[시시콜콜] 데이터 분석 부트캠프가 제시하는 로드맵에 대한 불평불만

 

"직장인에서 직업인으로, 김호, 김영사, 2020"을 읽고, 내가 가진 직업에서의 합리를 생각하며.

 

'데이터 사이언스' 라는 업은 참으로 요구사항이 많은 업이다. 그래서 나는 누군가가 나를 데이터 사이언티스트라고 부를 때마다 겸손해지고, 부끄러워지곤 한다. 스스로의 부족함을 알기 때문에 내가 그런 직업인으로서 호칭되어도 괜찮은가, 하고 반성하게 되는 것이다.

 

지난 몇 년간 주목을 받던 직업이므로 관심을 갖는 사람들이 많은데, 그들의 질문에 답하는 것도 쉽지 않다. 이 직업이 데이터 사이언티스트라는 거창한 이름으로 정의가 된지는 얼마되지 않았지만, 실상 그 업을 수행함에 있어 필요한 지식들은 대부분 고전적인 지식 및 근거와 경험적으로 쌓아 올려진 도메인 내 비즈니스 지식들이므로 섣부른 의견을 말하기 어렵기 때문이다. 크게 보았을 때 이 직업에는 도메인 지식, 수학, 개발 능력이 요구 된다고 생각하는데, '3개 영역을 모두 전문가 수준으로 다뤄야 데이터 사이언티스트란 소릴 들을만 하지 않은가?' 라고 생각한다. 그 외엔 차라리 데이터 분석가, ML 엔지니어, 데이터 엔지니어 등등으로 구분하는 게 낫지 않을까 싶다(취업 환경에서 이러한 용어들을 마음대로 혼재 또는 오용하여 사용하기 때문에 취업준비생들에게 많은 혼동과 혼란을 주고 있다고도 생각한다).

 

이 때문에, 나는 아직 까지 데이터 사이언스 분야에서 만큼은 쓸만한 부트캠프가 없다고 생각한다. 일에 필요한 '도구'들을 알아보는 캠프들은 존재하겠지만.

 

일례로 구글에 '데이터 사이언티스트 로드맵'을 검색하면, 대체로 여러 부트캠프 홍보물에서 1. 프로그래밍 언어, 2. 데이터 베이스에 대한 이해, 3. 수학, 4. 머신러닝, 5. 시계열 자료에 대한 이해, 6. 신경망/딥러닝, 7. 자연어처리 등등을 망라한다. 여기에 덧붙여 취준생들을 타겟으로 추천 자격증으로는 빅데이터 분석기사 또는 ADsP(데이터분석준전문가), SQLD, 조금 더 나가면 DAsP 등을 추천한다.

물론, 이러한 로드맵들이 가이드한 내용들은 분석 또는 머신러닝, 딥러닝을 수행함에 있어 알맞은 도구들에 대한 것들이며 앞서 말한 3개 영역에 속하는 것이므로 반드시 필요한 것은 맞다. 맞는데, 내가 이 글에서 컴플레인하고 싶은 것은, 대체로 이러한 상업적 블로그 컨텐츠에서는 도메인 지식의 중요성에 대해 아주 얕게 다루거나 아예 다루지 않는다는 점이다.

 

이러한 지적에, "취준에 꼭 필요한 Skill set들 공부하기에도 벅찬데 비즈니스 공부는 또 언제하냐, 그건 그냥 일단 취업하고 나서 차차 알아가도 되지 않겠냐. 개구리 올챙이 적 생각 못하냐?"고 말씀하실 분들도 계시리라 생각한다. 물론 맞는 말씀이다. 하지만, 직업 탐색에 있어 빽도를 거하게 한번 쳐본 입장(식품사 2년 재직 → 통계대학원 석사 → 이커머스 현직)에서는 그래도 가능하면 도메인부터 정하고 해당 분야 내 데이터 사이언티스트를 목표로 하는 게 어떨까? 라는 것이 커리어 맵에서의 낭비를 최소화하는 방법이라고 개인적으로 생각한다.

 

분석가 또는 데이터 사이언티스트의 존재 의의가 뭔가? 데이터를 분석하여 인사이트를 얻는 것? 물론 아주 정석적인 대답이다. 하지만, 이들의 핵심 역할은 비즈니스 기회/위기를 탐색해서 새로운 돈을 벌어오거나, 회사에서 쓸데없이 줄줄 세어나가고 있는 돈을 스마트하게 아껴내는 것이라고 생각한다. 배금주의라고 생각하셔도 좋지만, 비즈니스에서 의미하는 '통찰'이라는 단어의 목표는 결국 기회의 탐색이 아닌가?

 

그래서 어떻게 하면 된단 말인가? 부트캠프만 너무 믿지 말고, 부트캠프가 제시하는 과정에만 함몰되지 말고, 내가 진정 관심있는 업계, 업태, 도메인, 비즈니스에 대해 탐색하고 설정부터 해보자는 것이다. 우리는 늘상 데이터 분석을 배우면서 EDA(탐색적 자료분석)의 중요성을 귀에 못이 박히도록 듣는데도, 왜 취업 환경에서는 이 유용한 방법론을 적용하지 않는가? 객관적 자료를 정보로써, 본인을 위한 지식으로써 전환해보고 이 지식 체계를 이용하여 삶에서의 통찰을 만들자. 우리가 해내야 할 직업인으로서의 역할은 한 공동체 및 조직의 통찰의 생성에 기여하는 것이므로, 직업인으로서는 선험적 접근으로 이 개인으로서의 삶과 방법론들을 이용할 수 있으리라 생각한다. 이 작업에 필요한 '상대적으로 단순한' 도구들은 물론 무시해서는 안될 것이나 - 속하게 될 조직에 알맞게끔 경력 개발에 따라 자연스레 튜닝하게 되어있으므로, 전체적인 프레임워크를 이해하려 노력하되 신입에게 요구되는 최소한의 수행 능력만 배양해도 족할 것이란 생각이다.

 

혼자만의 생각을 나의 표현대로 쏟아내니 쓸데없는 어구가 많지만, 결론은 알고 있는 방법론을 적용하고, 탐색하고, 직업인으로서의 삶은 마치 모델을 튜닝하듯 접근하자는 것이며, 여기에 필요한 비즈니스 지식은 직업인으로서의 삶과 프레임워크를 따라 '나의 분야'를 찾아가면서 늘상 탐색하고 사유해야할 가장 중요한 대상일 것이다.