빅데이터 분야 코딩 공부는 기간이 얼마나 필요해?
코딩에 익숙해지는데 걸리는 시간
빅데이터 분야에 취업을 하기 위해서는 많은 공부가 필요하다. 수학과 통계학으로 시작해서 도메인 지식, 머신러닝 알고리즘, 프로그래밍까지 다방면의 지식이 필요하기 때문이다. 그리고 그중에서도 사람들의 발목을 가장 많이 잡는 부분이 코딩이라고 할 수 있다. 다른 공부의 경우 굳이 빅데이터 분야로 취업을 생각하지 않고 있어도 경험을 해보았을 확률이 높지만, 코딩 공부는 그렇지 않기 때문이다. 그렇기에 처음 빅데이터를 공부하는 사람들은 흔히 코딩을 가장 큰 산으로 뽑는다. 코딩 공부를 함에 있어서 어디서부터 어떻게, 얼마나 공부할지 모두가 막막하다.
나 빅데이터 제대로 공부하려는데 코딩 몇 달이나 공부하면 충분하려나?
입문자 입장에서 생각해보았을 때, 공부하는 것 자체는 의외로 진입장벽이 낮을 수 있다. 시중에 나와있는 코딩 강의가 너무나 많기도 하며 관련 자료도 쉽게 검색할 수 있는 환경이 구축되었기 때문이다. 그게 아니더라도 동네 서점만 가면 데이터 분석 예제를 곁들이며 코딩을 알려주거나 기초 프로그래밍 문법에 대해 자세히 다루고 있는 자료가 많다. 하지만 막상 직접 코딩을 해 데이터를 만져보려고 하면 늘 쉽지 않다. 그렇다 보니 '공부를 해도 모르겠는데,, 얼마나 더 공부하면 코딩에 익숙해질까?' 하는 생각이 들 수 있다. 실제로 나도 그랬고 주변에서도 이 부분에 대해 많은 질문을 던졌다.
당연한 말일 수 있겠지만 코딩 공부에 충분한 기간을 묻는다면 정답은 없다. 목표로 하는 수준, 학습자의 개인 역량, 투자 가능한 시간, 만나는 선생 등에 따라 천차만별로 달라진다. 우선 데이터 분석 분야에서 코딩은 어느 정도 정해진 선을 통과하면 대부분의 작업은 무리 없이 진행할 수 있다고 생각한다. 특정 수준을 갖추게 되면 구글링을 동반해서 내가 구현하고자 하는 작업을 대부분 스스로 할 수 있다. 이 정도 수준을 목표로 하고 입문자가 적당한 수준으로 노력을 기울인다고 가정한다면, 그래도 어느 정도는 코딩 공부에 절대적으로 필요한 소요 기간을 추정해볼 수 있다.
3개월 정도만 집중하면 충분할 거라 생각합니다.
개인적으로 추정했을 때, 3개월이라는 시간 동안만 본인이 집중해서 노력하면 데이터 분석에 필요한 기본적인 코딩 역량을 갖추었을 확률이 높다. 물론 적어도 하루에 2시간 이상씩 꾸준하게 노력을 했다는 가정하에서다. 사실 코딩에 대해 어느 정도 기간을 잡고 공부해야 될까 고민을 가진 사람들과 이야기를 해보면 다들 길게는 몇 년, 아무리 짧아도 반년 정도는 시간을 투자해야 하지 않을까 하는 막연한 두려움을 가지고 있었다. 하지만 그렇지 않다. 적어도 데이터 분석 분야에서는 코딩 공부 자체에 난이도 측면에서나 기간 측면에서나 그렇게 겁을 먹을 필요가 없다. (https://brunch.co.kr/@8d1b089f514b4d5/4)
하지만 그렇다고 딱 3개월만 공부하면 코딩 공부를 칼같이 끝내도 된다는 말은 아니다. 3개월이면 어느 정도 스스로 코딩 작업을 할 수 있는 수준으로 오를 수 있다는 것을 의미하며 그 뒤에도 본인 역량 향상을 위한 노력은 계속되어야 한다. 이처럼 코딩 공부에는 공부 기간을 이야기함에 있어서 기본적으로 깔고 들어가야 할 전제 조건이 몇 가지 있다. 가장 중요한 점은 짧은 기간 동안 공부하던 긴 시간을 투자해서 공부하던 꾸준히 공부해야 한다는 점이다. 이번 시간에는 3개월이라는 기간으로도 왜 충분할 수 있는지, 꾸준히 공부해야 한다는 점이 정확히 무엇을 의미하는지에 대해서 집중적으로 말해보려 한다.
기초 문법 공부에 한 달, 데이터에 적용해보면서 연습하는데 두 달 정도 걸릴 것 같네요!
먼저 코딩 공부의 종류를 나누어보면 크게 기초 문법을 공부하는 것과 실제 데이터에 적용을 하며 공부하는 것을 생각할 수 있다. 물론 완벽하게 구분되는 개념은 아니지만 대부분 이러한 단계로 코딩을 공부한다. 그리고 기초 문법 공부는 한 달만 투자해도 어느 정도 개념을 익힐 수 있다. 실제로 데이터 분석 분야에서는 대부분 파이썬 언어를 이용하고 있고 이를 위한 입문의 바이블이라고 불리는 서적도 실제로 그렇게 책이 두껍지가 않다. 1회독만 생각한다면 사실 한 달도 필요 없다. 아무래도 한 번 읽고 따라해서는 이해가 안되는 부분이 많을 수 있기 때문에 이를 감안해서 한 달의 시간 정도를 잡으면 된다.
하지만 기초 문법보다는 실제 데이터에 코딩을 적용해보는 것이 더 큰 산이 될 수 있다. 대부분 이 단계에서 난이도가 갑자기 급상승하는 느낌을 받는다. 이 단계에서는 구글에서 검색을 해보거나 공부했던 책을 다시 펴보는 일을 엄청나게 반복할 확률이 높다. 하지만 너무 낙담할 필요가 없는 게, 데이터 분석에 필요한 코드는 그 풀이 정해져 있는 경우가 많다. 너무 어렵다고 생각한 특정 코드가 이번뿐 아니라 다음번에도 이용된다. 그렇기에 데이터 분석 예제를 통해 코딩을 연습하는 것도 그렇게 많은 시간이 필요한 것은 아니다. 정해져 있는 풀 안의 코드를 한 번 작성해보고 기억에 남기는 것만으로도 충분하다.
3개월보다 짧게 공부하던 길게 공부하던, 꾸준히 공부하는 것이 가장 중요합니다.
하지만 3개월이라는 기간을 너무 정석처럼 받아들일 필요는 없다. 실제로 나 역시 대학원 시절 하루 종일 코딩만 공부하던 시기에는 이보다 훨씬 빠르게 코딩에 익숙해졌다. 그리고 그럴 시간적 여유가 안된다면 당연히 조금 더 여유로운 기간을 잡아야 한다. 기간보다 더 중요한 것은 꾸준하게 공부하는 것이다. 여기서 말하는 꾸준함이란 한 번 공부하고 그다음 공부까지의 텀을 최대한 줄이라는 것이다. 일주일 중 하루에만 7시간 공부하기보다는 매일 한 시간 하는 게 좋다. 어떤 공부던 마찬가지겠지만 한 번 공부를 해둔다고 할지라도 오랫동안 손을 놓게 되면 기억이 안난다. 코딩도 마찬가지다. 오히려 그 현상이 더 심하다.
프로그래밍 역시 언어라고 불린다. 아무리 해외에서 오래 살았던 사람이라 할지라도 몇 년 동안 한국에만 있으면 그 언어를 많이 까먹는 것이랑 비슷하다고 보면 된다. 더군다나 이제 막 코딩을 배우는 입문자 입장이라면 그 현상이 더 심하다. 코딩 고수라고 불리는 사람도 몇 달 동안 코딩을 하지 않으면 코드 작성에 큰 어려움을 느낀다. 같은 이유로 코딩 첫 입문 때 여러 가지 프로그래밍 언어를 배우는 것도 그리 추천하지 않는다. 흔히 R과 파이썬을 고민하며 두 개 모두 공부하는 사람들을 볼 수 있는데 코딩에 어느 정도 익숙해진 사람이라면 모를까 입문자에게는 할만한 행동이 아니다. 나도 모르게 파이썬 환경에서 R 코드를 작성하는 기이한 현상을 발견할 수 있다.
(코딩) 공부에는 끝이 없다고 합니다.
이번 시간에는 간략하게나마 데이터 분석을 위한 코딩 공부에 필요한 기간에 대해 이야기를 나누어 봤다. 대부분 사람들이 우려하는 것처럼 엄청난 시간을 쏟아부을 필요는 없다. 하지만 이번 시간에 이야기한 것은 어디까지나 기초 수준을 통과하고 스스로 데이터 분석 작업을 할 수 있는 역량에 도달하기까지에 대한 것이다. 이 수준으로 만족하는 것은 절대 경계해야 할 행동이다. 중급 정도라고 부를 수 있는 수준에 올라오면 본인이 어떤 코딩에 더 취약한지, 그리고 최근 트렌드에 따라가기 위해 어떤 분야 코드 작업을 더 연습하면 좋을지 눈에 보일 것이며 그 부분에 대한 공부 및 연습을 계속해야 한다. 그 어떤 곳보다 변화가 빠른 곳 중 하나다.
흔히들 공부에는 끝이 없다고 말한다. 코딩 공부 역시 마찬가지다. 지지부진하다고도 볼 수 있는 말이지만 괜히 아직까지 사람들 입에 오르내리는 문장이 아닌 것 같다. 앞서 이야기한 꾸준한 공부, 기초 수준을 통과한 뒤에도 필요한 지속적인 공부를 종합하면 그게 끝없는 공부이기도 하다. 적어도 트렌디한 데이터 분석 분야를 따라가기 위한 코딩으로 한정하면 무조건 맞는 말이다. 본심을 이야기하자면 코딩뿐 아니라 머신러닝, 딥러닝, 수학, 통계학 등 빅데이터 분야에 필요한 모든 영역이 마찬가지라 생각한다. 계속 역량을 발전시켜나가려는 마인드가 가장 중요한 핵심인 듯하다.
※ 평소 빅데이터/인공지능에 궁금한 점이 있어 답변을 원하는 내용이 있다면 공유해주시면 감사하겠습니다.
