#5 첫 강의를 운영해보고
연말이니까 향후 계획을 정리해보기
어느새 SQL 강의를 제작한지도 1년이 넘었고 그간 꽤 많은 피드백을 들을 수 있었다. 칭찬은 감사히 받아들였고 쓴소리는 더 겸손하라는 의미로 받아들였다.
피드백을 받으면서 더 개선하고 싶은 포인트들이 하나씩 내 개인 백로그에 쌓아뒀었는데, 올 한 해는 데이터 엔지니어로 하는 실무에 좀 더 집중하고 중간에 좀 더 큰 볼륨의 데이터를 다룰 수 있는 회사로 이직도 하게 되면서 따로 시간을 내기가 어려웠던 상황이었던 것 같다.
향후 계획 고민해보기
기존 SQL강의는 회사에서 본업이 아니신 분들도 쉽게 활용하실 수 있도록 돕는 것이 목표였는데, 그중에서는 SQL을 끝내고 다른 것을 배워서 역량을 더 확장하고 싶은 분들이나 아예 전직을 하고 싶어 하시는 분들이 계셨다.
나도 과거에 그랬고 약 3년간 데이터를 제대로 하기 위한 포지션을 잡기 위해 고군분투한 것을 상기하다 보니 "처음부터 제대로 된 경로를 설정할 수 있었다면 시행착오를 더 줄일 수 있었지 않았을까?" 하는 생각이 든다. 내가 알고 있는 것이 전부는 아니지만 지금 알고 있는 것들을 잘 정리해서 강의를 만든다면 위처럼 고민하고 있는 분들에게도 도움이 될 것 같아 지금은 강의하려는 분야를 좀 더 넓혀보려고 하는 중이다.
데이터 업계에서 일하고 싶은 사람들을 위한 로드맵을 잡아보자나는 SQL이 모든 데이터 핸들링의 기본이라고 생각한다. 이후에 pandas로 정제를 하건, R의 datatable로 정제를 하건 BI 대시보드에서 데이터를 다루건 모두 SQL의 쿼리 개념에 그 기반을 두고 있기 때문이다. 대규모 데이터를 다루는 분산처리 Spark에서도 핸들링할 때 dataframe을 쓰는데 이것도 결국 쿼리 개념을 상속받았다고 생각한다.
그 외의 NoSQL 데이터들은 조금 다른 영역이지만 주로 데이터 레이크에 저장하거나 RAW형태로 적재에 포커스를 맞췄을 때 주로 사용하게 되는 포맷인 것 같고 big query의 사용 경험을 보면 결국 나중에 자주 사용되는 데이터들은 Flattening 과정을 거쳐 관계형(2차원) 데이터로 내리게 된다. 그러면 다시 관계형 데이터를 핸들링하는 언어는 SQL이다.
내 결론은 결국 현재 데이터 핸들링의 중심 개념은 SQL의 원리라는 것이고, 그래서 데이터 핸들링이라는 기본기를 다질 수 있게 도와주는 여러 가지 개념들을 SQL이라는 포맷과 비교해서 따라오실 수 있도록 강의를 잘 만들면 시작하고 싶은 분들에게 좋은 초석이 될 것 같다는 것이다.
지금 내가 집중하고 있는 분야는 데이터 엔지니어링이다. 데이터가 흐르는 파이프라인을 잘 만들고 필요한 데이터를 품질 좋게 잘 수집하는 것만으로도 분석과 모델링의 많은 문제들이 해결되기 때문에 데이터 엔지니어링이 가장 기본이 된다고 생각한다.
데이터 핸들링을 하는 기본적인 방법을 다 다루고 나면 그 이후에는 엔지니어링 부분을 더 다루고 싶은 분들에게 특화된 내용을 다뤄보고 싶다. 배치가 돌아가는 전반적인 파이프라인에 대한 내용이지 않을까 싶은데 이는 지금 실무 하는 부분과도 일치하기 때문에 실무 경험을 공유할 수 있고 나에게도 내 지식을 정리할 수 있는 좋은 방법일 것 같다. 좋은 지식을 전하기 위해 실무에서 더 잘하는 사람이 되어야 하는 것도 필요할 것 같고..!
그 외의 다른 전문 영역들은 (Ex; 머신러닝 모델링, 그로스해킹, 추천시스템) 나보다 더 그 분야를 잘 아는 분들의 강의를 연계해서 추천하거나 내 주변분들을 동료 강의자로 포섭하여 로드맵을 완성할 수 있지 않을까.
코로나로 한해의 절반 정도는 재택근무를 하면서 비대면 기반의 업무방식이 가능하다는 것도 몸소 느꼈고, 비대면 방식으로 진행되는 강의가 충분히 괜찮구나 하는 것도 느낄 수 있었다. 이직한 회사에서도 조금씩 적응 중이니까 하나씩 지식을 잘 정리해가면서 천천히 만들어나가봐야겠다.
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