[retrospection] 회고 (回顧) - 생각정리

Photo by Brantley Neal on Unsplash

안녕하세요 Steve-Lee입니다.

좋은 주말 보내고 계신가요? 저는 날씨가 좋아서 산책을 다녀왔습니다.

완연한 봄기운을 느끼며 따뜻한 곳에 앉아 햇살을 받으니 조금은 마음이 편안했던 것 같습니다.

사랑하는 연인과 함께 이야기를 하고 식사를 하고 산책을 하다 보니 마음속에 남아있던 근심. 걱정을 조금을 덜 수 있지 않았나 생각합니다.

 

Prologue

오늘은 지난 몇일동안 생각했던 복잡한 생각들을 하나씩 풀어서 정리해보고자 합니다.

대학원에 진학한 이례로 지난 2년간 앞만 보고 달려왔던 것 같습니다. 날마다 주어지는 과제, 내가 해결해야 하는 문제, 앞으로 해결하고 싶은 문제에 대한 고민과 해결의 시간 속에서 뒤를 돌아볼 여유가 얼마나 있었는가 하는 생각이 듭니다.

대학원을 졸업한 이 시점이야말로 그동안의 제 자신을 돌아보고 앞으로 나아갈 방향에 대해 고민해볼 수 있는 시간이 아닌가 하는 생각도 들었습니다.

그리고 오늘, 요 며칠 계속해서 머릿속을 멤돌았던 생각들을 하나하나 풀어보고자 합니다.

 

나는 누구인가? 왜 데이터에 집착하는가

가장 원론적인 질문부터 던져보려고 합니다.

제 자신을 제대로 이해하는 것이 오늘 회고에 있어서 가장 중요한 과정이라고 생각하기 때문입니다.

 

Steve-Lee는 누구인가?

데이터로부터 의미있는 인사이트를 도출하기 위해 노력하는 데이터 과학자 Steve-Lee입니다.

 

방대한 양의 데이터로부터 숨겨진 패턴을 발견하는 Data Mining을 처음 접한 뒤로 데이터 너머의 세상에 큰 관심을 갖게 되었던 것 같습니다. 조금 더 알고 싶어서 Data Mining, Machine Learning, Big Data, AI에 이르기까지 기회를 찾아다니며 견문을 넓히기 위해 노력했습니다. 이러한 과정 속에서 데이터를 조금씩 이해할 수 있었고 어느 순간에는 개인 연구에 AI를 적용하는 조금은 도전적인 시도도 했던 것 같습니다. '당장에 내가 하는 일이 미래에 어떻게 도움이 될 것이다'가 아닌 Steve Jobs의 말처럼 내가 너무나도 열정을 느끼는 일을 찾아가는 과정 속에서 처음 생각했던 것보다 많은 것들을 배우고 접할 수 있었던 것 같습니다.

 

하지만 이 모든 과정이 낭만적이었다고 물으신다면 저는 "아니요"라고 답할 수도 있을 것 같습니다.

경찰.안보학도의 '데이터 과학' 정복기는 결코 쉬운 과정이 아니었기 때문입니다.

이 이야기를 하면 하루가 부족할 만큼 다양한 에피소드들이 있습니다. 그리고 에피소드들은 주로 '실패'에 관한 에피소드입니다.

처음 컴퓨터 공학 수업을 들었을 때의 이야기 (처음 자료구조를 배웠을 때의 이야기, C++, 알고리즘, 운영체제 등), 데이터 과학을 배우기 위해 대학원에서 산업경영공학과의 수업을 듣고 프로젝트에 참여했던 이야기, 그리고 학외 활동으로 대학연합 빅데이터 동아리 활동을 했던 이야기는 많은 경험을 제공해주었지만 그 과정에서 경험했던 실패와 좌절의 쓰라인 기억들은 때론 힘겹게 느껴지기도 했습니다. 

하지만 이런 과정들 속에서 포기하지 않고 끝까지 한 걸음씩 나아간 결과 조금은 나은 데이터 과학자가 될 수 있었고, 지금도 제가 부족한 점들을 하나씩 채워나가기 위해 매일 꾸준히 노력하고 있습니다.

 

저의 가장 큰 강점은 끝까지 포기하지 않는 자세라고 생각합니다.

처음 시작했을 때부터 큰 벽을 느꼈습니다. 하지만 제가 선택한 일인만큼 끝까지 포기하고 싶지는 않았습니다.

주변에서 어떻게 생각하고, 내가 원하는 목표를 달성하지 못했을지라도 저를 조금 더 믿고 그만큼 더 열심히 노력했습니다.

 

생각해보면 제가 입으로 천 번도 넘게 외우고 말했던 Steve Jobs의 Stanford University 축사의 말처럼 살아가기 위해 노력하지 않았나 생각합니다.

 

And like any great relationship, it just it just gets better and better as the years roll on. So keep looking, don't settle - Steve Jobs -

마치 좋은 관계처럼 시간이 지나면 지날수록 더 좋아질 것이다. 정체되지말고 나아가라

 

왜 데이터에 집착하는가

Photo by Luke Chesser on Unsplash

데이터는 이런 과정속에서 제가 만난 친구들 중 가장 흥미로운 친구였습니다.

오래전부터 알고지낸 친구는 아니지만 처음 만났을 때 너무나도 강렬한 인상을 심어주었습니다.

"나에게는 세상의 비밀이 숨겨져 있고 나와 함께하면 이 세상의 숨겨진 비밀들을 하나씩 알아갈 수 있어"라고 말해주는 것만 같았습니다.

 

그렇게 새로만난 친구는 여전히 흥미롭고 매적적인 친구입니다.

데이터라는 친구와 함께 하는 과정에서 분석, 모델링 그리고 딥러닝까지 경험할 수 있었습니다.

그리고 앞으로는 방대한 양의 데이터로부터 숨겨진 인사이트를 발견하기 위해 한 번 손잡고 노력해보려고 합니다.

 

돌아보기

Photo by Nathan Anderson on Unsplash

언제 가장 행복했는가?

가장 행복했던 순간은 '처음 시작했을 때'였다고 생각합니다.

처음 데이터 마이닝을 접했을 때 만들었던 Decision Tree Model, 처음 딥러닝으로 CNN 분류기를 만들었던 경험 그리고 처음으로 Kaggle에서 야구 데이터와 축구 데이터를 분석해봤던 감동은 제게 너무 기뻤던 순간이었습니다.

지금도 처음보는 데이터를 분석해보고 저만의 인사이트를 도출할 때, 새로 배운 딥러닝 모델로 테스트를 해볼 때, 성취감과 기쁨을 느끼는 것 같습니다.

또 한편으로는 그동안 했던 작은 노력의 결실이 쌓여 처음에는 상상도 못 했던 목표를 이뤄냈을 때, 행복하고 기쁩니다.

(글을 쓰는 지금 이 순간도 더할나위없는 즐거움입니다!)

 

언제 가장 힘들었는가?

가장 힘들었을 때는 '막막할 때'였다고 생각합니다.

특히, 처음 혼자서 이 분야에 뛰어들었을 때 느꼈던 '정보의 부재', '멘토의 부재'는 어려움에 닥쳤을 때 저를 더욱 힘들게 만들었던 것 같습니다.

이전부터 이 분야를 공부했던 전공생들 사이에서 뒤처져 보일 때면 조금 기가 죽었었고, 같이 시작한 친구들이 앞서 나갈 때면 조금 위축되기도 했던 것 같습니다. 

하지만 이런 힘든 시간 속에서도 처음했던 다짐과 믿음을 잃지 않았고, 멘토와 선배를 찾아 도움을 구하고 모르는 내용이 있다면 동생들에게도 물어보면서 부족한 부분을 하나씩 채워나갔습니다. 그리고 이렇게 블로그를 통해 자신을 되돌아보고 모르는 내용을 블로그와 Github에 정리하는 과정에서 빈칸을 하나씩 채워나갈 수 있었습니다.

처음에는 눈에 보이는 성과도 없고 생각보다 느린 발전 속도에 의심도 했지만 시간이 지나고 되돌아보니 처음 생각했던 것 이상으로 발전된 제 자신을 보면서 '나도 할 수 있구나'라는 자신감을 얻었습니다.

 

무엇을 하고 싶은가

왜 데이터 과학을 하고 싶은건가?

데이터 과학을 하고 싶은 이유가 조금은 명확해진 것 같습니다.

아직 제가 목표했던 수준의 목표를 달성하지 못한 것 같습니다. 그렇기에 더욱 데이터를 통해 세상을 이해하고 문제를 해결해나가고 싶습니다. 

처음 데이터 과학을 시작했을 때의 신기함과 즐거움은 조금 줄어들었지만 데이터를 다양한 방면에서 관찰하고 더 깊게 이해하고 싶은 또 다른 열정이 생겼습니다. 그리고 지금까지 해왔던 것처럼 저는 조금은 우직하게 그 길을 걸어가고 싶다는 생각을 했습니다.

비록 화려하지 않지만 시간이 지나 되돌아봤을 때 '진심이었구나'를 느낄 수 있었으면 좋겠습니다

그리고 한 달 전 시작한 'Kaggle 스터디'를 통해 역시 제가 가장 좋아하는 것은 데이터 시각화와 모델링을 통한 인사이트 도출이라는 점을 알 수 있었습니다.

아직은 기본적인 통계 지식과 EDA 그리고 머신러닝 알고리즘을 통한 결과 도출에 그치고 있지만 계속해서 나아가 성장하고 싶은 욕심이 계속해서 생기고 있습니다.

비록 이제 갓 시작한 캐린이지만 지금까지 제가 도전해왔던 것처럼 데이터 분석과 데이터 과학에서도 끝내 작은 성취를 맛볼 수 있을 것이라 생각합니다. 

두 달 뒤에는 Kaggle Notebook Expert가 되는 게 목표이며 네 달 뒤에는 Competition Expert가 될 것입니다. 그리고 이러한 과정 속에서 많은 질문을 통해 Discussion Expert가 되어 Triple Expert가 되는 것이 목표입니다.

 

고마운 사람들

제 속마음을 블로그 글을 통해서는 잘 표현하지만 실제로 고마운 지인들에게는 표현이 조금 서툰 것 같습니다.

지금까지 저를 믿고 곁에서 지지해주신 부모님 그리고 진로 상담부터 전공 지식에 이르기까지 많은 도움을 주신 선. 후배님들께 감사의 말씀을 드립니다.

한편 공부를 하면서 인터넷 세상에서 마주치는 블로거, 캐글러, 머신러닝 리서처, 데이터 과학자 분들께도 많은 감사의 말씀을 전합니다. 저의 부족한 점을 일깨워주셨고 조금 더 열심히 해야겠다는 생각을 갖게 되었습니다.

 

끝으로 데이터 과학을 시작한 이래로 대학원 연구실 선배님들과 지도교수님 그리고 대학 연합 빅데이터 동아리 투빅스 선. 후배님들로부터 정말 많은 도움을 받았습니다. 공부를 시작한 이례로 부족한 점이 많아 자신감이 부족했던 적이 많았는데 매번 친절히 도움을 주시고 피드백을 주셔서 감사합니다. 그리고 함께 공부하면서 성장할 수 있어서 제게 있어서는 너무나도 소중했던 시간들이었습니다.

 

요즘은 가짜연구소를 통해 많은 도움을 얻고 있습니다.

지식 공유와 오픈소스의 가치를 몸소 경험하게 도와주신 빌더 찬란님 그리고 매번 열정적으로 스터디에 임하며 다양한 의견을 주고받는 Kaggle Master 러너분들 앞으로도 잘 부탁드리겠습니다.

 

몇 달 뒤 또는 몇 년뒤 글을 다시 읽었을 때 어쩌면 이불 킥을 날리고 싶을 만큼 부끄러울 것 같기도 합니다.

하지만 그만큼 진심이었고, 앞으로도 진심으로 열심히 데이터 과학자가 되기 위해 노력할 것이기에 오늘의 회고는 그만큼 가치 있는 시간이었다고 생각합니다.

 

앞으로도 주기적으로 회고를 하려고 합니다. 다음 회고 때는 Kaggle Notebook Master가 되어 돌아오겠습니다.

이상으로 Steve-Lee의 회고였습니다. 감사합니다.