친숙한 실생활 데이터로 파이썬 기초를 알려줄 오늘코드 강사님 인터뷰

 러닝스푼즈 나노디그리 [TO BE! DATA ANALYST] 과정 중 ‘파이썬을 활용한 데이터 분석 및 시각화’ 강의를 맡으신 오늘코드 강사님을 만나 대화를 나누었습니다. 강사님의 생생한 실무 이야기도 듣고, 어떻게 강의를 진행할건지도 들어볼까요?

Q. 안녕하세요. 강사님! 간단히 자기소개 부탁드립니다.

 안녕하세요. [파이썬을 활용한 데이터 분석 및 시각화] 강의를 진행하게 되었습니다. 저는 프로그래머로 커리어를 시작한 뒤 현재는 데이터 사이언티스트이자 데이터 사이언스 분야에서 강사로 활동하고 있습니다. CRM, 게임, 광고 등 다양한 산업군에서의 근무를 통해서 여러 분야의 도메인 실무 경험을 가지고 있습니다. 또한 공공데이터 등 다양한 데이터를 수집하여 분석 및 예측하는 작업을 해오고 있습니다. 저는 유튜브 채널 ‘오늘코드’를 통해 데이터 사이언스 분야의 강의들을 정기적으로 업로드하고 있습니다. 저의 강의에 대해서 궁금하신 분들이 있으시다면 유튜브를 통해서 먼저 만나 보시는 것도 좋을 것 같습니다.

Q. 강사님이 오랜 기간 웹개발자를 해오셨다고 알고 있어요. 웹개발자를 하시다가 데이터사이언스로 발을 들이게 된 계기와 이유가 있으실까요?

 원래 저는 웹과 백엔드 엔지니어로 근무하면서 다양한 데이터를 쌓고 분석하는 일을 해왔습니다. 개발뿐 아니라 다양한 채널을 통해 들어오는 요구사항을 구현했습니다. 그 과정에서 많은 데이터가 쌓이게 되었고 다양한 요구사항과 비즈니스 지표에 따라 데이터를 추출하고 가공하는 일을 했습니다. 자연스럽게 ‘데이터 분석’에 관심을 쏟기 시작했고, 점점 머신러닝이나 딥러닝 스킬을 통해 데이터 분석의 효율을 높이고 싶어져 노력을 하다 보니 데이터 사이언스에 관심을 갖게 되었습니다. 그렇게 오랜 시간동안 노력하여 데이터 사이언티스트가 되었고, 제가 분석이라는 업무를 담당하며 회사의 여러 중요 정보를 직접 다루게 되다 보니 데이터를 통해 확인할 수 있다는 점이 재미있었습니다. 그래서 데이터에 대해 항상 관심을 가지고 있고 지금도 꾸준히 다양한 데이터를 접하려고 노력하고 있습니다. 이 분야에서의 전문성을 쌓기 위해 매일 관련 소스를 커밋하거나 유튜브 영상을 만들면서 알고 있는 내용을 다른 사람들과 공유했습니다. 이렇게 배운 내용을 다른 사람들에게 공유하다 보니 저의 강의내용은 물론, 기존에 학습했던 방법 중에 가장 효과적이고 동기부여가 잘 되는 방법을 발견하게 되었습니다. 그래서 저를 통해 데이터 사이언스를 공부하는 수강생 분들에게도 스스로 동기부여를 하고 매일의 작은 습관을 실천하실 수 있도록 도움을 드리고 싶단 생각을 하게 되어 데이터 사이언티스트로 활동을 하면서 강의도 같이 하고 있습니다.

 데이터는 기업에서 하는 중요한 의사결정 과정과 관련이 있다. 회사의 핵심 정보를 이용하면 앞으로 어디에 집중해야 할지 파악하기 쉽다. 기업 강의를 하러 가면, 어떤 기업에서는 ‘데이터는 우리의 먹거리다’라고 말한다. 모든 직군이 데이터를 배워야 한다고 말씀하시는 분도 있다. 강의를 하면, 개발자보다 디자인이나 마케팅 등 다양한 직업군에서 오시는 분이 많다. 예체능 분야에도 있다. 다들 데이터를 배우고 싶어 한다. – 마소 인터뷰 중

Q. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 누구보다 열정적으로 노력하신게 보여서 좋은 것 같아요. 특히 강사님의 이력이나 유튜브만 봐도 충분히 알 수 있었습니다. 해당 과정의 파이썬 기초를 맡게 되셨어요! 수업에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이신가요?

 앞에서 이윤환 강사님과 함께 통계와 R을 활용해 데이터 분석을 어느 정도 경험하고 온다고 알고 있습니다. 그래서 제 강의는 최대한 현실에 밀접한 데이터, 즉 가공되지 않는 데이터를 다루려며 프로젝트를 최대한 많이 진행해보고자 합니다. 공공데이터를 기반으로 다양한 측면에서 데이터를 분석해 보는 것을 기본으로, 가설을 세우고 검정해 보는 과정을 반복하며 간단한 예측 모델을 만들어 볼 예정입니다. 또한 통계지식을 활용해 데이터를 보는 인사이트를 키우고 기획, 마케팅, 영업 등 다양한 업무에 활용할 수 있는 비즈니스 지표와 스킬까지 확립할 수 있도록 배울 예정입니다.

Q. 수강생분들이 이번 시간을 통해 프로젝트를 많이 경험해볼 수 있어 좋은 것 같아요! 데이터 분석가로서 프로젝트를 많이 경험해보는 것이 중요한데, 수강생분들이 배운 내용을 어떻게 활용할 수 있을까요?

 말씀하신 것처럼 데이터 분석가로서 프로젝트를 많이 진행해보는 건 정말 중요해요. 특히 이번 시간을 거치면 실무에 투입되었을 때 각 팀에서 나오는 다양한 요구사항을 이해하고 비즈니스 데이터를 분석해나가며 더 큰 역량을 키울 수 있을 겁니다. 만약 게임회사라면 유저의 플레이 이력이라든지 아이템 거래내역 등에 따라 해당 유저가 어뷰저인지 아닌지에 대한 패턴을 데이터를 통해 분석해 볼 수 있을 것이고 시각화를 통해 이상치를 감지해 낼 수도 있을 거에요. 그리고 거래량이나 매출의 추세를 구하고 이를 그래프로 시각화 할 수도 있구요. 또 다양한 변수를 비교 분석해서 특정 요인이 미치는 영향에 대한 정도를 파악해 볼 수도 있을 것입니다. 결과적으로 다양한 데이터 형태를 이해하고, 이를 바탕으로 분석 및 시각화할 수 있는 능력이 길러져 현업에서 활용할 수 있는거죠. 게임회사가 아니더라도 이런 스킬을 바탕으로 여러 팀에서 받게 되는 다양한 KPI에 대한 분석도 가능할 것입니다. 예를 들면 경영진, 운영팀, 마케팅팀, 영업팀에서 각자의 목표에 해당되는 데이터 분석 결과를 원할 거고 이런 다양한 요구사항이 있을 때 지금까지 길러온 데이터를 분석할 수 있는 안목을 활용해 충족시켜주는 거죠. 데이터 분석가로서 꼭 필요한 역할을 함은 물론, 이후에도 필요한 지식과 태도까지 스스로 키워나갈 수 있습니다.

 데이터를 분석하면 ‘인사이트를 얻을 수 있다는 것’과 ‘그를 통해 새로운 것을 시도할 수 있는 것’이 매력적이다. 신입 개발자 때부터 데이터베이스나 파일에 데이터를 쌓는 일을 꾸준히 해왔다. 인사이트를 얻기 위해 많은 데이터를 쌓고 데이터를 보는 것을 좋아했다. 대시보드를 만들고 데이터를 추출해 회사 매출이나 게임 아이템의 거래량을 비교해보거나, 어느 퀘스트가 가장 인기 있는지를 분석했다. 호기심 많고 궁금한 게 많으면 핵심 정보를 직접 찾을 수 있는 것이 데이터 분석의 매력이다. 

 이디야는 스타벅스가 입지 분석을 미리 해놨기 때문에, 그에 맞춰서 항상 스타벅스 근처에 매장을 낸다는 가설이 있다. 사실 검증을 위해 데이터 크롤링을 할 수도 있지만, 정부 공공 데이터로도 충분히 해볼 수 있다. 이렇게 실제 데이터를 통해서 기존에 있던 가설을 검증할 수 있다는 점이 큰 매력이다. – 마소 인터뷰 중

Q. 게임회사 이야기, 비즈니스 이야기 등이 흥미롭네요. 그렇다면 수강생분들이 진출하고자 하는 분야에 데이터 사이언스를 더한다는 것은 어떤 매력이 있다고 생각하시나요?

 개발직군뿐만 아니라 기획, 마케팅, 운영 등 다양한 직군에서도 데이터를 활용할 수 있는 스킬이 있다면 해당 분야의 인사이트를 얻어 서비스를 개선할 수 있습니다. 단순히 직관에 의한 의사결정이 아닌 데이터 기반한 의사결정을 하여 서비스 개선에 도움이 될 수 있을 것입니다. 예를 들어 기획을 한다고 하면 데이터를 통해 주요 타겟 고객군의 인구통계학적 정보나 관심사를 파악하여 기획에 적용시킨다면 더욱 고객의 요구에 맞춘 서비스를 기획할 수 있게 되겠죠. 또 자원이 한정되어 있는 상황에서 데이터를 통해 시행착오를 줄여 효율을 높일 수도 있을 겁니다.

Q. 강사님을 통해 현업 데이터 분석가는 어떤 역할을 하고, 업무를 수행하는지 깊이 알 수 있었습니다. 강사님의 강의를 기대하는 수강생분들이 많을 것 같아요. 마지막으로 그런 수강생분들에게 하고 싶으신 말씀 부탁드려요.

 한 번에 무언가를 완벽하게 배우기는 어렵습니다. 하지만 조금씩 꾸준히 하는 건 한 번에 완벽해지는 것 보다는 좀 더 쉬울 거라 생각합니다. 데이터 분석과 예측을 위한 기본 소양을 기르는 것뿐 만 아니라 여러분이 호기심을 갖고 포기하지 않고 꾸준히 할 수 있도록 도움을 드리고 싶습니다. 여러분의 흥미를 위해 일상생활에서 접할 수 있는 재미있는 소재를 통해 수업을 진행하려 합니다. 수업을 듣고 같은 데이터에 대한 다양한 시각을 갖고 자신만의 포트폴리오를 만들 수 있도록 도움을 드리도록 하겠습니다.

 전공이나 직군에 상관없이 엑셀을 쓰는 것처럼 데이터는 이제 기본 소양이 될 것이다. 엑셀은 여행 계획을 세울 때도 쓰지 않나. 데이터 분석도 똑같다. 내 소비 패턴을 분석하려고 엑셀을 쓰듯이 데이터를 쓰게 되지 않을까 생각한다. 지금도 은행 앱에서 자산, 빚 현황, 카드 결제 금액 등 직접 가계부를 쓰지 않아도 잘 정리된 데이터를 볼 수 있다. 물론 더 깊은 지식을 요구하는 인공지능이나 머신러닝은 전문성이 필요하지만, 데이터와 분석 그 자체는 이미 일상에서 많이 사용하고 있고 앞으로도 그럴 것 같다. – 마소 인터뷰 중 

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