[데이터거래사 특별기획(2)] “데이터의 진짜 얼굴을 보라”…AI 시대, ‘데이터 가공·분석’의 핵심을 꿰뚫다

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제11기 데이터거래사 교육 2일차… 이혜선·권두선·김세현 강사, 이론과 실전 아우르는 명강의 펼쳐

 

[서울=한국유통신문] 김도형 기자= “AI 모델의 심장부부터 원숭이 몸무게 데이터 속 ‘킹콩’의 함정까지….”

지난 7월 1일, 서울 강남에서 열린 ‘제11기 국가공인 데이터거래사 교육’ 2일차 현장은 데이터의 심연을 탐험하는 지적 열기로 가득했다. 이날 강단에 선 김세현, 이혜선, 권두선 세 명의 전문가는 각각 ‘데이터 개요’, ‘데이터 전처리 및 가공’, ‘데이터 분석’을 주제로, 이론과 실전을 넘나들며 데이터의 ‘진짜 얼굴’을 보는 법을 제시했다.

 

“데이터의 시작은 ‘서버’가 아닌 ‘현장’이다” - 김세현 전문가

2일차 포문은 김세현 데이터 경제 전문가가 열었다. 그는 “모든 데이터는 소프트웨어 이전에 하드웨어에서 출발한다”며 아날로그 신호를 디지털로 바꾸는 ‘센서’와 ‘케이블’의 중요성을 강조, 데이터의 물리적 근원을 짚었다.

 

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특히 그는 복잡한 빅데이터 처리 기술을 ‘선거 개표’ 과정에 비유하고, AI 모델의 핵심인 ‘인공신경망’을 ‘스포츠팀’에 빗대 설명하며 어려운 개념을 명쾌하게 풀어냈다. 강의의 백미는 AI 모델의 진화 과정을 해부하며 “우리가 주목해야 할 것은 최종 결과물만이 아니라, 모델이 학습하고 추론하는 과정에서 생성되는 수많은 ‘중간 산출물’ 데이터”라고 역설한 대목이다. 그는 이 ‘중간 데이터’에서 미래 데이터 시장의 새로운 기회를 찾아야 한다고 강조하며, 데이터거래사가 갖춰야 할 통찰력의 수준을 한 단계 끌어올렸다.

 

“데이터에 ‘진심’을 담을 때, 보이지 않던 함정이 보인다” - 이혜선 교수

“저는 데이터에 진심입니다.” 경제학, 통계학, 의학 데이터를 모두 섭렵한 석학, 이혜선 포스텍(POSTECH) 교수의 한마디는 그의 강의 전체를 관통하는 핵심 메시지였다. 그는 서울시 공유자전거(따릉이) 데이터에서 ‘주말’이 ‘평일’로 잘못 분류된 사례를 통해, 숫자 너머의 맥락을 읽어내는 데이터 정제의 중요성을 생생하게 보여주었다.

 

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강의의 압권은 ‘원숭이 키와 몸무게’ 데이터에 ‘킹콩’의 데이터가 딱 하나 섞이는 순간, 전체 분석 결과가 어떻게 왜곡되는지를 보여준 예시였다. 그는 “기계는 주어진 데이터로 그저 계산할 뿐이다. 데이터를 시각화하고 상식과 비교하며 끊임없이 의심하는 탐정의 자세가 필요하다”고 역설했다. 또한, 데이터 선진국 핀란드가 국민적 신뢰를 바탕으로 의료 데이터를 산업화하는 사례를 소개하며, 기술을 넘어선 ‘사회적 신뢰’가 데이터 강국의 필수 조건임을 제시했다.

 

“코딩, 두려워 마세요” 실습으로 만나는 데이터 분석의 세계 - 권두선 강사

교육의 마지막은 권두선 강사의 실전형 분석 강의가 장식했다. 그는 ‘파이썬(Python)’과 ‘비주얼 스튜디오 코드(VS Code)’를 활용해 데이터 분석 환경을 구축하는 기초부터, 클라우드 기반의 ‘구글 코랩(Colab)’을 이용해 개발 환경의 제약을 뛰어넘는 노하우까지 아낌없이 공유했다.

 

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그는 항공기 탑승객 데이터를 ‘선 그래프’로, 서울시 기온 데이터를 ‘상자 그림’으로, 영화 리뷰 텍스트를 ‘워드 클라우드’로 시각화하며 죽어있는 데이터에 생명을 불어넣었다. 특히, 실시간 코딩 중 발생한 ‘경로 오류’를 직접 해결하는 모습을 보여주며, 데이터 분석이 단순히 코드를 복사하는 작업이 아니라 논리적으로 문제를 해결하는 과정임을 생생하게 증명했다. 그의 강의는 복잡한 데이터 분석의 세계를 누구나 따라 할 수 있는 명쾌한 흐름으로 정리하며, 교육생들에게 ‘나도 할 수 있다’는 자신감을 심어주었다.

이날 하루 동안 이어진 세 전문가의 릴레이 강연은 데이터의 탄생부터 가공, 분석, 시각화에 이르는 전 과정을 아우르는 ‘데이터 오디세이’였다. 교육생들은 이론의 깊이와 실전의 날카로움을 동시에 체득하며, AI 시대의 핵심 전문가인 ‘데이터거래사’로 한 걸음 더 나아가는 귀중한 시간을 가졌다.


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  <데이터거래사 교육 인사이트 1일차>

 

[데이터거래사 심층분석(1)] 데이터, 이제는 '거래'의 시대… 당신의 데이터는 얼마입니까?

 

[데이터거래사 심층분석(2)] AI 시대의 데이터 전문가, 무엇을 준비해야 하는가?

 

[데이터거래사 심층분석(3)] 글로벌 데이터 전쟁, 한국의 위치는?

 

[데이터거래사 심층분석(4)] 잠자는 데이터를 깨워라…'상품'으로 만드는 5가지 법칙

 

[데이터거래사 심층분석(5)] “당신의 데이터, 어떻게 파시겠습니까?”… 수익화 5단계 전략

 

[데이터거래사 심층분석(6)] “데이터 거래, 꼭 돈 내야 하나요?”… 현장의 날 선 질문들

 

[데이터거래사 심층분석(7)] "AI, 국방, 신약, 금융… 데이터 경제의 '어벤져스'가 모였다"


[데이터거래사 심층분석(8)] "데이터 거래, 아이디어만으론 안 된다"…성공 비즈니스의 조건


[데이터거래사 심층분석(9)] 데이터의 ‘가치’는 어떻게 증명되는가

 

[데이터거래사 심층분석(10)] "강아지 코주름 인식, 상용화는 시기상조"… 현장의 날카로운 지적

 

  <데이터거래사 교육 인사이트 일차

 

 

[데이터거래사 심층분석(11)] “데이터의 시작은 서버가 아닌 ‘현장’이다”…

 

[데이터거래사 심층분석(12)] “학습 데이터 너머, AI 모델의 ‘중간 산출물’에서 새로운 가치를 찾

 

[데이터거래사 심층분석(13)] “‘킹콩’ 데이터 하나가 전체 분석을 망친다”… 데이터의 ‘진짜 얼굴

[데이터거래사 심층분석(14)] “주말이 공휴일이 아니라고요?” 데이터 속 숨은 함정

 

[데이터거래사 심층분석(15)] 핀란드는 되는데 한국은 왜 안될까? 데이터 강국으로 가는 길

[데이터거래사 심층분석(16)] “코딩, 두려워 마세요” 데이터 분석, VS Code와 함께 첫걸음 떼다

 

[데이터거래사 심층분석(17)] 죽은 데이터에 숨을 불어넣다, 시각화로 만나는 데이터의 ‘진짜 얼굴’


[데이터거래사 심층분석(18)] 영화 리뷰 속 숨은 민심, ‘워드 클라우드’로 한눈에 보다

 

 

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