1. 인공지능 시대에도 데이터마이너은(는) 계속 필요하다
2. 데이터마이너의 자격 기준은 더 엄격해져야 한다
3. 데이터마이너의 일자리 전망은 밝다

1. 논제 정의: 핵심 용어의 뜻을 먼저 정한다
2. 입론: 주장 + 근거 2개 (직업 전망·하는 일 자료 활용)
3. 반론 예상: 상대가 제기할 반박과 재반박 준비
4. 최종 발언: 가장 강한 근거 하나로 마무리

• 데이터마이너는 데이터를 원하는 형태로 바꾸고 분석해서 필요한 정보를 찾아냅니다.
• 정보를 분석하는 소프트웨어를 통해 데이터를 다양한 차원과 관점에서 분류하고 요약하고 분석합니다.
• 데이터마이닝을 하기에 앞서 목적을 파악하고, 어떤 형식으로 데이터마이닝을 할지 결정한 다음 필요한 데이터를 결정하고, 분석 목적에 맞는 형태로 데이터를 바꿉니다.
• 데이터마이닝을 실행하여 필요한 정보를 찾아낸 뒤, 그 결과가 유용한지 판단하고, 분석을 통해 데이터에 오류가 있지는 않은지 알아내기도 합니다.
• 학문적인 이론이나 상식과 관계없이 순수하게 데이터의 연관성을 분석합니다.

향후 데이터마이너의 일자리 규모는 다소 증가할 전망입니다. 인터넷 포털사이트와 CCTV, SNS 등에서 쏟아져 나오는 데이터의 양이 폭증하면서 이를 분석해서 유용한 정보를 발굴하는 데이터마이너가 필요합니다. 제조업, 서비스업, 공공부문, 정보통신 등 데이터마이너가 활동할 수 있는 분야는 매우 다양합니다. 따라서 전문성 있는 데이터마이너에 대한 수요는 계속 높아질 것으로 예측되고 있습니다.