[리뷰: 문과생, 데이터사이언티스트 되다] '나'라는 데이터를 분석하는 워크숍: 적성을 찾고 확신을 얻는 과정

01. 첫 번째 시간

본 포스팅은 차현나 데이터 사이언티스트님의 '문과생, 데이터 사이언티스트 되다'를 읽고 작성한 포스팅입니다. 직업을 갖기 전 자신을 돌아보고 조금 더 이해할 수 있는 유익한 시간이었습니다.

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안녕하세요. Steve-Lee입니다. 이번 시간에는 직업을 갖기 전 스스로에게 던진 질문과 이에 대한 답을 한번 공유해보고자 합니다.

오늘의 주제는 '나'라는 데이터 분석입니다. 말 그대로 스스로를 다양한 관점에서 이해하고 복잡했던 생각을 하나씩 정리해보는 것입니다. 

대학원에서의 지난 2년은 너무나도 빨리 지나간 시간이었다고 생각합니다. 졸업을 하면 마냥 기쁠 것이라 생각했었는데 졸업을 하고 나니깐 왠지 모를 공허함이 들었습니다. '내가 정말로 하고 싶었던 일은 무엇인가?', '데이터 사이언티스트의 어떤 특징이 나와 관련이 있을까?' 등 질문이 꼬리에 꼬리를 물고 이어졌습니다. 그래서 오늘 책을 읽고 한 번 정리해봤습니다.

학생, 대학원생, 직장인 그리고 일반인 모두에게 도움이 될 것이라 생각합니다. 그럼 시작하겠습니다.

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'나'라는 데이터를 분석하는 워크숍: 적성을 찾고 확신을 얻는 과정

차현나 데이터사이언티스트님의 문과생 데이터 과학자가 되다를 읽고

1. 상상만으로 결정하지 말자

Q1. 나는 왜 데이터 사이언티스트가 되고 싶은걸까?

Q2. 데이터 사이언티스트를 정말로 하고 싶은 게 맞나?

Q3. 나의 어떤 면이 데이터 사이언티스트의 역할과 부합하는가?

• 내가 데이터 사이언티스트가 되고 싶은 이유는 명확하다. 빅데이터를 분석하여 그 안에 숨겨진 패턴을 발견하고 인사이트를 도출하고 싶기 때문이다
• 평소 글을 읽고 정리하고 내 것으로 만드는 과정을 너무나도 좋아한다. 매일 글을 읽고 쓰고 가공하고 더 나은 결론을 도출하고자 노력한다
• 데이터 사이언티스트라는 직업은 빅데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출한다는 점에서 나의 정리하는 습관과 크게 연관되어있다고 생각한다

2. 내 인생의 키워드는 무엇인가

• Deep Learner & Keep Learner
• Pioneer
• Blogger
• Kaggler
• Marathoner

Q1. 내가 좋아하는 일은? ⇒ 글쓰기. 논리적으로 글쓰기 위해 원고 수정하기

Q2. 내가 싫어하는 일은? ⇒ 딱히 싫어하는 일은 없지만 그중에서도 뽑으라면 마구잡이 식으로 일하는 것. 무턱대고 덤벼 드는 일

Q3. 내가 좋아했던 일은?

나는 어떤 일에서 흥미를 느꼈던가?

• 초/중/고등학교 때는 공부를 시켜서 했지 공부보다 노는 게 더 재미있었던 것 같다
  • 게임은 스타크래프트/피파, 운동은 야구/축구
  • 취미는... 게임과 운동이겠군
• 대학교 저학년 때는 고등학교 때까지 경험하지 못했던 것들을 다 경험해보고 싶었다
  • 밴드 동아리 활동 → 베이스 기타리스트
  • 전국 기차 여행. 해외여행(중국. 일본, 미국은 아직 못 가봤다!)
• 군대 기간 동안은 '나'에 대한 고민을 많이 했던 것 같다 (특히 미래)
  • 책 읽는 습관 들이기 (매일 책 읽기, 매일신문 기사 읽고 스크랩 하기)
  • 평생 사용할 수 있는 체력 기르기 (달리기 ⇒ 20km 하프마라톤 완주)
• 전역하고 졸업할 때까지
  • 모르는 게 너무 많았고, 배우고 싶은 것도 너무 많았다
    • 크로스핏 동아리
    • 멋쟁이 사자처럼
  • 특히, 데이터 베이스, 데이터 마이닝을 수강하며 머신러닝을 접했을 때, 이걸 제대로 하고 싶었다
  • 자연스럽게 대학원 진학 ← 조금 더 고민을 해봤어야 했는데!
• 대학원
  • 첫 두 학기는 암흑기
    • 모르는 거 투성이, 자신감은 바닥
    • 밑 빠진 독에 물 붇기랄까...
  • 여기에 투빅스
    • 제대로 밑바닥부터 배우자는 생각에 지원
    • 동료. 선배들 너무 잘해. 나만 못하는 것 같은 느낌 (주눅....)
    • 하지만 끝까지 포기하지 않고 수료!
  • 졸업을 앞둔 두 학기는 성장과 열정의 시간
    • 실력 쌓기
    • 자신감 갖기
    • 일하고 싶다!! (다양한 기업에 지원!) ⇒ 인생은 만만치 않다는 것을 다시 느낌
    • 학회 발표
    • 졸업논문
    • 논문 투고 ⇒ Revision ⇒ Accept!!
• 대학원 졸업하고
  • 그동안 바쁘다는 이유로 '나'를 잊고 살았다는 생각을 하게 됨 ← 넥슨 면접, 나는 누구인가
  • '나'를 찾는 시간. 직업을 구하는 시간
  • 조금 더 구체적으로 목표를 정하고 부족한 기본기를 채워가는 시간
    • 가짜연구소 2기: Kaggle Master가 되기 위한 몸부림
      • 적어도 내겐 진짜연구소
      • 너무나도 감사하고 또 감사할 따름
      • 혼자서는 하기 어려웠던 Kaggle을 12주간 함께 공부
      • 함께 공부하는 즐거움