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Hobby/Book

[Book] 데이터 과학자 되는 법

생각많은 소심남 2021. 12. 26. 23:26

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "데이터 과학자 되는 법" 책은 한빛 미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.)

 

데이터 과학자 되는 법

이 책은 데이터 과학자로 취업하는 방법과 커리어를 탄탄하게 쌓는 노하우를 상세히 다룬다. 다양한 업계에 종사하는 데이터 과학자들의 인터뷰를 참고해 실무 적응 능력을 키우고 자신의 커리

hanbit.co.kr

어렸을 때 내 꿈은 "과학자"가 되는 것이었다. 어렸을때는 엔지니어라는 말도 몰랐고, 막연하게 아버지와 같은 사람이 되고 싶은 마음에 과학자가 되고 싶다고 했었는데, 이제는 어느덧 공학을 전공하고 엔지니어가 되었다. 

 지금은 이제 매일같이 회사가서 센서 데이터를 분석하고, 이 데이터속에서 유의미성을 판단하는 일을 하고 있지만, 과연 내가 "데이터 과학자"인가? 하는 것에는 의문을 가지고 있다. 왠지 하는 일들 자체가 데이터를 편하게 처리할 수 있는 도구나 스크립트를 만들고, 더 나아가서 데이터의 유의미성을 바탕으로 효율적인 알고리즘을 개발하고는 있지만, 과연 내가 다른 사람들 한테도 "저는 데이터 과학자입니다." 라고 얘기할 수 있을만큼 잘하고 있는지도 스스로 의구심이 들던 부분이 있었다. 

데이터 과학자 되는 법

이 책은 데이터 과학자로 취업하거나 이직을 생각하는 사람들에게 가이드를 줄 수 있는 책이다. 뒷부분의 기술면접에서 예시를 들면서 코드가 살짝 나오기는 하지만, 거의 대부분이 데이터 과학자가 되는 자세나 준비사항, 도움이 될 만한 내용들이 담겨져 있다. 사실 취업하거나 이직을 생각하는 사람이라고 독자를 한정짓기는 했지만, 현재 데이터 과학자인 사람도 읽으면서, "오 이건 내 생황이랑 똑같은데?" 라고 느낄 수 있는 부분이 많이 포함되어 있다.

서두에서도 잠깐 얘기했지만, 나도 원래는 데이터 과학자가 아니고, 대학원에서 시스템 구조를 전공하고, 회사와서는 통신 플랫폼 관련 개발을 하던 사람이었다. 그런데 4년전에 어떻게 인연이 되어서 인공지능을 실무로 활용하는 일을 할 수 있게끔 되었다. 남들 앞에서는 이야기하지 않았지만, 전혀 전문성이 없는 분야에 익숙해지기 위해서 노력을 많이 했던 것 같다. 회사 내에서 데이터 관련 스터디 그룹도 만들어서 열심히 하고, 나름 블로그에다가 강의에서 들었던 내용도 정리해서 올리고, 작년부터는 영어 블로그도 만들었었다. 그리고 올해는 버킷리스트 중 하나였던 도 써내고, 다른 도움이 필요한 학생들에게 도움이 될 수 있는 멘토링도 하게 되었다. 다행히 책에서도 이런 내용들을 권장하는 것을 보면서, 아 그래도 내가 잘 하고 있었구나 하는 생각도 얼핏 하고는 했었다.

책에서 내가 감명받았던 부분은 "가면 증후군"(Imposter Syndrome)에 대한 내용이었다. 간단하게 서술하자면 본인의 내면속에 있는 능력이 충분함에도 불구하고, 가면속에 숨어서 본인의 능력을 과소평가하는, 한마디로 자존감 떨어지는 자세를 말하는 것이다. 내가 서두에 언급한 것도 그런 맥락과 얼추 비슷하다. 내가 가진 다양한 경험이나 기술들은 충분히 인정받을 수 있는 부분인데, 스스로가 이를 부정하고 감추는 것도 잘못된 자세라고 책에서는 소개하고 있었다. 이를 극복하기 위해서 조금 더 다양한 사람을 만나고, 스스로를 어필하면서 자기를 나타낼 수 있는 능력도 필요하다고 책에서는 언급되어 있었다. 어떻게 보면 기존에 내가 가지고 있던 마음을 그대로 표현한 것 같아서, 읽고 나서 적어도 내년부터는 조금더 내 자신을 어필하고 열심히 살아볼 생각을 가지게 해줬다.

이밖에도 이직시 연봉협상이나 업무에서 데이터 과학자가 가져야 할 자세에 대한 내용도 재미있게 볼 수 있었다. 마치 내가 유명한 회사에 이직한다면 이런 즐거운 고민을 해볼 수 있을까 잠깐이나마 상상해봤다.(물론 아직까지는 내가 하고 있는 실무에 대한 만족도가 있고, 조금은 더 파볼 여지가 있어서 당장에는 이뤄지지 않을듯하다...)

아무튼 이 책은 독자의 범위를 굳이 한정짓지 않고, 데이터 관련 업무를 하거나 앞으로도 할 계획이 있는 사람에게는 도움이 될듯한 내용이 많이 들어있다. 특히 요즘 트렌드인 인공지능이나 빅데이터의 특성상 데이터 과학자가 되려는 수요는 앞으로도 계속 늘어날 것 같다. 그런 사람들에게 조금은 막연하기는 하지만, 그래도 어떻게 보면 하나의 길을 알려준건 아닐까 싶다.

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