러닝스푼즈 나노디그리 [TO BE! DATA ANALYST] 과정 중 'R을 활용한 머신러닝 데이터 분석' 강의를 맡으신 이재화 강사님을 만나 대화를 나누었습니다. 비전공자 출신에서 외식업계를 변화시키고자는 열정만 가지고 데이터 사이언티스트가 되신 강사님의 인터뷰를 만나보시죠.

 

Q1. 안녕하세요! 이재화 강사님! 수강생분들께 자기소개 부탁드립니다.

 

이재화 강사님 : 반갑습니다. 이번 [R을 활용한 머신러닝 데이터 분석]을 담당하게 된 이재화입니다. 현재 저는 외식업계에서 발생한 데이터를 분석하여 시각화하거나, 머신러닝 구축을 하는 등 주로 소상공인 분들을 돕기 위해 일을 하는 외식 데이터 사이언티스트입니다.
 

아직까지는 머신러닝, 딥러닝 이런 말들이 어색하시죠? 아마 많은 사람들이 ‘알파고’ 열풍이 불었을 때 '이제는 빅데이터를 공부해야 한다'고 이야기하고, 많은 기업들이 앞다투어 데이터를 다룰 줄 아는 전문가들을 구축하기 시작했던 것 같아요.
 

하지만 제가 몸담고 있던 외식업계는 아무런 변화가 없었습니다. 어쩌면 당연했던 것 같아요. 이쪽 업계가 굉장히 숨가쁘게 돌아가다 보니 '데이터'를 활용하기 위한 시간을 할애하기 조차 버거웠던거죠. 이런 현실을 모르고 변화하지 않는 외식업계의 단면만 탓하며, 내가 직접 공부해서 외식업계를 변화시켜 보자고 다짐했었습니다.
 

지금와서 생각해보면 굉장히 철없어 보이는 행동일 수 있었겠지만, 그 생각이 지금의 저를 만들지 않았나 싶습니다. 방향만은 확실했던거죠. 제가 이 이야기를 드리는 이유는, 여러분들 한 명 한 명마다 '데이터 분석가'가 되기 위한 계기가 있었을 거고, 끝없는 고민 끝에 절실함을 가지고 러닝스푼즈를 찾아왔을거라 생각합니다. 여러분들이 느끼셨던 그 '갈증'을 저는 누구보다 잘 이해하고 있습니다. 저도 여러분들과 같은 길을 걸어왔고, 수많은 노력 끝에 지금은 꿈꾸던 외식업계에서 '데이터 사이언티스트'로서 활동하고 있습니다. 제 노하우와 경험들을 바탕으로 여러분들의 목표가 현실이 될 수 있도록, 제가 곁에서 도와드리겠습니다.

 


 
 
Q2. 현업에서 데이터 사이언티스트로 활동하고 계시는데, 다양한 에피소드가 있으실 것 같아요. 혹시 이야기해줄 수 있는 흥미로운 사건이 있을까요?

 

이재화 강사님 : 최근 진행했던 프로젝트에서는 ‘의사결정나무’를 가장 많이 사용했던 것 같아요. 물론 많은 기업들이 데이터 분석이 얼마나 중요한지 깨닫고 엄청나게 투자하고 있어요. 현업에서 머신러닝이 굉장히 많이 활용되고 있다는 뜻이구요.
 

하지만 사실 안타깝게도 아직까지 ‘데이터 분석’. 특히 머신러닝을 믿지 못하는 분들 또한 많습니다. 다양한 이유가 있겠지만, 그 중 하나를 뽑자면 비즈니스 스킬과 지식이 부족한 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트들이 많기 때문이죠. 당장 자신의 기업에 큰 영향을 미칠지도 모를 부분인데, 고작 데이터 몇 번 만지고 설명하기도 힘든 머신러닝 가지고 와서는 ‘이렇게 하시면 됩니다’라고 말하고 가버리면 누가 이해할 수 있을까요? 딱 자신의 전문지식만 가지고 있어서 생기는 문제인거죠.
 

이런 상황. 그러니까 비즈니스 지식과 스킬이 필요한 상황은 특히 외식업계처럼 ‘현장경험’이 굉장히 중요시되는 곳에서 크게 나타납니다. 실제 현장은 우리가 생각하는 것만큼 간단하게 설명해줘도 다 알아들을 수 있을 정도로 여유가 있는 것도 아니고, 평화롭지도 않습니다. 내가 설계한 모델을 내 자신이 아무리 잘 알아봤자, 실제로 사용할 분들이 이해하지 못하면 답이 없는거죠.
 

이 질문에 굉장히 재미있고 긍정적인 부분에 대해 제가 말할거라고 기대하셨을 수도 있지만, 수강생분들께 이 부분을 꼭 말씀드리고 싶었습니다. 물론 긍정적인 부분도 많죠. 하지만 모델을 설계하는 기술 자체를 익히는 것도 중요하지만 그 모델을 설계하기 위한 데이터의 원천지. 그러니까 자신이 진출하고자 하는 분야에 대한 지식을 정확히 알고 있어야 하며, 끊임없이 이런 데이터를 이해하고 통찰하셔야 합니다. 그런 점에서 여러분들은 충분히 잘하고 계신거에요. 저는 아무래도 현장경험이 많아야 하는 곳에 있다 보니 사실 부정적인 모습을 보여주는 데이터 사이언티스트들이 많거든요. 이 부분은 꼭! 명심하셨으면 합니다.
 
 

 


 
 
Q3. 데이터 분석가로서 가장 중요한 ‘태도’에 대해 잘 말씀해주신 것 같아요. 이번에 데이터 분석에서 가장 많이 활용되고 있는 머신러닝 과정을 담당하게 되셨어요. 어떻게 수업을 준비하셨나요?

 

이재화 강사님 : 현재 가장 많이 쓰이고 있는 머신러닝 기법에 대해 알아보고 학습하고자 합니다. 사실 ‘머신러닝’이라는 단어 자체가 굉장히 어렵게 느껴질 수 있는데, 원리를 이해하고 접근하면 생각보다 그렇게 어렵지 않을겁니다.
 

최대한 쉽게 이해하고 현업에 바로 적용할 수 있도록 하고자 합니다. 저는 이런 수업방향을 '생활코딩' 방식이라고 말하는데요. 이론의 본질에 집중할 수 있으며, 기초를 계속해서 다짐으로써 뿌리를 튼튼하게 가져갈 수 있도록 만들어주는 방식입니다. 회차별로 다른, 꼭 필요한 머신러닝 이론들을 계속해서 다른 데이터에 적용해보며 이론과 실습을 통해 배워 나갑니다. 그렇게 반복하다 보면 자연스럽게 데이터에 대한 이해를 먼저 하게 될 겁니다. 앞에서 배웠던 데이터 이해 지식도 활용해볼 수 있는거죠. 결과적으로 머신러닝을 공부한다는 건 결국 데이터 자체를 공부한다는 것과 크게 다르지 않습니다. ‘데이터’라는 단어 자체가 근본적인 단어잖아요. 이런 근본 자체를 이해할 수 있도록 기초에 기초를 쌓고 그 위에 또 다시 기초를 쌓아 절대 무너지지 않는 실력을 쌓을 수 있도록 만들어 드리겠습니다.

 


 
 
Q4. 강사님의 커리큘럼을 보면 토론하고, 코딩하고, 직접 결과물을 확인하는 과정을 반복하며 현업적용력을 높이는 활동들이 많이 있어요. 이렇게 수업을 구성한 이유가 있을까요?

 

이재화 강사님 : TV나 뉴스를 보면 되게 똑똑하고 공부 잘하는 유명한 분들을 보면 항상 모든 것을 다 기억하고 그 기억을 바탕으로 무엇인가를 해내는 것처럼 보이죠. 하지만 아무리 기억력이 좋다고 정말 ‘똑똑하고 공부를 잘하는’걸까요? 그럼 그분들이 특별해진 이유는 뭘까요? 감히 추측컨대 하나를 알고 그것을 통해 모든 지식을 관통했기 때문일겁니다. 즉, ‘기초역량’을 얼마나 잘 쌓았냐가 중요하다는 말이죠.
 
짧은 시간동안 여러분들은 스킬적인 부분에서 급성장할 수 있을 것입니다. 그리고 스킬을 넘어 제가 바라는건 앞에서 배운 데이터 분석 기초를 더욱 더 단단하게 하고 그 기초를 통해 더 넓은 세계. 즉, 머신러닝, 딥러닝 등등 모든 것을 관통할 수 있는 힘을 기를 수 있게끔 만드는 것입니다. 수업만 열심히 따라와주셔도 충분히 목표를 달성할 수 있을거에요.
 
 

 


 
 
Q5. 수강생분들에게 가장 필요한 ‘현장’내용이 생생히 담긴 인터뷰였던 것 같아요. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

 

이재화 강사님 : 제가 본격적으로 데이터 분석, 머신러닝 공부를 하면서 스스로에게 한 약속이 있습니다. “지금까지 모아둔 돈은 모두 공부하는데 투자하자“ 였습니다. 만약 반대로 '1년간 돈 아껴가며 공부는 무조건 책을 빌리고, 무료강의로 하자' 라고 다짐했다면. 지금의 제 모습은 없었을 꺼라 생각합니다.
 
여러분이 가진 최고의 장점은 바로 시간들여서 이 자리에 성공하고자 의지를 가지고 임하고 있는 ‘열정’입니다. 절대 조급하게 생각하지 않으셨으면 합니다. 그리고 지금처럼 스스로에게 투자하는 것을 아끼지 마세요. 묻고 더블로 가도 모자른 때에 돈을 아껴서 내일을 준비하기 보다는 실패가 없는 '자기 자신에 대한 투자' 를 통해 더 넓은 사람이 되셨으면 좋겠습니다. 그리고 저 또한 여러분들과 함께 성장하며 지금의 인연이 나중에 더 좋은 인연으로 성장하여 서로에게 도움이 되는 존재로 기억되고 싶습니다. 여러분들께 힘이 되겠습니다.
 
 

 


 
 
 
 
 
 
 
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