브런치를 통해 '비전공자는 데이터를 어떻게 공부해야 하는지'를 물어보는 메일 한 통을 받았습니다. 이 브런치는 어떻게 보면 개인 여정 기를 기록해 나가는 일기장 같은 것이었는데, 막상 질문을 받으니 '내가 답변을 드려도 되나?' 싶었지만 의외로 최근 여기저기서 공부 방법을 물어봐주시는 분들이 왕왕 있어 한번 간단하게 경험을 정리해봅니다.
제가 졸업하던 즈음 제가 알아본 비전공자가 학교 밖에서 데이터를 공부하는 방법에는 크게 3가지가 있었습니다.
1. 인터넷 강의
2. 유료 학원 강의
3. 국비지원학원 강의
3가지 방법을 위의 순서대로 모두 경험해보았고, 각 방법에는 장단점이 존재한다고 생각합니다.
1. 인터넷 강의
언어 공부는 각자에게 맞는 방법이 너무 다양합니다. 어떤 경우에는 인터넷 강의를 통해 자투리 시간을 잘 활용하여 인강으로 대부분의 지식을 습득하기도 합니다
반면 저의 경우에는 Coursera를 통해 R 통계 강의를 들었는데 기본 조작 방법을 익히고 개념을 잡는 데에 아주 유용했습니다. 다만, 인터넷 강의의 한계로 초심자로서 속 시원히 해결되지 않는 부분도 분명히 있었고 처음 데이터 불러오고 환경설정을 하는 부분부터 막혔었는데 이런 사소한 에러들을 인강에서 다루지는 않고 있었기 때문에 오프라인 강의를 찾게 되었습니다. (혹시라도 입문자이신데 인터넷 강의를 찾으신다면 개인적으로 질문을 상담해줄 수 있고 도움을 받을 수 있는 강의를 찾으시면 좋을 것 같습니다.)
DataCamp (https://www.datacamp.com)
EdX (https://www.edx.org)
Coursera (https://ko.coursera.org)
2. 유료 학원 강의
사실 유료 학원 강의의 경우에는 공개적으로 의견을 달기가 꽤 조심스럽습니다. 개인적인 경험으로는 처음 광고하는 것을 보고 기대하고 간 것에 비해서 실망했었기 때문입니다. 최근 유료 학원들의 경우 온라인 마케팅을 매우 강하게 하는 것도 있고 건너 듣기로는 강의 기획자 역시 성과에 따라 인센티브를 받기 때문에 광고만 보고 모든 것을 믿고 가기에는 조심스럽다는 것이 제 생각입니다.
하지만 전일제로 진행되는 코스를 듣고 여러 스타트업에 데이터 분석/머신러닝 엔지니어 등으로 취업하신 분들도 많고, 지금 재직 중인 회사의 데이터 파트 리더분 역시 이러한 코스들을 잘 활용하셔서 건너오신 케이스여서 뭐라 딱 잘라 말하기에는 어려운 부분이 있는 것 같습니다. 오히려, 금전적인 여유가 있는 경우라면 이러한 전일제 과정은 어느 정도 레퍼런스 케이스가 쌓인 듯하여 꽤 활용해 볼 만한 것 같습니다.
데이터 공부라는 것이 꽤 해야 할 것들이 많이 있기 때문에 어떤 과정도 단기간에 이것들을 모두 전달할 수는 없습니다. 짧은 기간 안에 너무 많은 것을 약속하는 강의라면 한 번쯤 고민해볼 필요가 있습니다.
3. 국비지원 교육
가장 많이들 고민하는 옵션 중 하나가 아닌가 싶습니다. 나라님께서 친히 기술을 배우겠다는 기술 꿈나무들에게 나랏 곡간을 여시어 용돈을 쥐어줘 가며 기술을 가르쳐주는 은혜로운 과정이기 때문입니다.
국비지원 학원의 경우에는 학원 선생님의 수준 차이/의지 차이가 꽤 큰 편이기 때문에 어느 정도 운에 맡기게 되는 측면이 있습니다. 아무래도 학원의 수입원이 학원생들 그 자체가 아니라, 학원생들을 유치해온 대가로 받는 국가 지원금이기 때문에 상대적으로 선생님의 강의 퀄리티 자체에 신경을 쓰기보다는 학원생들의 유지/리텐션에만 신경을 쓰는 분위기입니다. 몇 개월 이상 학생들이 수업을 들으면서 남아있어야 학원이 돈을 버는 구조이기 때문에 그런데, 그래서 어떤 학원에서는 학원을 그만두려는 학생에게 나와서 공부를 안 해도 되니 출퇴근 도장만 당분간 더 찍어달라고 부탁하는 경우도 있다고 합니다. 그렇기 때문에 학원과 선생님을 정말 잘 만나지 않으면 실망만 하고 중도 하차를 하는 경우가 왕왕 발생합니다.
하지만 그렇다고 제가 만났던 선생님의 강의력과 실력이 부족한 분들이 절대 아니었습니다. 기본적으로 다들 IT 업계에서 20년간 경력을 가진 정말 베테랑 중의 베테랑 분들이 강의를 하고 계셨기 때문입니다. 강의를 하면서 중간중간 현직 뛰실 때 있었던 경험담을 들려주시면 정말 아찔한데요, 여담이지만 제가 만났던 선생님께서는 돈을 떠나 정말 소명의식으로 학생들을 가르치고 그 자체에서 즐거움을 느끼시는 분이었습니다. (돌아보니 운이 정말 좋았네요)
강의의 퀄리티만큼이나 같이 공부하는 학우들이 어떤 사람들 인지도 궁금했었는데요, 진지하지 않게 듣는 학생들이 많아서 분위기를 흐린다고 소문나 있는 다른 국비 강의와 다르게 제가 들은 데이터 강의의 경우에는 공부에 뜻이 있는 학우들이 정말 많았습니다. 호주에 유학을 갔다가 국비 강의를 들으러 들어온 친구도 있었고, 대학 4년을 마치고 사회 경험을 쌓다가 커리어 전환을 위해 들어온 경우도 있었습니다. 물론, 통계학과를 졸업하고 코딩 훈련을 받기 위해 들어오는 친구들도 있었고요.
국비지원 교육을 받기로 결정하셨다면, 가장 먼저 반드시 해당 학원과 선생님께서 DB 쪽에 특화되어 있는 학원인지, DB 관련한 커리어를 길게 이어오신 분인지를 잘 살펴보셨으면 좋겠습니다. 사실 현재에 국비지원 코스 중에 머신러닝 혹은 데이터 분석 그 자체에 대한 경력을 오래 이어온 분은 거의 없다고 볼 수 있습니다. 이건 학원의 잘못이 아니라, 데이터 분야가 뜨기 시작한 지가 크게 오래되지 않았기 때문인데요, 그렇기 때문에 기존의 분야에서 강의/커리어를 쌓으시던 분들께서 해당 강의를 맡게 되는 경우가 많습니다.
그렇기 때문에, 데이터와 가장 밀접한 분야인 DB 계통의 커리어를 이어오신 선생님께 가르침을 받는 것이 가장 유리하다고 저는 생각합니다. 학원별로 특화되어있는 분야가 다른데, 자바/웹 개발 등에 특화되어있는 학원들은 겉 무늬만 빅데이터 강의이고 선생님들이 저번 달까지 자바로 웹 개발 수업하시던 강좌가 흔하게 보이기 때문입니다.
이미 직업이 있으신 분들이 많을 텐데, 이 경우 전일제로 처음부터 뛰어드시기에는 리스크가 있어 고민이 되실 것 같습니다. 그럴 때는 인터넷 강의를 통해 적성/흥미를 확인해보는 것도 좋은 방법으로 보입니다. 제 경우에 Coursera나 Datacamp 등의 R강의를 들었었는데, 혼자 하느라 아무래도 쉽진 않았지만 어느 정도 감을 익히고 방향성 잡는 데에는 큰 도움을 받았던 것 같습니다.
인강을 통해 감을 익히고 케글(www.kaggle.com)과 같은 사이트 등을 통해 데이터 다루는 연습을 해보신다면 충분히 의지 여하에 따라 기초 역량을 쌓을 수 있다고 봅니다.
