 활약할 수 있답니다!