#2 어쩌다 마주친 통계
>>> setwd(몽쉘, 흰계란자, 죠무래기, 참잉)
by
Aug 25. 2020
저희 넷은 모두 '어쩌다 보니' 통계라는 장르를 각자의 인생 속에서 마주하고 받아들이게 되었습니다.
시류를 잘 만난 것인지, 관심사를 잘 찾은 것인지... 우리는 각자의 이유로 어느 정도 현재에 만족하며 살아가고 있습니다. 요즘 같이 각박한 시기에 '좋아하는 것'을 찾아 '괜찮은' 일자리를 얻었다는 것이 정말 소중한 일임을 우리도 잘 알고 있기 때문입니다.
하지만 이러한 와중에도 저희끼리 나누고 또 나누지 못한 서로의
고민, 좌절, 아리송함이 끈질기게 함께하고 있습니다.
돌이켜 보면 차라리 김밥**에서 라볶이를 먹으며 밤늦게까지 펜을 들고 있던 시절에는 그때그때의 푸념과 눈앞의 시험에 우리도 모를 위로를 받으며 하루를 넘겼던 것 같습니다.
이번 글에서는 독자 여러분에게 저희를 소개할 겸, 저희끼리의 근황도 나눌 겸. Self-Interview를 해볼까 합니다. 간단한 소개와 어쩌다 본인의 길로 들어서게 되었는지, 요새 무슨 생각을 하는지, 앞으로의 장래에 대해 어떻게 생각하는지 등 정말 사전에 정해진 바 없이(약이 될지 독이 될지는 모르겠습니다.) '스스로 묻고 답하는' 일종의 자기소개 겸 자아성찰을 해보겠습니다.
그럼... 유교를 중시하는 우리인 만큼(?.?) 장유유서 순으로!
몽쉘 : 추천 알고리즘 장인을 꿈꾸는 왕눈이 먹보 1호
Q. 통계대학원은 어떻게 결심하게 되었는가?
A. 교수님이 추천해주셨다. 당시 교수님이 통계를 살리려면 석사는 필수고 박사는 선택이라 말씀해주셨다. 나 또한 학부 때 배운 것만으로는 부족하다고 생각했고, 조금 더 딥하게 배우고 싶은 욕심도 있었다. 당시 졸업 프로젝트로 얼굴인식 관련 논문을 썼는데, 너무 재밌었던 반면 이론적인 베이스가 부족해서 상당히 힘들었다. 일례로 고유 벡터가 이해가 안 돼서 몇 날 며칠을 고생했다. 이런 아쉬움들이 대학원 진학에 큰 동기가 된 것 같다.
Q. 돌이켜봤을 때 석사 학위를 위해 2년 동안 시간 투자한 것에 만족하는가?
A. 만족한다. 열심히 했기 때문이다. 모두 각자의 목표를 갖고 대학원에 간다. 누구는 그게 취업일 수도 있고, 또 누구는 학업이 목적일 수도 있다. 그게 뭐든 목표는 확실해야 되는 것 같다. 나 같은 경우 후자였다 (물론 다른 목적으로 지금은 취업을 했지만). 나는 원래 박사를 하고 싶었기 때문에, 조금 끈적거리게(?) 물고 늘어지면서 공부를 했던 것 같다. 그렇게 2년을 보낸 결과, 많은 것을 알지는 못해도 그것들을 금방 이해할 수 있는 힘은 생긴 것 같다. 내가 생각할 때 석사는 물론 지식을 채우는 것도 있다. 하지만 그보다 공부(또는 연구)를 하는 습관이나, 새로운 것들을 이해하고 또 적용하는 힘(?)등 부수적으로 얻는 것들이 훨씬 더 많다. 자신이 뭘 원하는지 고민하고 대학원에 진학했으면 한다. 그렇지 않으면 그냥 학위만 남을 것이다.
Q. 왜 지금 회사에 지원하게 되었는가?
A. 나는 IT 직군 스타트업에 다닌다. 나는 원래 IT 쪽으로 가고 싶었고, 굳이 스타트업으로 간 이유는 다양한 경험치를 쌓고, 또 분석을 진짜 하고 싶었기 때문이다. 석사 후 대기업을 간 선배나 친구들을 보면, 막상 원하는 일을 제대로 못하는 것 같았다. 그게 아쉬운 것 같아서 스타트업으로 갔다.
Q. 이 직무의 장단점은 무엇이라고 생각하나?
A. 먼저 첫 번째 장점은 스타트업 특성상 업무 바운더리가 넓기 때문에 다양한 것들을 경험해볼 수 있다. 나는 현재 추천 쪽 업무를 하고 있는데, 실제 데이터를 분석하고 문제를 찾고 해결하는 일련의 과정들을 다 보고 있다. 또 결과를 서비스로 녹이는 과정에서 필요하면 개발팀과 함께 DB 스키마를 직접 짜기도 한다. 이런 과정에서 개발 이슈를 직간접적으로 알 수 있다. 두 번째 장점은 업무 진행 속도가 빠르다 보니 내가 만든 것이 바로 서비스에 반영되는 것을 볼 수 있다. 단점은 보통 개별적으로 프로젝트를 진행하다 보니 모든 것이 내 책임이다. 이게 때로 엄청난 스트레스다. 또 옆에서 가르쳐주는 사람이 없기 때문에 알아서 해야 되는 경우가 많다. 처음에 개발팀이랑 어떻게 이야기해야 되는지를 몰라서 힘들었다(물론 지금도 어렵다). 벌써 1년이 다 되어 가지만 아직도 고군분투 중이다.
뭐, 나아지겠죠.
흰계란자 : 데이터로 서비스를 기획하는 알코올러, 주종: 와인
Q. 왜 데이터 분석을 하게 되었는가?
A. 데이터 분석을 나는 통계랑 동치로 봤다. 그렇기 때문에 통계를 왜 하게 되었는지에 답변하자면 모든 일에는 근거가 필요하다고 보는데, 제일 필요하고 단단한 근거가 통계적인 근거라고 생각했기 때문이다. 그것 외에도 데이터 분석은 먹고사는데 중요한 스킬이기 때문이지 않을까.
Q. 왜 데이터 분석과 통계를 같다고 보았나?
A. 데이터 분석을 할 때 기준이 되는 지표들은 대부분 통계 지표들이다. 평균, 중앙값 등등 혹은 이미지 인식 돌릴 때 기준인 mAP 등등 전부 통계적이다. CS 분야에서 만들어낸 지표들도 결국은 통계의 학문적인 맥락에서 해석되더라. 이러한 관점에서 데이터 분석을 할 때 사용하는 실무적인 부분, 코딩이나 분석 대상 도메인 지식들을 제외하면 통계가 제일 크다고 보았다.
Q. 왜 통계적인 근거인가?
A. 개인적으로 어떤 일은 근거나 맥락들이 쌓여가며 진행된다고 보는데 맥락은 일의 흐름과 관련된 것이므로 나 혼자의 능력으로는 쉽사리 건들 수 없는 것이라 생각한다. 그러한 가정 아래 근거 부분이 컨트롤 가능한 영역 일 것이다. 통계적 근거는 그러한 근거들 중에서 제일 솔리드 한 편에 속하기 때문에 중요하다고 생각한다. 통계적 근거를 이해하고 활용할 수 있게 된다면 직무적으로 전문성을 확보할 수 있다는 점 또한 핵심적이다.
Q. 통계와 전문성이 그렇게 연관 있나?
A. 흔히들 통계는 도구에 불과하다고 하지만 그 도구를 못 써서 난리이지 않나. 도구 자체가 지식을 요구하기 때문에 저런 말이 나오지 않았나 생각한다. 제대로 사용하려면 결국 어느 정도 전문성이 필요하다는 것을 보여준 말이 아닌가 싶다.
Q. 통계대학원은 어떻게 진학하게 되었나?
A. 상술했던 대로 통계가 중요하다고 생각했기 때문이다. 무엇이 되고 싶다나 특별한 목적보다는 내 미래를 긍정적으로 이끌어갈 필수적인 요소 중 하나라고 보았다. 이미 학부는 타 전공으로 졸업 예정이었기 때문에 새로 학부를 간다는 생각을 접고 대학원으로 길을 잡았다. 컴퓨터 공학이냐 통계냐 고민이 많았는데, 통계적 기반을 잡고 싶었으므로 통계로 진학하였다. 합격 운도 좋았던 거 같다. 다만 수학과 관련 없던 타 전공에서 진학한 케이스라 수리 베이스가 없어 다시 공부하느라 힘은 들었다. 공부할 땐 힘들었는데 오히려 졸업하니까 다시 수학 공부하고 싶은 추억 미화에 빠져 있는 것 같다.
Q. 현재는 어떠한 분야에서 일을 하고 있나?
A. 회사 보안상 지금은 자세하게 설명하기 어렵다. 서비스 직종에서 데이터 분석을 하고 있다고만 말할 수 있을 거 같다. 나중에 여건이 될 때 따로 풀어봐야 할 것 같다.
Q. 그렇다면 미래를 계속 걸어볼 만한 일인가?
A. 나의 미래를 걸어볼 수 있을 진 모르겠다. 정확히 말하자면 직무에는 미래를 걸어도 될 것 같은데, 현재 도메인은 잘 모르겠다. 앞으로도 데이터 분석 자체는 필수적일 것 같은데, 분야마다 필요로 하는 정도가 다른 것 같다. 내가 해당하는 서비스 업은 명확히 어떤 부분에 들어가야 할지 보이긴 하는데, 업종이나 회사 현실 상황 등 여러 가지 상황이 진행을 어렵게 하는 부분이 있다. 나와 같은 사례를 고려해 볼 때 데이터 분석, 통계가 딥 하게 들어가도 되는 분야에 속해있다면 도메인까지 포함하여 깊게 파고 들어가도 된다고 생각한다. 다만 그게 아닐 경우를 대비하여, 다양한 통계 기법을 지속적으로 공부해야 할 것 같다. 항상 만일을 위한 일종의 엑싯 플랜이 필요하다. 개발자도 평생 공부하는 직업이지만 데이터 관련 직업도 마찬가지인 것 같다.
Q. 그렇다면 앞으로의 계획은?
A. 탈주 닌자 이타치가 되고 싶다.
(해석: 이직하고 싶다.)
죠무래기 : 인사팀에서 외롭게 코드를 돌리는 오지라퍼
Q. 나는 왜 데이터 분석을 하게 되었는가?
A. 전문성이 있고 싶었다.
Q. 왜?
A. 내 분야가 있다는 ‘안정감’을 갖고 싶었고 ‘멋’이 있고 싶었다.(참고로 내가 생각하는 '멋' 은 심플함과 자신감이다.)
Q. 그러면 전문성이란?
A. 소속에 구애를 덜 받으며 어떠한 소속이든 자신의 분야 일을 할 수 있는 능력, 혹은 그렇게 인정받는 것.
Q. 그렇다면 그것이 나에게 주는 의미는?
A. 내가 해나가는 다양한 커리어 활동들을 해당 전문분야의 굵은 줄기에 매달 수 있게 되는 것. 즉, 현재 상황에 비추어 보았을 때 회사원으로서, 작가로서, 강의자로서의 다양한 활동들이 ‘인사 데이터 분석’이라는 분야로 집중되어 중구난방의 활동이 아닌 일련의 방향성을 띄게 되는 것.
Q. 그렇다면, 왜 하필 데이터 분석이었나?
A. 당시 가장 큰 이슈였다. 그렇게 해서 관심 갖게 된 분야가 MIS, DB(CS), DA였다. 사실 통계까지의 길을 생각하지는 못했던 것 같다. 수학이 주는 거부감 + 입학 당시부터 중국어에 홀린 듯 보낸 세월에서 오는 위축감이 컸다. 우선, MIS의 전문성이라 함은 ‘포괄적 관리능력, 이해능력, 꼼꼼한 케이스 분석’으로 생각되었는데, 이는 내가 바라던 마이크로하고 딥한 전문성과는 거리가 있었다. (소속에 대한 자유가 비교적 적은 편인 것도 별로였다.) 또한, 결국 경영학과 세부 전공이었는데 당시 나는 경영학 세부 전공들에 대한 회의감이 있었다. DB(CS) vs DA는 매우 큰 고민이었다. 선배와 교수님들 면담 요청 때마다 의견도 달랐다. 장기간 고민 끝에 경영 + 인문학과의 상성이 좋고 당시 여건이 잘 조성되어가고 있으며 믿을만한 멘토들이 권유한 DA로 길을 정했다. 하지만 ‘통계학’ 대학원을 가야 한다는 결심을 하게 된 것은 또 다른 문제였다.
Q. 통계대학원은 어떻게 결심하게 되었는가?
A. ‘멀리 보자’라는 생각을 했다. 그리고 선배들의 ‘공부에는 때가 있다’는 말도 귀담아 들었다. 나는 보통 ‘안정감’, ‘흐름’, ‘멋’이라는 측면에서 직관적으로(느낌적으로) 선택을 하는 편인데, 젊다는 것을 무기로 가능한 힘껏 공부해 커리어에 초석이 될 이론 지식을 많이 쌓아두고 사회에 진출하고자 결심이 들었다. DA라는 것이 딥한 이론적 베이스 없이 취직하게 되면 훗날 그저 엑셀을 잘 다루는 정도의 능력으로 전락하고 말 것이라는 판단이 있었고, 그때 가서 다음 step에 대해 고민하게 되면 이미 늦을 것 같다는 생각이 들었다. 결국, 데이터 패키지를 ‘잘 다루는’ 사람과 ‘모델링, 기획’을 하는 사람으로 나누어질 이 시장에서 입지를 좌지우지하게 될 두 요소는 ‘이론 지식’과 ‘프로젝트 경험’ 일 것이며, 마침 또래 대비 알차게 다양한 활동을 해 놓았던 터라 2년 정도 모험을 해 보는 것은 인생에 많은 도움이 될 것 같다는 생각을 했다.
Q. 인사 데이터 분석이 갖고 있는 특징은 무엇인가?
A. Confidential, legal 한 측면이 항상 앞단에 고려되어야 하며 아직은 데이터 시장에서 그 포션이 미비하지만 장래에 가장 필요한 데이터 분석 분야가 될 것이다. 또한 국내 기업 특성상 임직원에 대한 데이터의 양과 질이 꽤나 잘 보존되고 유지되어 있는 편이므로 마음만 먹으면 resource는 풍부하다고 생각한다. 하지만 회사 정책과 경영진 의사결정에 대한 최종 검토 및 서포팅으로서의 데이터 분석이 아직까지는 많은 편이며, 평가 쪽에서는 시멘틱 한 분석이 주류를 이루고 채용, 조직문화 쪽에서는 fancy 한 분석이 시도되고 있다.
Q. 인사 데이터 분석 시장에 대해 어떻게 바라보는가?
A. 향후 10년 정도가 지나면 결판이 나지 않을까 생각한다. 현재 일본 및 기타 선진국을 보면 구직자가 기업의 채용인원보다 적어지는 현상이 벌어지면서 인사팀의 채용 및 retention 유지가 점점 중요해지고 있는 실정이다. 인사 데이터 분석은 이러한 실무적 의사결정에 정당성을 부여하고 방향성을 제시하는 중요한 도구가 될 것이며, 이러한 측면에서 앞으로 벌어질 일에 대하여 걱정 반 기대 반의 마음으로 일하고 있다.
꾸준히 해야죠 뭐 ~
참잉 : 결국엔 신용평가의 길로 들어선 위 베어스 헌터(먹보 2호)
Q. 통계대학원은 어떻게 결심하게 되었는가?
A. 크게 두 가지다. 취업 준비가 안 된 상태로 취업시장에 들어가기가 두려웠고, 그렇지만 통계 전공을 살리는 일을 하고 싶었다. 그때 당시 두 가지를 만족하는 최선의 방법이 대학원 진학이라고 생각했다. 물론 나 혼자 생각하고 내린 결정은 아니었고, 대학원 진학에 도움을 주셨던 교수님이 이런저런 조언을 많이 해주셨었다. 마침 나랑 친한 동기도 비슷한 고민을 했던 터라 같이 대학원에 진학하기로 결심했다.
Q. 돌이켜봤을 때 석사 학위를 위해 2년 동안 시간 투자한 것에 만족하는가?
A. 만족한다. 중소기업에 다니고 있지만 어쨌든 지금 전공 관련 일을 하고 있고, 석사 학위가 없었으면 오지 못했을 거라고 생각한다.
Q. 왜 지금 회사에 지원하게 되었는가?
A. 지금 다니는 회사뿐만 아니라 취업 준비를 할 때도 금융과 관련된 일을 하고 싶었다. 왜인지 모르겠다. 멋있어 보였나. 학부 데이터 마이닝 수업에서 과제로 독일 신용 데이터를 갖고 부도 예측을 했었는데 그때부터 취업을 이 쪽으로 하고 싶다는 막연한 생각을 갖고 있었다. 동기부여가 확 되는 계기는 아니지만 지금 나는 내가 하고 싶은 직무로 취직이 됐고, 여기에 큰 만족감을 느끼고 있다. 하다가 나랑 전혀 맞지 않는 일이다 싶으면 그때 바꿔도 된다고 생각한다.
Q. 이 직무의 장단점은 무엇이라고 생각하나?
A. 먼저 장점은 필요 지식만 잘 갖추면 전문성이 있다. 그만큼 공부할 양도 많지만 또 그만큼 대체하기 힘든 인력이 될 수 있다. 사람은 누구나 필요한 존재가 되고 싶어 한다. 일에서도 마찬가지이다. 내가 없을 때 회사가 완전히 망할 정도의 영향력은 아니더라도 어느 정도 전문성은 갖고 있어야 그 사람의 능력과 가치를 인정받을 수 있다. 나는 그런 사람이 되고 싶다. 단점은 다른 회사들보다는 좀 더 상하관계가 강하다는 느낌을 받는다. 어딜 가나 그렇겠지만 컨설팅 업계 특성상 더 보수적이라는 생각이 든다 (지극히 내 개인적인 관점이다). 그리고 여기저기 옮겨 다니며 일해야 하는 점도 감수해야 한다. 이건 장점일 수도 있다. 여러 회사의 데이터를 만져볼 수 있는 기회다. 하지만 이것저것 신경 쓰기 귀찮은 사람이라면 참고해야 할 사항이다.
오늘도 일찍 일어나야겠죠? ;;
이렇게 길고 긴 자신과의 대화 시간이 끝났습니다.
