빅데이터/AI 성공 사례를 인터넷에서 흔히 접할 수 있게 된지는 시간이 제법 흘렀다. 그렇다 보니 빅데이터/AI 관련한 업종에 종사하는 것의 장점이나 해당 직무를 대상으로 구인을 하는 기업을 발견하는 것은 쉬운 일이다. 여기에 더해, 본인의 본래 전공과 직무가 있다고 할지라도 프로그래밍을 배우고 빅데이터 처리하는 방법을 배워서 업무 활용성을 높여보라는 조언 역시 인터넷에서 흔히 접할 수 있는 글 중에 하나이다.
이렇게 빅데이터/AI가 점점 대세가 되고 당신 역시 업무에 빅데이터를 적용해보세요 하는 글들이 자주 노출되다 보니 이 일을 배우고 싶어 하는 사람 역시 점차 늘어나고 있음을 피부로 느낀다. 하지만 프로그래밍을 통해 빅데이터 처리 방법을 쉽게 배운다면 좋겠지만 초보자가 공부하려고 마음먹기에는 막연한 느낌이 있는 것이 사실이다. 처음 빅데이터를 공부하려고 하는 사람들이 가장 걱정하면서 질문하는 내용 중 하나는 자신이 원래 비전공자라는 점이다.
빅데이터랑 인공지능 비전공자인데도 배울 수 있는 거야?
자신이 빅데이터/AI는 물론이고 관련해서 꼭 잘 알아야 할 것만 같은 코딩이나 통계학 분야에서도 배경지식이 없다는 걱정 때문에 하는 질문일 것이다. 사실 내가 이런 질문을 직접 받은 경우에는 듣는 사람을 배려해 기분이 나쁘지 않도록 좋게 좋게 말하려고 하는 경향이 있다. 하지만 지금은 특정인이 나에게 질문을 하는 것이 아니기 때문에 솔직한 생각을 말하겠다.
빅데이터랑 인공지능 전공자는 어느 학과 졸업한 사람을 말하는 건데?
사실 빅데이터/AI가 흔히 말하는 대세로 뜨고 있기 때문에 엄청나게 많은 전공에서 빅데이터를 가르치고 인공지능도 가르친다. 우리가 흔히 생각할 수 있는 통계학과, 컴퓨터공학과, 산업공학과를 넘어서 경영학과, 경제학과, 문헌정보학과, 커뮤니케이션학과 등등 학과에서 빅데이터 관련 전공 수업을 여는 경우를 수없이 많이 봐왔다. 특히 요즘에는 인공지능학과, 빅데이터 학과, 데이터 사이언스학과 등 신생 전공으로 아예 빅데이터나 인공지능이라는 단어를 집어넣는 경우도 많다.
빅데이터를 다루는 데 있어 가장 중요한 포인트 중에 하나로 프로그래밍, 통계학, 도메인 지식이라고 불리는 빅데이터 분석의 3대 역량이 있다. 데이터 분석을 조금만 더 심도 있게 공부하고 실제 업무에 적용을 해보면 느끼겠지만, 어느 한 역량이 뛰어날지라도 그 역량만으로 다른 부분을 커버하기는 힘들다. 결국 다양한 분야에 대한 능력과 지식이 고루 갖추어져야 한다는 의미이다. 이 때문에 빅데이터 분석에 필요한 수많은 역량 중 하나라도 연관이 되어있는 학과라면 빅데이터나 인공지능이라는 이름으로 수업을 열고 있는 것이 아닐까 싶다. 결국 본인이 어떤 전공을 하였든 빅데이터 분석에 필요한 역량 중 하나를 이미 갖추고 있을 수는 있지만 그래도 그 밖에 많은 영역을 새로 배워나가야 한다.
아마 본인이 비전공자라 걱정된다는 사람들의 대부분은 전공 내내 컴퓨터나 숫자를 다뤄볼 일이 거의 없는 인문 계열 전공자일 것이라 생각이 든다. 위에서 언급한 말에 적용해보면 필요한 많은 역량 중 딱 하나의 역량에도 장점이 없는 사람이다. 무슨 걱정인지는 안다. 어차피 전공자들도 다른 분야를 많이 배워야 한다고 아무리 말해도 마음속 불안함이 떨쳐지지 않을 수도 있다. 이런 사람들의 의지를 북돋기 위해 이런 말을 하고 싶다.
이 업종의 사람들 특징 중 하나가 학부 전공이 엄청나게 다양하다는 거야!
앞서 언급하였던 수많은 전공들 외에도 나는 빅데이터 분석을 전공하고 이를 직업으로 삼으면서 정말 다양한 전공의 사람들을 봐왔다. 물리학과, 심리학과, 수학과, 불어불문학과 등등 사실상 종합대학에 존재하는 거의 모든 전공자들을 본 것 같다. 이 말은 즉슨, 대학교를 다닐 때 어떤 전공을 했을지라도 마음만 먹으면 빅데이터/AI 공부가 충분히 가능하다는 것이다.
물론, 빅데이터를 배움에 있어서 학부 전공에 따라 유리함을 보이는 경우가 있다. 하지만 이제 막 전공을 선택하려는 학생들이 아닌 이상 이제와 내 전공을 맘대로 바꿀 수도 없는 노릇이다. 핵심적으로 말하고 싶은 건 본인이 빅데이터/AI를 공부하고자 마음을 먹었다면 너무 걱정하지 말고 실천을 먼저 해보라는 것이다.
또 하나 희망적인 것은 본인이 비전공자임에 나름의 콤플렉스를 가지고 있는 사람이 생각보다 많아서 이를 겨냥해 교육 과정을 운영 중인 사설 업체도 많다는 것이다. 기본적으로 빅데이터/AI 내용을 가르쳐주는 많은 학원들은 '비전공자를 위한 ~~'의 이름을 가진 과정을 하나씩은 운영하고 있는 듯하다. 빅데이터 전공자는 대체 무슨 전공을 의미하는 걸까?라는 의문을 늘 가지고 있는 나여서 늘 전공을 신경 쓰지 말라고 말하지만 그럼에도 신경이 쓰인다면 해당 과정들을 이수한다면 좋을 듯하다.
다만, 많은 학교에서 이뤄지는 전공 수업들도 대부분 이 분야를 처음 접하는 사람을 대상으로 진행하는 경우가 많다. 커리큘럼 자체에서 비전공자를 위한 수업과 그렇지 않은 수업이 무슨 차이가 있는지는 잘 모르겠다. 사실상 차이가 없다고 봐도 무방하다. 수강자(초보자/비전공자) 입장에서 마음의 안정을 가져다주냐 아니냐의 차이만 있다고 생각한다. 여하튼 본인의 비전공자임을 너무 신경 쓰지 말 것을 가장 핵심적으로 전하고 싶다.
하나의 전공에만 얽매이지 마세요.
실제로 흔히들 말하는 전공자인 컴퓨터 공학과, 통계학과 사람들과 그렇지 않은 사람들이 데이터 분석을 한 결과물을 보면 전공에 따른 실력의 차이는 거의 없다고 봐도 무방하다. 이 글을 읽는 사람들이 분명히 알아두었으면 좋겠다. 빅데이터와 인공지능은 모두 분석을 하는 사람에게 복합적인 역량을 요구한다. 하나의 전공에만 얽매이려 하지 말고 본인이 그 전공이 아님을 너무 불안해하지 않기를 바란다.
마지막으로 빅데이터나 인공지능을 가르쳐주는 수업은 매우 다양한 학과에서 열리고 있지만 각 전공마다 빅데이터/AI를 이용하는 방식에는 어느 정도 차이점이 있다. 이 부분도 상당히 흥미로운 내용이라 추후 정리를 해 볼 예정이다. 하지만 충격적이게도 각 전공마다 빅데이터/AI의 이용 방법은 다를지라도 열리는 수업의 내용은 99% 똑같은 경우가 많다. 아무래도 활용 단계에서의 차이점은 있을 수 있어도 기술적인 내용과 데이터 분석의 논리 자체는 대부분 비슷하기 때문이다. 이 사실 자체가 꼭 특정 전공을 가진 사람들 뿐 아니라 다양한 분야의 사람들이 모두 데이터 분석을 충분히 공부할 수 있다는 사실을 반증한다고 본다. 본인이 비전공자라서 마음 졸이기보다는 내 전공에 빅데이터를 덧붙이면 상당하겠는걸? 하는 마음가짐을 가졌으면 한다.