02.복수전공 첫 시작, 데이터 분석과 다른 점을 깨닫다.(`15.09)
우리는 살아가는데 있어, 머릿속의 생각과 실제 현실이 다른 경우가 대다수이다. 회사에 신입사원으로 입사하기 전에 생각하던 업무와 실제 회사에 들어가서 하는 업무가 다른 것도 마찬가지이다. 분명 회사에 들어가서 이런 업무를 기대했고, 내 커리어는 어떻게 쌓아야 겠다고 생각하지만, 막상 들어가보면 전혀 다른 업무를 하고 있어 괴리감을 많이 느낀다. 물론 다른 예도 있다. 처음 대학생으로 들어가기 전 아름다운 캠퍼스 라이프와 연애 등을 꿈꾸었지만 현실은 별반 다를게 없다는 것도 생각과 현실이 다른 비슷한 경우이다.
나에게 있어 컴퓨터공학 복수전공도 비슷한 사례였다. 15년 9월, 2학년 2학기에 데이터분석 = 코딩 -> 컴퓨터공학 복수전공을 시작했지만, 현실은 전혀 달랐다. 그때까지만 하더라도 잘 몰라서 '데이터분석을 하기 위해선 코딩을 할줄 알아야 하고, 컴퓨터공학 복수전공을 통해 코딩을 배우면 잘할 것이다'라고 생각했지만, 컴퓨터공학에서는 코딩을 생각보다 별로 안했다. 그리고 당연히 데이터 분석과도 관련성이 적었다.
사실 당연한게, 컴퓨터공학은 컴퓨터 전반에 대해 배우는 학문이다. 물론 그걸 코딩이라는 도구를 활용해서 하긴 하지만 이론 수업도 생각보다 많다. 컴퓨터 전반에 대해 배우는 수업이다보니, 컴퓨터 구조, 알고리즘 분석, 운영체제, 네트워크, 논리회로 등 컴퓨터 분야와 관련된 이론 수업을 복수전공자들은 필수로 들어야만 한다. 결과적으로 졸업할 때까지 60학점 정도를 들었는데, 코딩 관련된 과목은 프로그래밍 기초, 고급객체지향, 자료구조 이 3과목 밖에 듣지 않았다.
또한 언어 자체가 데이터분석에 필요한 R이나 Python이 아니라, C++을 주요 언어로 배웠다. 물론 C++도 경우에 따라선 빅데이터 분야에 필요한 언어이기도 하지만, 적어도 데이터 분석을 하기 위해선 필요하지 않았다. 다행이 꽤 어려운 C++을 먼저 익히다 보니, 다른 Java나 R, Python은 쉽게 이해할 수 있었다.
이렇게 내 첫 복수전공은 내가 머릿속에 생각하던 멋진 빅데이터 분석 전문가와 실제 컴퓨터공학 학문의 괴리감을 깨닫는 시기였다. 빅데이터 처리 분야는 컴퓨터공학과 많은 관련이 있지만, 빅데이터 분석 분야는 컴퓨터공학이랑은 큰 상관은 없다. 그래도 다행히 첫 코딩 치곤 성적은 나름 선방했다.
2학기가 끝나고 다시 많은 고민을 했다. 계속 복수전공을 해야하나... 아님 다른 방법을 찾아야 하나... 앞으로 듣는 수업 내용도 별반 다르지 않을 것 같은데...
그리고 계속 나아가기로 했다. 그래도 빅데이터 분야는 컴퓨터랑 뭔가라도 관련이 있고, 꼭 빅데이터가 지금 내 인생에 전부는 아니고 얼마든지 달라질 수 있으니 배워둬서 나쁠건 없다고 생각했다. 학생은 취업을 위해서 존재하는게 아니라 배움을 위해 존재하는 것이니 일단 열심히 배워보자고 생각했다. 항상 한걸음이 문제다. 여기서 멈추느냐 아님 나아가느냐에 따라 앞으로의 삶이 달라질 수 있다. 그리고 나는 아직 미래에 대한 확신은 없지만 일단 나아가기로 했다.