Pre: 사전 코딩 교육

Python 기초 수업을 듣고 업무에 바로 적용하다

2025년 1월 초 KAIST MBA 사전 코딩 교육을 수강했다. 총 5일 과정이었고 필수 3일 + 심화 2일(권장)로 구성됐다. 당시 재직 중이어서 필수 3일만 들었다. 수업은 KAIST MBA 공식 과정으로 오프라인에서 진행됐고, 조교가 파이썬 기초를 강의했다. 나는 입문자였고, 수업은 입문자 중심으로 진행되어 진도를 따라가는 데 문제가 없었다. 평가 시험은 없었고, 지정된 시간 내 개인 과제를 제출하는 방식이었다. 참고로, 파이썬을 이미 사용할 줄 아는 사람이라면 굳이 이 수업을 들을 필요가 없었다. 이 강의의 목적은 2학기 ‘Business Analytics’ 수업에서 다루는 파이썬 기초를 미리 갖추게 하는 것이기 때문이다. 다시 말해, 입문자에게는 유용하지만, 숙련자에게는 복습 이상의 가치는 크지 않았다.

수업의 핵심은 pandas 기본기였다. read_csv()로 데이터를 불러오고 info()와 describe()로 구조와 요약 통계를 확인했다. 이후 단일·복수 컬럼 선택, 조건 필터링, 정렬을 익혔다. 결측치는 fillna()로 처리했고, 컬럼 연산으로 파생 변수를 만들었다. 집계 단계에서는 groupby()로 평균·최댓값 등을 계산했고, transform()

으로 각 행을 집단 통계와 비교하는 지표를 만들었다. 마지막으로 간단한 산점도 등 기본 시각화까지 연결해

불러오기 → 파악 → 가공/정제 → 집계/시각화 흐름을 몸에 익혔다. 주피터 노트북에서 셀을 나눠 단계별로 실행·기록하는 방법도 자연스럽게 배웠다.

이 기본기는 바로 현업 적용으로 이어졌다. 당시 나는 전사 리더 약 70명의 개인별 리더십 리포트를 PPT로 제작·배포하고 있었다. 반복 작업이 많은 업무였고, 교육을 들으며 PPT 생성 자동화가 가능하겠다고 판단했다. 다만 내 수준만으로는 구현이 어려워 사내 데이터 엔지니어와 협업해 코드를 이해한 뒤, 내 업무에 맞게 수정했다. 그 결과 반자동화를 구현했다. 예를 들어, PPT 템플릿의 [이름] 같은 플레이스홀더를 실제 이름으로 자동 치환하고, 이름·소속 팀·상사 이름·리더십 분류별 점수를 엑셀 시트에서 읽어 슬라이드에 자동 입력

하도록 했다. 최종 파일은 자동 저장·다운로드되게 구성하여 반복 작업을 크게 줄였다. 완전 자동화는 아니었지만, 3일간 배운 내용을 바로 적용해 업무 효율을 높였다는 점에서 분명한 성취가 있었다.

이 과정에서 내가 얻은 교훈은 명확하다. 무엇이 가능한지 정의하는 것이 기획의 출발점이다. 개발 전문가가 아니어도, 기본 개념과 도구의 활용 범위를 이해하면 적절한 도움을 연결해 원하는 결과를 만들 수 있다. 이번 사전 코딩 교육은 그 토대를 마련해 준 시간이었다.