데이터 분석은 기업의 경쟁력을 강화하는 데 필수적입니다. 알테어의 수업용 라이선스를 통해 글로벌 No.1 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼인 RapidMiner를 만나보세요. 데이터 분석과 모델 예측을 통해 누구나 손쉽게 실무에 적용 가능합니다.
데이터 분야의 차세대 전문가가 될 학생들에게 유익한 정보를 공유하고자 계명대 김양석 교수님과 인터뷰를 진행하였습니다.
수업용 라이선스 지원 프로그램과 RapidMiner의 활용 방법을 지금 만나보세요!
▲ 계명대학교 김양석 교수
Q. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 계명대학교 경영정보학과 교수이며, 새롭게 설립된 경영 빅데이터 학과의 학과장 겸임하고 있습니다.
Q. 수업용 라이선스를 통해 RapidMiner을 어떻게 활용하고 있으신가요?
정규 교과목으로는 데이터 마이닝, 비즈니스 데이터 마이닝을 위한 강의를 진행하고 있습니다. 또한, RapidMiner 특징 중 하나가 데이터를 준비하는 툴 부분이 굉장히 잘 되어 있다는 것이다 보니 데이터 엔지니어링 내용도 포함하고 있습니다. 방학에는 특강 형식의 비교과 과정도 진행하고 있습니다.
Q. RapidMiner을 활용하시는 이유는 무엇인가요?
사실 데이터 마이닝이나 머신러닝 같은 분야는 일반인이 접근하기 어려운 분야입니다. 하지만 현업에서는 데이터 마이닝을 요구하는 상황이다보니, 우리 학생들이 데이터 분석을 할 수 있었으면 좋겠다고 생각했습니다. 하지만 경영학과에서는 프로그램을 쉽게 다룰 수 있는 환경이 아니기 때문에 학생들이 낯설어하는 경우가 많습니다. 이를 위해 가장 다루기 쉬운 프로그램을 찾게 되었고, 다양한 측면에서 따져보았을 때 RapidMiner가 개념만 이해하면 바로 사용할 수 있도록 되어 있어서 좋았습니다.
Q. 실제로 학생들 반응은 어떤가요?
반응은 반반입니다. 어떤 학생들은 너무 쉽다고 하고, 다른 학생은 개념적인 이해를 어려워하기도 합니다. 그래서 이런 요소들을 잘 융합해서 개념을 이해하고 어떻게 활용해야 하는지 가르치기 위해 노력하고 있습니다.
Q. RapidMiner만의 강점이 있다면?
우선은 쉽다는 것입니다. 데이터 분석이라는 것이 세세한 절차를 밟아가면서 진행해야 하는데 RapidMiner는 이런 분석에 대한 개념을 배우기 굉장히 좋은 도구가 됩니다. 또한 기능과 알고리즘의 지원이 다양하고, Python과 결합하여 활용할 수 있는 방법을 제공해주는 것이 좋은 것 같습니다.
Q. 다른 교수님께 RapidMiner를 추천해주신다면?
RapidMiner은 데이터 분석 전문 학과가 아니더라도 충분히 활용할 수 있습니다. 데이터 분석에 조금이라도 관심이 있다면 도입해서 교육을 진행 해보시는 것을 추천합니다.
Q. 학생들이 어떻게 성장하기를 바라시나요?
학생들이 정석에 따르는 공부하길 바랍니다. RapidMiner가 쉬운 도구라고는 하지만 실제로 적용하기 위해서는 세부적인 학습이 필요합니다. 본인 만의 기준을 가지고 깊이 공부해서 미래에 하고 싶은 일과 결합해 다양한 비즈니스 분야에서 활용할 수 있는 전문가가 되었으면 좋겠습니다.
Q. 교수님에게 ‘데이터 분석’이란?
데이터 분석과 관련된 단어 중에 ‘인사이트’라는 단어를 가장 좋아합니다. 영어로는 insight, 한국어로는 통찰이라고 하는데 개인적으로 데이터 분석은 데이터로부터 통찰을 얻는 과정이라고 생각합니다. 통찰이라는 것은 문제에 대한 해답을 찾는 것이므로 데이터로부터 어떤 문제에 대한 해답을 찾아가는 과정이 데이터 분석 그 자체가 아닐까 생각합니다.
그렇다면 계명대학교 경영정보학과의 학생들은 실제로 RapidMiner를 어떻게 활용하고 있을까요? 2024년 알테어 동아리 지원 프로그램에 참여 중인 데이터 분석 동아리, KDSR(지도교수: 김양석)과의 인터뷰를 통해 확인 해보세요!
▲ KDSR 동아리 강원영 팀장
Q. KDSR 동아리 소개 부탁드립니다.
KDSR은 머신러닝과 딥러닝을 공부하는 동아리입니다. 현재는 알테어 동아리 지원 프로그램에 참여하여 구체적인 주제를 잡고 월별 계획에 따라 RapidMiner을 활용한 데이터 분석 스터디를 진행하고 있습니다.
Q. RapidMiner을 활용하게 된 계기가 무엇인가요?
김양석 교수님의 데이터 마이닝 강의에서 RapidMiner을 처음 접하게 되었습니다. 실제로 학습해보니 데이터 연동 및 분석이 노코드 기반의 노드 형태로 간단하게 진행할 수 있는 점이 만족스러웠고, 이후 동아리 활동에도 접목 시키게 되었습니다.
Q. 현재 어떤 주제로 활동하고 있으신가요?
크게 두 가지 주제로 활동하고 있습니다. 첫 번째는 조기치매 예측입니다. RapidMiner을 활용해 조기치매 증상에 대한 예측 분류를 진행하여 적절한 시기에 처방이 진행될 수 있도록 돕고자 합니다. 두 번째는 패션 플랫폼 데이터 분석입니다. 패션 플랫폼의 클릭, 스크롤, 장바구니 등의 클릭 스트림 데이터를 분석하여 고객 행동 패턴을 예측해 추천 시스템을 구축하고 있습니다.
Q. 앞으로의 각오 말씀 부탁드립니다.
데이터 분석은 협업이 중요하다고 생각합니다. 이에 동아리 부원들과 정보를 공유하고 인사이트를 얻으며 함께 현업에 대한 예행 연습을 진행하고 있습니다. 앞으로도 동아리 지원 프로그램 활동을 적극적으로 진행하여 데이터 분석 경험과 역량을 쌓아 훌륭한 데이터 사이언티스트가 되고 싶습니다.
귀한 시간 내어 인터뷰에 응해주신 계명대학교 김양석 교수님, KDSR 동아리에 감사의 말씀 드립니다!
