부트캠프 3주차를 마무리하며 쓰는 WIL.
화요일에 파이썬 개인 과제가 주어졌다. 그 동안 배웠던 파이썬의 기본적인 문법들을 (가상이긴 하지만) 데이터와 연결해서, 여러 가지 숫자와 자료들을 직접 구해보는 과정을 얕게나마 AtoZ로 경험할 수 있었다.
지금까지 기초 강의나 개인 공부 목적으로 조금씩 찍먹해봤던 VSCode나 파이참 대신 이번에는 구글 Colab으로 실습 환경을 구축해 봤고, 정말 간편하게 Pandas 라이브러리도 써 보게 됐다.
사전강의든 입문강의든, 강의를 들을 때는 다 이해가 된 것 같고 알 것 같다고 생각했는데 막상 문제를 받자마자 바로 물음표가 박혔다ㅋㅋ 강의에서는 (설명+예시문제)가 한 세트로 묶여 있어서 설명을 듣자마자 바로 문제를 풀게 되니 머릿속에 남은 잔상만으로도 해결이 가능했지만 과제는 그럴 수가 없었다.
결국 문제 해결을 가능하게 했던 건 강의를 들으며 정리해놨던 것들을 다시 들춰본 것과, 적확한 정보를 찾으려고 검색어를 바꿔가며 몇 시간을 공들인 구글링이었다. 돌이켜 보면 SQL 실력이 가장 늘었던 때도 강의를 듣고 강의에 딸린 문제 몇 개 풀던 때가 아니라, 실무를 하면서 정말 필요함을 느낀 끝에 이것저것 찾아보고 내 일에 직접 적용해 보고 오류를 만나가면서 끈질기게 고쳐가던 때였다. 강의의 효용을 부정하는 것은 아니지만, 실력 향상의 관점에서는 한계가 명확하다는 게 내 생각.
주어진 강의만 수동적으로 소화하는 걸로는 부족하고, 내가 배웠던 것들을 실제로 겪고 있는 문제에 적용해 보기 위해 맨바닥을 구르는 압축적인 경험이 필요하다는 것을 다시금 되새기게 됐다. 그런 맥락에서 과제도 자주+어렵게 나오면 좋겠고. 이건 SQL 때도 마찬가지로 느꼈던 거긴 함.
그리고 나는 아직 초보자인 데다가 많은 논리를 한꺼번에 점프할 만큼 수학적/공학적인 머리가 좋은 것도 아니기 때문에, 내가 과제를 하면서 만들었던 모든 코드들에는 한 줄 단위로 전부 촘촘히 주석이 들어가 있다. 그렇게 해 놓지 않으면 내가 못 알아보게 되는 것은 물론이거니와, 나중에 나와 협업하게 될 다른 사람과도 이중으로 커뮤니케이션을 하게 될 것이 뻔하기 때문.
결국 데이터 분석을 하는 목적은 코드나 쿼리를 예쁘고 빠르게 잘 짜서 답을 잘 내는 게 아니라 사업과 의사결정의 도구로 쓰기 위함이고, 누구도 그 과정에서 협업과 커뮤니케이션을 피할 수 없다. 귀찮음을 참고 코드에 꾸준히 주석을 달아놓는 습관이 나를 더 나은 데이터 분석가로 만드는 데 아주 조금의 확률적 우위라도 더해줄 수 있다면, 남들 눈에 미련스럽게 보일지언정 그 습관을 안 가져갈 이유는 없다. 항상 '마지막 목적'을 잊지 말자.
3주차 끝.
