대학원을 가야 할까요?

데이터 분석 공모전 대상을 수상했지만, 데이터 분석은 여전히 재미없다.

대학원에 지원해야겠다고 결심하고 빅데이터 분석 관련 국비 교육을 수강했다. 엄청난 양의 내용을 짧은 시간 내에 공부해야 하는 것이 버겁기도 했지만, 열정적으로 참여하는 동기들 덕분에 나 또한 포기하지 않고 6개월 가까이 되는 프로그램을 무사히 마칠 수 있었다.

교육 후반에 진행됐던 AWS, Spark 등의 학습은 이해가 쉽지 않았기에, 선택과 집중을 하기로 결심했다. 이해하지 못할 내용을 어설프게 한번 다뤄보기보다는 데이터 분석 공모전에 참가해 pandas를 활용한 분석을 더 열심히 공부해보기로 했다. 통계학과를 전공한 친구 한 명과 정보통신학과를 졸업해 원래 개발에 취미가 있던 친구를 모아 kdata에서 주관하는 공모전에 참가했다. 미개방 데이터를 활용할 수 있는 아이디어를 제안하고, 데이터 분석을 통해 해당 아이디어를 실현할 방법을 찾는 공모전이었다. 창업대회에 다수 참가할 만큼, 항상 넘치는 아이디어를 가지고 있었던 나의 강점 덕분에 우리의 아이디어는 본선에 진출했고, 통계학, 정보통신학을 전공한 친구들의 강점이 더해진 분석 결과 덕분에 대상까지 수상할 수 있었다.

공모전에 참가하면서 수업 시간에 배웠던 것과 비교할 수 없이 많이 연습하고 배울 수 있었으나, 오히려 나에게는 데이터 분석을 하는 것이 맞는지에 대한 고민을 하는 계기가 되기도 했다. 여러 가지 이유가 있었지만, 가장 큰 원인은 데이터 분석이 재미가 없었다. 전처리까지는 재미있게 해 볼 수 있었지만, 각종 통계 기법을 활용해 분석을 하는 과정이 내겐 따분하고 집중하기 어려웠다. 물론 내가 통계를 공부하지 않아서, 이런 기법들이 어렵게 느껴져 재미가 없었을 수도 있지만, 공부를 해서 더 알아보고 싶다는 욕심이 생기지 않았다. 공모전의 경우에는 커머스를 주제로 했기 때문에 그나마 덜 지루하게 할 수 있었지만, 만약 주제가 환경 혹은 농업처럼 내가 관심이 없는 분야라면 전처리 조차도 재미없지 않을까 라는 생각이 들었다.

공모전의 종료 및 국비교육 마지막 프로젝트 시작과 함께 다시 고민이 시작됐다. 데이터 분석가 혹은 데이터 사이언티스트가 되려면 대학원은 필수라는 것은 너무나 확실했다. 고작 몇 개월 정도 데이터 분석을 경험해 본 나를 데이터 분석가로 채용해 줄 회사는 없었다. 여전히 진로에 대한 고민을 가진 채, 우선은 처음 계획대로 자대의 데이터 사이언스 대학원에 원서를 접수했다. 경영학과로써 타대학의 대학원에 지원하는 것이 당시의 내겐 부담스럽게 느껴졌다. 하지만 자대는 비교적 심리적인 부담감이 적었고, 등록금이 전액 지원됐으며, 연구비로 생활비를 충당하기에도 충분했다. 나는 금전적인 부분을 꽤 많이 고려했는데, 대학원을 다니면서 까지 부모님께 도움을 받고 싶진 않았기 때문이었다.

이 외에도 대학원에 지원하던 시기에 내 눈길을 끈 또 다른 프로그램이 있었다. 바로 삼성전자에서 주관하는 소프트웨어 교육인 'SSAFY'였다. SSAFY는 빅데이터보다는 웹 개발에 초점을 둔 IT 교육이었으며, 취업을 목적으로 하기 때문에 코딩 테스트를 대비한 알고리즘 학습이 커리큘럼에 포함되어 있었다. 짧은 취준 기간임에도 이미 지쳐버린 나는 최대한 빨리 취업을 하고 싶었고, 주변에 데이터 사이언스 대학원을 간 지인들 중에 컴퓨터 언어에 대한 장벽으로 힘들어하는 케이스를 본 터라 SSAFY에 합격하고 싶다는 욕심이 생겼다.

진로에 대한 계속된 고민 속에서 결국 대학원과 SSAFY에 모두 지원했고, 선택의 순간이 찾아왔다.