한국고용정보원의 「2022-2031 한국직업전망」에 따르면, 머신러닝 전문가의 향후 10년간 고용은 연평균 2.5% 증가할 것으로 전망하고 있는데 이는 전체 평균 전망치인 0.3%를 크게 상회하는 수준입니다. 지금부터 머신러닝 전문가 수요전망, 채용현황, 무료강의 신청방법에 대해 포스팅하도록 하겠습니다.
머신러닝 전문가 개요
머신러닝 전문가는 머신러닝 기술을 사용하여 문제를 해결하거나 새로운 제품과 서비스를 개발하는 데 전문적인 지식과 기술을 가진 사람입니다.
머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내는 기술입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
머신러닝 무료수강 신청
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머신러닝 전문가 수요 전망
한국고용정보원의 「2022-2031 한국직업전망」에 따르면, 머신러닝 전문가의 향후 10년간 고용은 연평균 2.5% 증가할 것으로 전망하고 있는데 이는 전체 평균 전망치인 0.3%를 크게 상회하는 수준입니다. 머신러닝 전문가의 수요 증가는 다음과 같은 요인에 기인합니다.
인공지능 기술의 발전
머신러닝은 인공지능 기술의 핵심 기술 중 하나로, 인공지능 기술의 발전에 따라 머신러닝 전문가의 수요도 증가할 것으로 예상됩니다.
머신러닝 기술의 응용 확대
머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 머신러닝 기술의 응용 확대에 따라 머신러닝 전문가의 수요도 증가할 것으로 예상됩니다.
머신러닝 기술의 자동화 한계
머신러닝 모델의 설계 및 구현, 학습 및 평가 등은 아직까지 자동화가 어려운 작업 중 하나입니다. 따라서 머신러닝 모델의 개발 및 활용에 필요한 인력의 수요는 지속적으로 유지될 것으로 예상됩니다.
구체적인 수요 전망
IT 기업
IT 기업은 머신러닝 기술을 기반으로 한 새로운 제품과 서비스를 개발하기 위해 머신러닝 전문가의 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 특히, 빅데이터 분석, 인공지능 챗봇, 자율주행차 등과 관련된 분야에서 머신러닝 전문가의 수요가 높을 것으로 전망됩니다.
인공지능 연구소
인공지능 연구소는 머신러닝 기술의 발전을 위해 연구 및 개발을 수행하는 곳으로, 머신러닝 전문가의 수요가 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다. 특히, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등과 관련된 분야에서 머신러닝 전문가의 수요가 높을 것으로 전망됩니다.
금융기관
금융기관은 머신러닝 기술을 기반으로 한 대출 심사, 투자 분석, 고객 관리 등과 관련된 업무에 머신러닝 전문가를 활용할 것으로 예상됩니다. 따라서 금융기관에서도 머신러닝 전문가의 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.
제조업체
제조업체는 머신러닝 기술을 기반으로 한 생산 공정 자동화, 품질 관리, 예지 보전 등과 관련된 업무에 머신러닝 전문가를 활용할 것으로 예상됩니다. 따라서 제조업체에서도 머신러닝 전문가의 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.
의료기관
의료기관은 머신러닝 기술을 기반으로 한 진단, 치료, 의료 서비스 관리 등과 관련된 업무에 머신러닝 전문가를 활용할 것으로 예상됩니다. 따라서 의료기관에서도 머신러닝 전문가의 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.
정부기관
정부기관은 머신러닝 기술을 기반으로 한 사회 안전망 구축, 공공 서비스 효율화, 정책 수립 등과 관련된 업무에 머신러닝 전문가를 활용할 것으로 예상됩니다. 따라서 정부기관에서도 머신러닝 전문가의 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.
머신러닝 전문가 워크넷 통계
워크넷에 따르면, 2023년 12월 기준 머신러닝 전문가의 월평균 임금은 5,000,000원이라고 하는데 이는 전체 평균 임금인 3,066,000원보다 67.0% 높은 수준입니다.
경력에 따라 3~5년 경력의 머신러닝 전문가의 월평균 임금은 6,000,000원, 5~10년 경력의 머신러닝 전문가의 월평균 임금은 7,000,000원입니다.
머신러닝 전문가의 취업률은 2023년 12월 기준 80.2%인데 이는 전체 평균 취업률인 73.8%보다 높은 수준입니다. 또한 직업훈련 이수자의 취업률은 93.4%인데 이는 비이수자의 취업률인 76.4%보다 높은 수준입니다.
마무리
머신러닝 전문가의 고용 전망은 전반적으로 긍정적이지만, 기술 변화에 대응할 수 있는 능력을 갖춘 인력이 유리할 것으로 전망됩니다. 또한, 머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해서는 데이터 분석 및 시각화 능력, 문제 해결 및 의사 결정 능력 등이 요구됩니다.
지금까지 머신러닝 전문가 수요전망, 채용현황, 무료강의 신청방법에 대해 알아보았습니다. 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.