데잇걸즈2기가 걸어온 발자취의 이야기
데잇걸즈2기가 15주동안 걸어온 학습, 성장, 커뮤니티의 이야기
<데잇걸즈2기가 걸어온 발자취의 이야기>
데잇걸즈는 디지털 트랜스포메이션 시대에 초점이 맞춰진 인재 프로그램으로 데이터에 대한 지식과 IT의 전문성을 가진 여성으로 거듭나는 가치에 초점이 맞춰진 '데잇걸즈' 브랜드는 통계, 데이터분석, 프로그래밍 도구를 활용해 데이터 기반의 문제해결능력과 빠르게 변화하는 디지털 환경에 대한 적응전문성이 갖춰진 여성인재 양성을 목표로 하고 있습니다.
전세계적으로 STEM 분야에서 활동하는 여성의 비율이 남성보다 여전히 현저히 낮습니다. 실리콘밸리를 비롯한 테크업계의 최전선에서는 여성들이 중심이 된 세션이나 기술 커뮤니티가 많습니다. 데잇걸즈는 우리나라에도 이러한 커뮤니티가 지속가능하다는 것을 증명하고 싶은 목표가 있습니다. ‘컴퓨터 공학', ‘수학' 그리고, ‘통계' 이 세 분야를 접목한 데이터 과학 분야에 여성의 참여비율이 더욱 높아진다면 사회에 환원되는 여성의 가치가 더욱 높아질 것이라고 생각합니다.
데잇걸즈를 기획하며 했던 고민이 있습니다. 우리의 고객(교육생)은 누구인지, 우리의 서비스(교육)는 어떤 장점이 있는지, 우리의 서비스는 다른 서비스와 어떠한 차별점이 있는지 등입니다. 하나의 서비스로서의 교육 프로그램을 위해 고객을 설정하고, 차별점을 고민하는 과정을 통해 보다 중요한 것을 추려내었습니다.
데잇걸즈의 목표는 기초가 튼튼한 데이터 분석가입니다. 실무에서는 이것에 대한 수요가 있습니다. 그것을 목표로 하는 교육생을 저희의 고객으로 생각했습니다. 딥러닝과 같이 유행하는 기술을 다루기보다, 데이터 분석에 필요한 핵심, 인접요소를 기준으로 수업을 진행했습니다.
데잇걸즈는 프로덕트이자, 커뮤니티입니다. 더불어 꾸준히 키워가고픈 가치입니다. 데잇걸즈는 단순한 교육 프로그램이 아닙니다. 성장을 독려하는 안전한 커뮤니티입니다. 감정을 안전하게 나누고, 응원하고, 서로 돕는 것이 성장에 있어 매우 중요한 요소라는 것을 알고 반영하고자 노력했습니다. 그래서, 배우고, 나누고, 함께 성장하는 것은 저희가 추구하는 중요한 가치 중의 하나입니다. 데잇걸즈 2기는 214명의 지원자 중에서 32명이 선발되었고, 이들은 15주 동안 105일을 함께 했습니다.
교육과정은 크게 프로그래밍, 정량적 분석, 커뮤니케이션, 팀웍 훈련으로 구성되었습니다. 데이터 분야에서의 트레이닝은 기술 교육만을 필요로 하지 않습니다. 데잇걸즈 기획운영팀은 다년간의 교육경험을 바탕으로 데이터 교육이 실무에 적용되기 위해서는 기술 교육과 더불어, 워크 프로세스, 소프트 스킬 트레이닝이 반드시 필요하고, 이를 커리어 디자인으로 묶어 교육생의 전반적인 경험디자인 프로세스로 재설계해야 한다는 결론을 얻었습니다.
데잇걸즈는 데이터를 기반으로 하는 문제해결 능력이 데이터 사이언스의 목표이자 본질이라고 생각합니다. 문제해결을 위한 데이터 활용은 반드시 ‘빅’ 데이터를 필요로 하지 않는다고 생각합니다. ‘빅’데이터의 환상에 빠져, 문제해결을 위한 분석, 프로세스, 커뮤니케이션에 소홀히 하는 것은 아닌지 돌아봐야 한다고도 생각합니다. 핵심은 데이터를 ‘과학적 사고’와 ‘과학적 방법’을 통해 바라보고 실마리를 찾는 것이 아닐까요. 기술을 위한 기술이 아니라, 문제해결을 위한 데이터 과학. 때로는 적정기술이 문제를 해결한다고 저희는 고민하고 있습니다.
저희의 교육과정은 통계 기반의 데이터 분석과 EDA 중심의 데이터 시각화를 중심으로 과정을 구성했습니다. 또한 ‘파이썬’을 주 요소로 기술 라이브러리를 구성했습니다. 파이썬을 다루게 되면 개발자의 커뮤니케이션을 비롯하여 여러가지 장점이 많고, 다양한 라이브러리를 활용할 수 있어 확장 가능성이 높다고 생각했습니다.
사실, 데이터 교육의 커리큘럼은 각 과정마다 크게 다르지 않습니다. 기술을 배우고, 프로젝트를 발표하는 큰 틀은 비슷할 것입니다. 핵심은 디테일과 접근방식입니다. 프로젝트를 접근하는 방식, 협업하기 위한 커뮤니케이션, 학습을 위한 동기부여, 효율적인 학습 방식 등 각 요소들의 세세함이 핵심이라고 생각합니다. 데잇걸즈의 가장 큰 경쟁력은 이게 아닐까 생각합니다.
그러기 위해서, 소프트스킬을 함양할 수 있는 문화를 구축하기 위해 다양한 장치를 만들었습니다. 이름표를 만들고, 서로를 ‘님으로’ 부르는 수평적인 대화 분위기를 만들고자 했고, 일주일에 한번은 단체사진을 찍어 서로간의 친밀함을 유도했습니다. 서로간의 칭찬을 장려하기 위해 칭찬보드를 활용했고, 오픈 스페이스 기술 기반의 조편성을 통해 상호간(P2P) 학습이 이루어지도록 했습니다. 또한 그라운드를을 통해 부드러운 커뮤니케이션이 이루어지도록 도왔습니다.
더불어, 애자일 방법론에 기반을 둔 자발적인 학습 커뮤니티를 구축하기 위해 여러가지를 도입했습니다. 데이터 프로젝트는 다양한 역량을 가진 사람들 사이의 긴밀한 협업을 요하는 점, 자칫 데이터 수집/분석/실행/평가의 주기가 지나치게 길어지기 쉽다는 점 등에서 소통, 학습, 짧은 주기의 반복, 지속적 통합과 같은 애자일 방법론의 가치와 실천법과 통하는 측면이 있습니다. 애자일 방법론은 프로젝트에 참여한 개인들의 지속적 학습을 장려하도록 설계되었다는 점에서 교육적 효과 측면도 기대할 수 있었습니다.
데바시(데잇걸즈를 바꾸는 시간), 데잇어워즈를 통해 서로의 이야기를 나누고 칭찬하도록 장려했고, 가벼운 아침회의와 돌아보는 회고를 통해 커뮤니케이션의 짧게 반복하는 애자일 방법론에 익숙해지도록 했습니다. 또한 매일매일 익명설문을 통해 실제적으로 수업개선이 이루어지도록 시스템적으로 접근했습니다. 전체적인 학습기간은 총 여섯개의 마일스톤으로 구성하여, 첫번째 마일스톤을 워밍업으로, 마지막 마일스톤을 프로젝트 크런치로 프로그래밍, 통계, 데이터분석을 반복적으로 배우는 형태로 진행했습니다.
배우는 방식도 강사가 말하고, 교육생은 듣고 복습하는 방식이 아니라, 쟉은 목표를 설정하고, 이것을 위해 프로그래밍, 데이터 분석 방법, 통계 이론을 배우는 식의 접근방식으로 교육을 운영했습니다. 개념을 설명하고 실습을 하는 전통적인 수업방식과 다르게, 그날의 학습이 ‘잘 배웠다’로 끝나는 것이 아니라, 하루-이틀-주 단위의 목표를 이루고, 이를 통해 실제적인 데이터 문제 해결 역량을 기르도록 했습니다. 또한, 매일매일 깃헙에 로그를 남기는 TIL(Today I Learned) 방식으로 스스로의 학습을 체크하고, 쌓아나가게 하여 차곡차곡 올리는 방식의 학습을 운영했습니다.
특별한 네트워킹을 위한 특강도 진행했습니다. 목록은 아래와 같습니다.
1) 시빅해킹
2) 非개발자에서 飛개발자로
3) 깃허브로 취업하기
4) 전문성 발견 | 협업디자인 | 실험설계
5) 쇼핑몰 스타트업에서의 데이터 분석
6) 인공지능의 과거, 현실, 미래
7) Girls in Stem
데잇걸즈가 교육기간 동안 주로 파이썬을 프로그래밍 도구로, 슬랙을 커뮤니케이션 도구로, 깃헙을 협업 도구로 활용했습니다. 무엇보다 도구에 함몰되지 않는 것을 중요하게 생각했습니다. 데이터 분석에 활용되는 도구는 언제든 바뀔 수 있고, 보다 중요한 것은 해당 시점에서 가장 필요성 있는 도구를 익히고, 필요성이 적게 되면 과감히 버리는 등의 도구보다 목적에 집중하는 학습능력을 기르는 것을 핵심적인 요소로 고려하여 진행했습니다. 학습에서의 애자일한 능럭, 학습민첩성을 기르기 위해 여러가지 요소를 활용했습니다.
위와 같은 학습과 성장을 통해 데모데이에서 발표한 내용은 아래와 같습니다. 보다 자세한 내용은 첨부된 링크와 후속 컨텐츠를 참고해주시기 바랍니다.
https://thelastdocu.github.io/
https://lyricsis.github.io/Lyricsis/
https://dataitgirls2.github.io/DADEKI/index.html
데잇걸즈 공식홈페이지
데이터, 성장, 커뮤니티
데잇걸즈 PM 블루.
