데이터 스쿨 2개월차 후기

6월 7일에 시작한 데이터 사이언스 6개월 과정 중 벌써 2개월이라는 시간이
흘렀다. 데이터 사이언스와 거기에 더해 코딩이라는 생소한 분야에 들어선지 길지 않은 시간이 지났지만 그동안 느낀 것에 대해 후기를 적어 보고자 한다.

1. 강의를 알차고 효율적으로 듣는 방법: 평소에 무언가 새로은 것을 배우는 것을 좋아해서 나름 온라인 강의 (MOOC: Massive Open Online Course)를 자주 접하고 구글의 IT 관련 Udacity에서도 수업을 받아 본 적이 있었기 때문에 제로베이스 데이터 사이언스 관련 과정을 받는 것에 큰 두려움은 없었다. 하지만 막상 뚜껑을 열고 보니 두 가지 문제로 인해 나름 어려움을 겪었다. 첫 번째는 다양한 분야의 수업 내용을 온라인 강의를 통해 스스로 학습해야 하는데 수업 초반 배워야 하는 많은 양의 강좌를 보는 순간 그 분량 때문에 꽤나 스트레스틑 받았다. 본인이 익숙하지 않은 분야에서 다양하고 방대한 정보를 접하고 소화해야 하는 과정은 언제나 그렇듯 흥미롭게 시작하지만 시간이 지나면서 수업 내용을 따라가지 못하거나 내용을 이해하지 못한다고 느끼는 순간 흥미가 떨어지거나 포기하고 싶은 마음이 들 것이다. 2개월차 과정에 들면서 하루에 계획된 수업 분량은 처음에 비교해서 줄어든 것을 확연히 느낄 수 있다. 그 시간을 이제 코딩 테스트 준비 혹은 앞으로 본인이 일하고 싶은 분야에 대한 조사 및 그와 관련된 프로젝트를 준비하는 데 할애하면 좋을 것 같다. 따라서 수업 초반에는 다양한 분야로 눈을 돌리기 보다는 우선 눈앞에 주어진 수업들을 수업 계획표에 따라 꾸준히 듣고 이해하려는 노력이 필요하다. 개인적이지만 무언가를 배울 때 특히 수업을 듣는 경우 배운 내용을 노트에 필기하고 정리하는 게 굉장히 효과적인 것을 잘 알고 있다. 물론 난 엄청한 악필이라 내가 적은 내용을 나중에 나조차도 잘 알아보지 못해서 적지 않는 경우도 많다. 이 수업을 들으면서 처음 든 생각이 이 많은 내용을 어떻게 적거나 기록할지에 대한 고민이었다. 초반에는 매일 강좌 틀어놓고 멈춰가면서 해당 내용을 파이참이나 쥬피터 노트북, 비쥬얼 스튜디오 같은 소스 코드 편집기에 따라서 치는 것도 시간이 많이 들어서 버거웠다. 그러한 시행 과정을 겪으면서 마크 다운과 같은 기능이 있는 것을 알게 되었고, 그이후엔 수업을 들으면서 쥬티터 노트북에 수업을 들으면서 배운 코딩 내용을 적을 뿐만 아니라 마크 다운을 적극 활용해 의문점이나 부연 설명을 기록해 마치 필기 노트처럼 사용하고 있다. 그러면 필요시 다시 해당 파일을 열어서 관련 코딩이나 필기 내용들을 쉽게 확인할 수 있어서 보다 효과적으로 복습이 가능하다. 이 기능을 더 잘 활용해 앞으로 남은 수업을 더 잘 들어야 겠다.

2. 코딩 테스트의 어려움: 많은 양의 학습 내용, 매주 제출해야 하는 과제 또는 스터디노트보다 더욱 힘든 것은 다름 아닌 코딩 테스트이다. 첫 코딩 테스트를 봤을 때는 마치 망망대해에 3시간 동안 던져 놓고 수영을 하든, 잠수를 하든, 배를 타든 알아서 생존을 하라는 느낌이어서 정말 막막했다. 물론 지금도 막막하기는 여전하지만 그래도 조금씩 발전하기 위해선 어떤 노력이 필요하다. 내게 있어 코딩 테스트의 어려움은 첫째 문제 자체를 이해하기 쉽지 않다. 이 말인 즉슨 문제만 이해해도 문제를 풀 확률이 높다는 것이다. 나중에 풀이집을 보면 이게 이런 뜻이었어 하고 어이가 없었던 적도 있었다. 번역일도 하고 나름 책도 많이 읽은 편이어서 무언가를 읽고 이해하는 능력이 부족하다곤 느껴본 적이 별로 없는데 코딩 문제를 풀면서는 늘 문제를 이해하는데 어려움을 겪는다. 물론 '이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with python'과 같은 책을 읽고 그것을 토대로 공부를 하라는 조언도 들었지만, 코딩을 처음 공부한 사람에게는 그 내용이 어렵고 다양한 분야를 다뤄서 바로 도전하기엔 무리인 것 같다. 그래서 매일 많은 양은 아니지만 꾸준히 하는 것이 효과적인 걸 알기 때문에 내가 시도한 방법은 백준 코딩이라는 온라인 코딩 사이트에서 단계별 문제를 하루 1-2개씩 푸는 것이다. 가능한 남들이 해놓은 것을 보지 않고 나만의 이해와 코딩 능력을 바탕으로 문제를 해결하는 재미가 쏠쏠하다. 이러한 코딩 연습을 통해 하나 느낀게 있다면 지금 내 수준에서 가장 중요한 건 처음 입력된 데이터의 형태 또는 입력 방식을 어떻게 하느냐이다. input()을 써서 단일 데이터만 받을 지 아니면 map()을 활용해서 여러 데이터를 한꺼번에 입력하게 할 지가 그것이다. 막연하게 코딩을 작성하는 것보다는 문제에서 주어진 데이터 입력 형태를 확인하고 그러한 방식으로 정확하게 입력 및 출력이 되는지 확인하면 그 다음 과정에 있어서 좀 더 체계적으로 코딩을 짤 수 있는 것 같다. 물론 어느 정도 수준에 다다르면 그러한 과정을 생략한 채 좀 더 신속하게 코딩 작성이 가능하겠지만 아직 단편적인 코딩 능력 때문에 의식의 흐름대로 작성하는 것 보다는 각각의 줄이 내가 원하는 방식으로 작동하고 있는지 또는 내가 너무 불필요하게 복잡하게 코딩을 짜고 있는 것은 아닌지 늘 생각하면서 작성하는 게 도움이 되는 것 같다. 앞으로 나아갈 길이 한참 남았지만, 결국 내 스스로 하면 안되는 것을 잘 알고 있기 때문에 꾸준히 실력을 키울 수 밖에 없는 것 같다.

3. 내가 일하고 싶은 데이터 사이언스 관련 분야: 내가 살면서 좋아하는 명언 중에 하나가 '뜻이 있는 곳에 길이 있다'이다. 자기가 원하고 마음 먹은 것이 생기면 그 과정이 어렵고 힘들더라고 목표를 달성하기 위한 방법과 가능성이 있다 정도로 이해하면 될 것이다. 반대로 생각해보면 뜻이 없는 곳에는 길도 없다가 될 것이다. 수업 초반 동기분들과 온라인 미팅을 통해 수업을 마친 후 하고 싶은 분야에 대한 이야기를 한 적이 있는데 어느 한 분이 기존에 반도체 관련 업계에서 일한 경험이 있고, 그러한 경험을 바탕으로 데이터 사이언스를 활용해 제품의 품질 향상 및 불량품을 낮추도록 하는 일을 하고 싶다고 대답한 적이 있는데 상당히 인상 깊었다. 전에도 관련 글을 썼지만 데이터 관련 분야가 상당히 방대하기 때문에 과연 어느 방향으로 취업을 희망하거나 모색하는지는 코딩 능력이라든가 다른 것들을 다 떠나서 본인이 원하는 직무를 정확히 알고 있냐에 달려 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 본인이 원하는 것을 알면 해당 분야에서 요구하는 능력이나 기술을 꾸준히 갈고 닦아서 발전시키면 되지만, 막연한 접근은 이것저것 겉핧기만 하다 끝날 수도 있기 때문이다. 1개월 후에는 본격적으로 본인이 원하는 프로젝트를 계획하고 시행하는 단계이기 때문에 그과정을 준비하면서 더 깊이 고민하고 알아보도록 해야겠다.

전체 수업 과정의 3분의 1정도 온 시점에서 뭔가 크게 발전하고 향상되기를 바란다면 당연히 욕심이겠지만 지금까지의 시행착오를 토대로 남은 시간 좀 더 알차게 공부하고, 궁극적인 목표인 취업을 위해 최선을 다할수 있도록 이 글을 쓰면서 다시금 다짐해본다.