데이터 과학자 원칙 | 책리뷰
책소개
데이터 업계에 몸담고 있는 9명의 저자가 각자의 경험을 가지고, 데이터과학자로써 어려웠던 점, 성장하는 법, 업계의 특징등을 업계후배에게 전수해 주는 듯한 책이다 (너는 같은 고민하지 마...)
9명이 쌓아온 경험과 역할이 각자 달라서 여러 관점의 경험들을 접해볼 수 있다
구매동기
1. 데이터 과학자는 어떻게 커리어 성장을 해야하나 궁금했다
data scientist의 검색어 trend | Google Trend* 데이터 과학자라는 키워드는 2010년도 초에 점차 검색량이 증가했다
* 생긴 지 얼마 안 된 '이 직업이 하는일' 은 계속해서 변화하고 있고, 사람마다 강점(분석, 통계, ML, 개발 등)에 따라 바뀌기도 한다
* 나의 고민은 이 업계의 변화와 특성의 영향으로, 커리어 성장에 고민이 많았고, 이 책을 통해, 데이터과학자를 칭하는 책 속 선배들에게 3가지가 궁금했다
1) 어떻게 성장했고
2) 성장을 위해 어떤 노력들을 하고 있는지
3) 꿀팁은 없는지
2. 롤모델로 삼을 데이터과학자를 찾아보고 싶었다
데이터과학 커리어를 쌓다 보니, 데이터과학자로 활동하는 선배가 많지 않았다. 그런 부분을 책 속 선배들의 경험을 통하여, 나만의 데이터 과학자의 롤모델을 구체화해보고 싶었다
나는 그동안, 상황마다 팀 내 스페셜리스트(분석가, 모델러, 데이터 엔지니어..) 들에게 찾아가 도움을 받고, 그것을 내 상황에 맞추어 활용하고 있었다
책의 좋았던점
Joel Filipe | Unsplash1. 데이터 과학분야를 지망하는 주니어에게 길잡이가 될 수 있다
| 관련챕터: 04 시작하는 데이터 과학자를 위한 개발과 운영 지침서, 05 데이터 분석의 본질에 집중하기
내가 어디에서 배우지 못하고, 스스로 터득한 내용과 몰랐던 것들이 책에 많이 담겨있었고, 이런 내용을 책으로 접하게 되어 좋았다
새로 커리어를 시작하는 사람들에게 좋은 길잡이가 될 수 있을 것 같았다
2. 중니어 데이터과학자의 성장법에 대해 알 수 있다
| 관련챕터: 04 시작하는 데이터 과학자를 위한 개발과 운영 지침서, 07 메타인지와 액션으로 점진적으로 성장하기, 08 데이터로 고객을 움직이는 데이터팀이 되어가는 여정
나의 경우 다양한 분야(분석, 통계, ML, 개발 등)의 스킬을 쓰는 만큼, 그 모든 것의 전문성을 키우면서 마주하는 고민들이 있었는데, 저자들의 고민과 돌파구를 살펴볼 수 있어서 좋았다
3. 데이터과학 포지션만의 차별점을 알 수 있다
| 관련챕터: 02 데이터 과학자 생존 무기 만들기, 03 척박한 데이터 환경에서 살아남은 사람들의 우화
맡고 있는 업무에 따라 데이터과학자는 다양한 포지션으로 비추어질 수 있다.(ML 모델러, 분석가 등) 그리고 이들과 비교되기도 한다
이 책에서는 같은 ML 모델을 만들더라도, 데이터과학자만의 접근방식을 다루고 있어서, 저자들의 생존법이 담겨있다
책의 아쉬웠던점
1. 핵심이 부족한 챕터도 일부 존재한다
아무래도 데이터과학자에게 필요한 다양한 이야기를 하다 보니 깊이가 들쭉날쭉하다
특히, 개발과 관련된 이야기는 주요 아젠다가아니고 무얼 해야 한다 소개해주는 목적이어서인지, so what? 에 대한 답을 못 얻을 수도 있다
2. 챕터별로 문체가 많이 다르다
데이터 전문가인 저자들이다 보니, 모두 글 수준이 빼어나고 대부분 술술 읽힌다
다만, 맞추려 노력했어도 챕터마다 다른 느낌이 존재하며, 일부 챕터는 잘 읽히지 않거나 불필요한 정보라는 생각이 들었던 것도 있었다
마치며
9명의 저자들 포함 데이터 과학 업계에 대단한 사람은 많다는 것을 느끼게 해 주며, 나만의 전문성을 고민하게 만드는 책이다
동종업계 사람이라면, 한 권 사서 휘리릭 읽어보고, 맘에 드는 챕터는 한 번씩 다시 꺼내어보면 좋을 것 같다
