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3년만에 빅데이터로 고소득자가 된 저자의 노하우를 공개한다 저자가 AI(인공지능), 빅데이터 업종에서 직접 실행하여 3년만에 현재 월 5,000만원의 수입을 올리며 빅데이터가 부를 창출하는 분야임을 증명하고 있다. 이 책을 완독하고 실천한다면 당신도 부의 추월차선을 탈 수 있다. 책을 자세히 읽고 조금만 생각해 보면 돈의 속성을 알 수 있고 돈의 길목에서 기다리다가 부의 급행열차를 탈 수 있다. AI 빅데이터 입문 3년만에 월 5,000만원을 버는 저자의 경험은 누구나 따라한다면 가능하다는 것이다. 그 실전 사례를 전격 공개한다. 프로젝트 케이스 스터디, 정부정책 활용법, 세계 흐름, 미래 예측으로 AI(인공지능), 빅데이터로 미래의 주도권을 잡기 바란다. 부자 되기 습관이란? 시대 흐름의 변화를 날카롭게 포착하여 재빨리 올라타면 된다.

AI(인공지능), 빅데이터로 부의 추월차선을 타는 운전법을 알려준다 지금은 AI(인공지능), 빅데이터 시대이다. AI(인공지능), 빅데이터는 4차 산업의 핵심 용어로 자주 접하지만 비지니스적으로 어떻게 활용하고 어떻게 접근해야할 지는 대부분이 모른다. 주저하다가는 비행기 지나가고 손드는 꼴이 될 수 있다. 열차의 꼬리칸에 탈 것인가, 앞쪽에 탈 것인가? 부의 대이동이 벌어지는 지금, 보고만 있을 것인가? 실천을 할 것인가. 실천을 하려면 내용을 자세히 알아야 한다. 이 책은 AI(인공지능), 빅데이터를 비즈니스적인 접근 방법, 활용법을 알려준다. AI(인공지능), 빅데이터 분야의 공부 방법 AI(인공지능), 빅데이터 취업 방법과 직장생활 AI(인공지능), 빅데이터 프리랜서 활동방법 통찰력 있는 창업 아이템과 경영 노하우 정보 빅데이터 창업 아이템 50여가지 데이팅앱에서 의료까지 빅데이터로 할 수 있는 창업 아이템 50여개를 발굴하여 분석하고 구체적인 방법을 제시한다. 전망있는 아이템을 선정하는 방법은 라이프스타일을 빅데이터로 분석하고 글로벌 시각으로 사라질 직업을 대체할 분야를 선정하면 좋다. ● 데이팅 서비스 ● 신용카드 분석사업 ● 이혼 플래너 법률 서비스 ● 날씨 보험 ● 병충해 정보 ● 학습 동기 부여, 휴학자 관리 ● 말하는 책상 ● 외국어 개인교수 ● 시력검사로 심장 질환 진단 ● 전문가에게 필요한 뉴스 서비스 ● 스마트 토이 ● 교육용 코딩로봇 [리뷰] 빅데이터는 개천에서 용나는 새로운 기회를 잡을 수 있는 분야이다. 정부가 밀어주는 분야는 새롭게 뜨는, 전망있는 분야이기에 이것을 잡아야 한다. 이것이 바로 부의 추월차선을 타는 것이고 특급열차에 올라타는 것이다.

1장. 나는 이렇게 번다 (현재 나의 수익 구조) 9 나의 수익 구조는 다양하다 10 기본급과 인센티브, 지분 등 다양하게 들어온다 11 프리랜서 수입도 꽤 큰 부분을 차지한다 12 사업 소득으로 월 3,000만원 번다 13 강의료와 인세료는 부수입 13 3년만에 고소득자가 되었다 14 2장. AI, 빅데이터 분야의 취업 노하우 19 빅데이터 분야의 세부 직종과 업무 20 독학은 원서와 온라인 강의로 23 실력 입증은 자격증이다 25 프로젝트 경력 쌓기는 Kaggle에서 26 논문이 있다면 강력한 스펙이 된다 28 나의 취업 사례 29 3장. 빅데이터로 슬기로운 직장생활 31 회사에서의 AI 빅데이터 업무 영역 32 나는 어떤 업무를 했고 어떤 역할을 했나? 직장에서 경력 쌓는 방법 36 업무를 배우는데 직장 생활의 장단점 39 독립을 위해 준비해야 할 것들 41 4장. 프리랜서로 돈벌기 노하우 43 프리랜서 플랫폼 사용법 44 각 프로젝트와 유형별 장단점 50 주요 업무 내용과 업무 처리 방법 52 고객 대응 방법과 나만의 강점 54 5장. 빅데이터 창업과 영업 노하우 57 창업 과정과 주의할 점 58 현재 회사 수입의 구조 65 직원 채용시 고려사항 68... 영업 방법 및 사업 노하우 70 지속적인 수익이 나오는 구조를 만들기 위한 방안 72 6장. 프로젝트 Case Study 83 가장 큰 프로젝트 84 가장 흔한 프로젝트 87 가장 힘들었던 프로젝트 91 실패 사례 프로젝트 94 7장. 빅데이터를 활용한 창업 아이템 97 창업 동향과 이슈 98 공공 빅데이터 활용하여 창업 아이템 찾기 100 아이템을 세분화 하라 109 소비자 트랜드는 10년을 내다보라 109 데이팅 서비스 110 증권정보 서비스 112 육아 서비스 113 의료 및 헬스케어 서비스 114 개인화 맞춤형 추천 서비스 116 기업 프로세스 개선 122 IoT 센서를 활용한 빅데이터 124 소셜 서비스 빅데이터 126 AI 빅데이터 분석의 이론적 토대 128 8장. 빅데이터, 해외에서 아이디어를 찾는다 139 미래에 사라질 직업에 창업 아이디어가 있다 140 금융, 경제 분야 140 AI 금융 컨설턴트 아이템 141 신용카드 분석사업 142 자산 관리 빅데이터 142 투자 분석 서비스 142 회계, 세무 분야 143 법률 분야 145 법률 분석 시스템 147 특허, 상표등록 진단 서비스 148 이혼 플래너 법률 서비스 148 마케팅 분야 149 텔레마케터가 사라진 자리에 챗봇 149 마케팅 분석 플랫폼 150 광고 리타섹팅 사업 151 시장조사 사업 152 무인 점포 152 농업 분야 153 날씨 분석 154 날씨 보험 154 농촌 구인 정보 156 병충해 정보 156 농촌 체험 정보 156 도매 정보 156 교육 분야 157 세분화된 온라인 학습 플랫폼 157 장애아동 전문 학습 157 학습 동기 부여, 휴학자 관리 158 말하는 책상 158 1 : 1 ?춤교육 159 세계를 하나로 160 외국어 개인교수 160 의료 분야 161 원격 환자 모니터링 162 약사 업무 확대 서비스 163 시력검사로 심장 질환 진단 163 헬스 케어 부문 164 데이터 분석 서비스 165 오디오 비디오 분석 서비스 165 패션 트렌드 분석 및 예측 166 고용을 위한 예측 분석 솔루션 167 전문가에게 필요한 뉴스 서비스 167 AI 기자 168 음식 분야 170 AI 요리사 170 빅데이터 활용 창업 아이템(해외) 172 스마트 토이 172 미니어쳐 로봇 172 교육용 코딩로봇 172 자동차 분야 173 예술, 문학 분야 174 음악 부문 174 문학 작품 176 국가별 인공지능 빅데이터 산업 특징 177 미국 178 중국 179 영국 180 캐나다 181 9장. 사업 성장 동력 방안 183 기술 개발 184 영업 및 마케팅 방안 186 성장을 위해 중요한 포인트 190 10장. 정부 정책은 두드려야 열린다 193 편중되는 정부 예산 194 AI, 빅데이터 창업에 도움이 되는 정부 정책들 202 데이터 3법 211 11장. 미래 빅데이터 변화에 준비해야 할 것 213 빅데이터는 어디까지 어떻게 변화할 것인가 214 보안 문제 215 노동 시장 변화 216 코로나 이후의 빅데이터 전망 218 비즈니스적 관점에서 준비하면 좋은 것들 223 12장. AI 빅데이터 비즈니스에 도움되는 것들 227 인공지능 빅데이터 관련 회사들은 어떻게 돈을 버나 228 기업 또는 정부 과제 사업 제안서에 대해서 230 빅데이터 공부방법 정리 234

나의 수익 구조는 다양하다 나의 전공은 AI, 빅데이터 분석이다. 소위 말하는 4차 산업 혁명의 핵심 분야이다. 퇴사 이후 빠르게 소득을 늘린 이유 중 분야 선택도 큰 이유 중에 하나다. 솔직히 이 부분은 운이 좋았다고 말할 수 있다. AI, 빅데이터 과학자는 현재 세계적으로 매우 부족하여 공급난에 시달리고 있으며 특히 국내의 경우에는 그 정도가 더 심하다. 따라서 AI, 빅데이터 과학자로 포지션을 잡으면 남들보다 빠르게 수입을 늘릴 수 있다. 전공을 통한 현재 나의 수입구조는 꽤 다양하다. 회사로부터 받는 월급, 회사로부터 받는 인센티브, 내 소유 사업 소득, 프리랜서 수입, 강의 수입, 인세료 등이다. 매달 들어오는 곳도 다르고 경기 흐름, 월별로도 편차가 꽤 있다. 예를 들어 IT 산업 특성상 R&D 또는 투자성 지출이 강하기 때문에 코로나와 같은 경기침체를 유발하는 사건이 터지면 기업들이 지출을 줄여서 수입이 줄어들 수 있다. 월 별로도 편차가 있는데 연초보다는 연말이 더 수입이 많다. 기업들이 연초에 세웠던 한 해 R&D 계획을 연말에 부랴부랴 끝마치기 위해 의뢰를 하기 때문이다. 아무튼 매월 내 수입은 다르지만 이렇게 다이나믹하게 버는 삶을 나는 즐기고 있다. 항상 새로운 일거리, 새로운 사람들을 기대할 수 있고 새로운 일을 하면서 스스로 배우고 성장하기 때문이다. 또한 수입 측면에서도 다양한 루트를 통해 수입이 들어오기 때문에 총합으로 계산하면 꽤 많다. 기본급과 인센티브, 지분 등 다양하게 들어온다 우선 나는 2군데의 회사에 직원으로 소속되어 있다. 2군데의 회사에서 매달 일정금의 기본급여를 받고 있다. 한 회사는 대학교 선배가 하는 회사이고 또 다른 회사는 외주용역을 맡기기 위한 접근한 회사에 내가 먼저 용역 관계가 아닌 지속적으로 같이 일하는 동업 관계를 선제안 한 곳이다. 후자 회사에서는 현재 지분도 소유하고 있는 상태다. 첫 번째 회사에서는 선배가 빅데이터를 이용한 솔루션을 제작하여 기업들을 대상으로 영업을 하려했는데 그 때 필요한 솔루션에 필요한 알고리즘을 내가 제공하였다. 기본급 월 200만원에 기업들이 지불하는 솔루션 월 이용료의 일정 비율을 받기로 하였다. 여기서 이 비율은 솔루션의 성능에 따라 유동적으로 바뀐다. 따라서 내가 솔루션 알고리즘을 고도화해서 성능이 잘 나올수록 인센티브 지급 비율도 늘어난다. 기본급 + 인센티브로 대기업 신입사원 월급보다 많이 벌고 있다. 인센티브는 선배 회사가 솔루션을 공급하는 기업들이 늘어날수록 점점 늘어나는 구조라 앞으로 더 늘어날 것이다. 동업 관계로 함께 일하는 회사에서는 기본급 월 400만원의 지분을 받고 있다. 지분을 받았기에 만약 이 회사가 커져서 M&A 또는 상장을 하게 되면 훨씬 더 큰 이익을 창출할 수 있다. 이 부분의 더 자세한 내용은 뒷장에서 쓰도록 하겠다. 프리랜서 수입도 꽤 큰 부분을 차지한다. 사실 초반에는 프리랜서 수입이 내 수입의 다였고 꽤 괜찮게 벌었었다. 많이 벌 때에는 프리랜서 소득으로만 월 1,000만원 가까이 벌었었다. 다만 최근에는 다른 수입 루트에 집중하다 보니 프리랜서 수입 비중이 줄어들어 월 200~500만원 정도 벌고 있다. 프리랜서는 각종 플랫폼을 통해 소규모 프로젝트를 소개받고 건 단위로 계약을 맺은 후 일을 하는 방식이다. 장점은 빠르게 일처리를 하면 일한 만큼 수입을 올릴 수 있고 세금을 3.3%밖에 내지 않는다는 것이다. 단점은 아무래도 소규모 프로젝트이기 때문에 단가 자체가 높지 않고 프로젝트 처음부터 끝까지 혼...자서 소화해야 한다는 것이다. 또한 분쟁이 생겼을 때 개인 프리랜서 입장에서 회사와 대처해야 한다. 예를 들어 의뢰인측이 지나친 수정을 무상으로 요구하거나 잔금 치루기를 미룰 수 있다. 이 때 프리랜서 입장에서 대처하기 위해서는 중계 플랫폼에 의지해야 해서 불편할 수 있다. 프리랜서 프로젝트를 많이 받을 때에는 한 달에 5개 이상을 받기도 하였다. 혼자서 5개를 처음부터 끝까지 다 해야 하기에 꽤 오랜 시간 일한 기억이 있다. 사업 소득으로 월 3,000만원 번다 나의 회사에서 버는 사업 소득은 개인 프리랜서가 아닌 회사 명의로 프로젝트를 수주받는 경우다. 회사 대 회사로 계약을 맺다보니 프로젝트 단가가 높다. 내 소유 사업 소득으로만 월 3,000만원 가까이 번다. 또한 회사 대 회사로 업무를 하는 거라 프리랜서에 비해 상대방이 함부로 대하지 못한다. 계약과정도 철저하다보니 분쟁이 생길 염려도 없다. 단점은 역시 세금인데 개인 사업자로 프로젝트를 받을 때에는 세금이 구간별로 다르지만 어쨌든 프리랜서보다는 더 높다. 사업 소득으로 일하는 것도 사실 개인 프리랜서로 일하는 것과 큰 차이점이 없다. 내 사업체는 직원이 몇몇 없기에 프로젝트를 받아도 내가 거의 처음부터 끝까지 다 해야 하기 때문이다. 그래도 상대 회사에서는 회사 대 회사로 계약한다고 생각하기 때문에 좀 더 신뢰감을 줄 수 있다. 강의료와 인세료는 부수입 강의 수입은 일반인 대상 그룹 과외, 대학교 또는 기업 특강이 있다. 일반인 대상 그룹 과외는 주로 중계 플랫폼을 통해 모집한다. 6~7명 정도 수강인원이 차면 주 1회 6~7회 정도 강의실을 대관하여 수업을 하였다. 주로 빅데이터 코딩 기초수업을 한다. 대학교 또는 기업 특강은 내 이력을 보고 먼저 연락이 와서 하곤 한다. 1회성 수업이 대부분이며 전반적인 기초 이론을 설명하는 수준이다. 페이는 보통 시간당 25~30만원 정도 받고 수업을 한다. 수업자료를 만들어야하는 수고가 있지만 한 번 수업자료를 잘 만들어 놓으면 계속 반복 활용할 수 있기도 하다. 하지만 최근에는 코로나 여파로 강의가 모두 취소되어서 강의 수입은 없는 상태이다. 마지막으로 인세료가 있다. 이전에 AI 빅데이터 관련한 책을 몇 권 냈는데 주기적으로 인세료가 들어온다. 전체 수입에 비해 인세료는 작은 수준이다. 하지만 책을 보고 나에게 프로젝트를 의뢰하는 기업들도 있고 전문가로 PR할 수도 있어 인세료 이외에 부수적인 효과를 톡톡히 보고 있다. 3년만에 고소득자가 되었다. 이렇게 다방면으로 꽤 고소득을 올리기 시작한지는 몇 년 안 되었다. 불과 3년 전만 해도 중소기업에서 연구원으로 근무하며 월급이 내 수입의 전부였었다. 직장 월급은 세후 대략 258만원이 내 통장에 찍혔다. 이 월급으로 교통비, 점심식사비, 개인 용돈, 보험비, 통신비, 학자금 대출 이자, 병원비를 내면 사실상 남는 돈은 월 100만원이 채 안되었다. 젊은데 왜 병원비가 드느냐고 물을 수 있는데 회사 다니면서 나는 정말 많이 아팠었다. 허리, 목이 아파서 물리치료, 도수치료를 주기적으로 받으러 다녔고 피곤함과 스트레스로 인한 잇몸 통증으로 치과도 주기적으로 다녔다. 조금이라도 수입을 늘리기 위해서 퇴근 이후에 중학생 과외를 하기도 했으며 반대로 지출을 줄이기 위해서 점심식사를 회사 다과실 빵으로 먹던가 기름값을 아끼기 위해 대중교통을 이용해 보기도 하였다. 아무리 발버둥을 쳐도 내 통장 잔고에 남아있는 돈은 크게 다르지 않았다. 나날이 안 좋아지는 건강과 피부만 남아있을 뿐이었다. 이럴려고 대학원 석사까지 공부했나, 라는 자괴감이 들었다. 그래서 어차피 회사 다니나 안다니나 돈 없는 거는 마찬가지라고 생각하니 공부나 더 하자하고 무작정 회사를 그만 두었다. 아들이 회사를 그만둔다고 하니 부모님이 무척 말렸지만 내 고집을 꺾을 수는 없었다. 회사를 그만두고 박사 과정에 입학하였는데 정말 돈이 너무 없었다. 연구실에서 나오는 약간의 보조금이 있었지만 100만원이 조금 넘을 뿐이었고 이마저도 한 학기 학비를 내고 나면 사실상 남는게 거의 없었다. 그리고 연구실 생활을 하다 보니 공부는커녕 연구실 업무 하느라 회사 다닐 때와 마찬가지로 일을 많이 하게 되었다. 연구실 분위기도 공부하는 분위기라기보다는 수다 떨고 노는 분위기였다. 이 당시 나는 번뇌에 빠졌다. 박사 과정은 그래도 최소 4년은 해야 할 텐데 4년 동안 이 정도 수입만으로 살 수 있을까, 라는 고민과 타이틀은 박사였지만 마음껏 공부할 수 있는 여건이 갖추어지지 않아 적지 않게 실망도 했었다. 그래서 연구실을 안 나가기로 했다. 다행히 교수님도 내가 연구실 생활에 잘 적응하지 못 하는거 같아 보여 승낙해주었다. 연구실 나갔을 때는 월 100만원 조금 넘게 받았지만 이제 연구실도 안 나가니 월수입이 0원이 되었다. 그래도 진정한 자유를 얻었다고 생각해서 내심 기쁘기까지 했다. 연구실 생활을 그만둔 후에는 그야말로 시간이 넘쳤다. 하루 종일 내가 하고 싶은 것을 다 하고 살 수 있었다. 그래서 그동안 시간이 없어서 못했던 공부를 열심히 하기로 하였다. 하루종일 내 전공에 대해서 공부를 하였다. 소일거리로 프리랜서 활동을 시작하였다. 그래도 생활비 정도는 벌어야겠다고 생각을 했기 때문이다. 프리랜서 플랫폼 여기저기에 이력을 올렸더니 몇 군데에서 프로젝트 관련 연락이 왔다. 그 당시에는 아직 내 실력이 부족 해서 사실 조금 버거운 프로젝트들이었다. 그래도 열심히 해보자 하고 공부하면서 프로젝트들을 수행해나갔다. 발등에 불이 떨어지니 초인적인 집중력을 발휘해서 공부해나가며 프로젝트를 수행했다. 그 결과 고객들이 나름 만족을 해주어서 여기저기 다른 고객들을 소개해주었다. 처음에는 용돈벌이로 시작한 일이 점점 액수가 커졌고 여기저기서 출간 제의, 강의 제의, 동업 제의, 스카웃 제의가 들어왔다. 그래서 출간도 하고 강의도 하고 동업도 하고 개인적으로 사업체도 만들고 여기저기 회사？

서대호 [저]

저자 서대호는 한양대학교 정보시스템학과를 전공하고 한양대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았으며 이후 한국과학기술원, 모비젠, 전자부품연구원에서 연구원으로 재직하며 빅데이터 분석을 연구하였다. 현재 연세대학교 정보대학원에서 박사과정 중에 있으며 다수 기업의 데이터 분석 컨설팅, 데이터 분석 솔루션 개발을 독자적으로 맡아서 하고 있다. 관심 연구분야는 텍스트 마이닝, 쇼핑몰 인사이트 분석 및 추천 알고리즘, 이상탐지, 프로세스 마이닝, 이미지 처리이다. 또한 빅데이터 분석 회사 다겸(www.dagyeom.net)의 대표로 재직중이다.