나도 섹시한 데이터 과학자가 되고 싶다
그런다고 섹시해지지는 않겠으나
"데이터 사이언티스트는 21세기의 가장 섹시한 직업"
이라는 말을 듣고 데이터 과학자가 되고 싶어졌다. 데이터 과학자는 아무나 되냐고 하겠지만, 목표나 꿈이라는 게 원래 그렇게 쉽다. 삼순이를 보면서 제빵사를 꿈꾸고, 허준을 보면서 한의사를 꿈꾸는 거니까. 수학이라곤 고등학교 수능까지가 전부였던 문과생, 그 중 확률과 통계를 가장 어려워했던 나라고 '섹시한 직업'을 꿈꾸지 못할 이유는 없다.
세상에서 가장 섹시한 수학강사로 불리는 남자. 아 물론 데이터 사이언티스트가 되어도 이렇게 섹시해질 순 없다.나약한 정신력을 이기기 위해 '소비주도학습'이라는 극한의 공부법을 선택했다. 피땀흘려 번 돈으로 강의를 결제 해 놓으면 아까워서라도 수업을 듣게 된다. 공부하는 사람 돈 내는 사람 따로 있던 과거 어린 시절은 지나갔다! 결제한 강의에 '환급 시스템'이 붙어 있으면 소비주도학습법은 빛을 발한다. 강의를 다 들으면 돈을 돌려준다는데! 내가! 안 들을! 이유가! 없지(라고 강의를 듣기 전에 생각한다)!
요즘 아주 핫한 패스트캠퍼스 인강으로 공부를 시작했다. 본격적으로 데이터분석을 공부하기에 앞서 데이터분석에 관한 기본적인 사항들을 알아보자.
데이터 분석 도구는 크게 두 종류로 나뉜다.
1. GUI(Graphic User Interface): 마우스로 클릭하면 동작하는 엑셀 같은 거.
2. Programming: 기능을 수행하기 위해 명령어를 직접 입력해야 하는 것. R이나 SPSS같은 거. 사용자가 입력한 코드를 프로그램이 인식해서 이에 따른 기능을 수행하는 형태로, 사용자들은 문법을 익혀야 한다.
프로그래밍을 통한 데이터분석은 자유도가 높고 방대한 양의 데이터를 다룰 수 있다는 점이 큰 장점이지만, 사실 엑셀을 통해서도 충분히 데이터 분석을 할 수 있다. 그런데 나는 그냥 섹시해지고 싶은 거니까.. 요즘 많이 쓴다는 R을 공부해볼 거다.
2020년 6월 프로그래밍 언어 순위. R 올라 가즈아R이라는 툴은 엄연한 프로그래밍 언어이지만, 통계학자가 데이터분석을 위해 만든 거다보니 여타 프로그래밍 언어에 비교적 간단하다(고 한다). 간단한 함수만 익혀도 기존에 엑셀에서 하던 수준의 데이터분석은 모두 할 수 있어 초보자에게도 적합하다.
R은 무료다. 그래서 활용할 수 있는 자료가 많다.
R에는 각종 통계모형을 구축할 수 있는 '패키지'들이 존재한다. 많은 천재들이 미리 만들어 둔 함수를 이용해서 그래프를 되게 '이쁘게'만들 수도 있다. 최신분석기법을 사용할 수 있고, 이미지나 사운드 등 비정형데이터를 분석할 수도 있다.
그래서 메뉴얼은 없다.
R을 공부하기 위해서는 구글과 친해져야 한다. 또 대부분의 자료들이 영어로 되어 있어 영어랑도 친해져야 한다. 그래도 쫄지말자. 좋은 소식인지는 모르겠으나, 전세계에서 R을 공부하는 사람들이 모두 영어를 모국어로 하는 건 아니다보니 자료들이 대게 쉬운 문장으로 되어 있다. 물론 쉽다는 기준은 사람by사람.. ㅎ 그래도 요즘은 번역툴도 잘 나와있고, 점점 더 많이 활용되는 추세라 번역자료가 늘어나고 있다. 물론! 고수가 되기 위해서는 영어와 친해져야 한다.
잘하면 섹시해 (질수는 없고) '보일' 수 있다.
나는 천재가 아니지만 R 커뮤니티에는 진짜 섹시한 천재들이 대거 존재한다. 나는 그들처럼 섹시해지기 어렵게지만, 내 코드는 그들처럼 섹시해질 수 있다. R은 오픈소스이기 때문에 천재들이 배포한 기능을 활용할 수 있다. 기술적인 통계분석이나 머신러닝 모형, 퀀트투자모형, 이미지나 사운드등의 비정형데이터 분석, 지도시각화(맵핑), 텍스트마이닝, SNS 분석까지...!
그러니 한 번 도전해 볼 만 하지 않은가?
비밀이었는데 ..ㅡ
이 글은 R 공부를 시작하던 시기에 작성된 글입니다. 지금은 공부를 시작한지 네 달 정도가 지났습니다. 아직 뉴비이지만, 데이터 공부에 즐거움을 느낄수록 섹시함 보다는 집요함, 집착이 늘어나는 것 같습니다. 하지만 누군가 섹시는 더티섹시가 제일이라 했던것 같아요 ... 집요하게 공부해서 더티 섹시 데이터 사이언티스트가 되어 보겠읍니다. 그럼 이만 총총 ...
