[독서] 문과생, 데이터 사이언티스트 되다 _차현나

문과생, 데이터 사이언티스트 되다 _차현나

독서 기간: 2021.02.24 ~ 2021.02.25

별점: ★★★★★

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 ①

세상에서 나랑 비슷한 생각을 지닌 사람을 만나기란 쉽지 않은데, 필자 차현나는 왠지 모르게 공감 가는 이야기를 많이 꺼내 준 작가이다. 누군가가 책을 읽을 때면 작가와 대화하는 기분이다는 말을 종종 내게 해줬는데, 이 책이 그러했다. 독서를 하며 새로운 사실을 얻을 때도 있지만, <문과생, 데이터 사이언티스티 되다>는 내 머리속에서 불확실했던 생각이나 개념을 선명하게 만들어 줬다. 덕분에 그 누구의 방해도 받지 않는 제주에서의 세 번째 책을 빠르게 읽어갈 수 있었다.

 

 

 

②
첫번째 얻음: 데이터 사이언티스트는 누구인가?

너무 흔히 들리는 직종이기에 대략적으로 그들이 데이터로 일을 하는 사람이라는 것은 알고 있었다. 그러나 그로스 해커나 데이터 엔지니어와 의미가 구분이 안되어 구분 없이 사용하던 나이다. 이 책을 통해 그 개념을 명확히 할 수 있었다.

데이터 엔지니어: 대용량의 데이터를 쌓고 기술적으로 활용하는 직군 데이터 애널리스트: 데이터를 분석해 시장 전망과 같은 수치를 만드는 직종 / 기업의 다양한 데이터를 분석 비즈니스 애널리스트: 경영측면에서 의사결정을 내리기 위한 전략 기획관련 지표들을 주로 분석 / 경영관점 그로스 해커: 기업의 성장과 판매를 높이는 요인을 해커처럼 파헤침 (ex-판매율이 얼마나 높은지 알아내고 그 변화를 바로 다음 단계에 적용해 봄)

데이터 사이언티스트는 '현실과 데이터를 연결'하는데 중점을 두는 데이터 전문가이다. 데이터 사이언티스트에게는 3가지 영역의 기술이 필요한데, 그것은 다음과 같다.

 

 

 

데이터를 분석하는 '기술', 상황에 맞게 '통계'를 적용할 수 있는 지식, 분석의 결과를 해석하고 전달하는 '인문'학적 역량을 각각 일부라도 갖춰야 한다.

 

 

 

데이터엔지니어, 그로스 해커 등과 달리 데이터 사이언티스트에게는 인문학적 역량이 추가적으로 요한다. 논리적으로, 이해하기 쉽게 숫자를 팀원들에게 설명하는지가 중요하다. (타 부서가 이해할 수 있는 언어로 설명하는 과정이 필수) 그리고 이를 통해 설득을 해야 한다. 이 책에서 필자가 여러 번 말하길 "데이터 사이언티스트가 하는 일의 핵심은 숫자와 현실의 연결이다. 현실을 바라보는 인간의 언어와 데이터 사이를 잇는 가교 역할을 한다." 그러므로 이들의 일은 현실을 정의하는데서부터 시작한다.

 

 

③
두번째 얻음: 데이터 수용하기

데이터 분석 결과들을 옳고 그름으로 보는 것이 아니라 하나의 현상으로 받아들이고 지금보다 발전된 방향으로 가기 위한 참고 자료로 사용해야 한다. 만약, 데이터를 통해 문제점을 발견했을 때 강한 저항이 있을 수 있다. 하지만 이를 가지고 호통을 치거나 지적을 하는 문화라면 데이터 분석 결과가 개선으로 이어지기 어렵다.

 

데이터는 그 실행 과정에서 실패 가능성이 최소화되도록 계속 돕는 역할을 한다. 그리고 실행 결과를 다시 분석해 다음번 더 나은 실행을 돕는다. 더 나아가 데이터 분석 결과를 정리해두는 것이 좋다. 왜 성공했고 왜 실패했는지 알아야 다음에 다른 환경에서 또 사용할 수 있다.

 

 

④
세번째 얻음

온라인과 오프라인을 구분해 소비자를 분석하는 것은 이제 시대에 뒤처지는 일이 되었다. 둘 사이의 경계가 모호해졌다. 교보 문구의 바로 드림 서비스나 스타벅스의 사이렌 오더와 같이 온오프라인의 경계를 허문 옴니채널의 개념이 등장했다. 옴니채널은 어떤 채널에서든 같은 매장 경험을 제공하는 것이 핵심인데, 이것이 오프라인과 온라인의 연결일 수도 있지만 웹-앱 온라인 상에서의 경험 연장까지로 확장해 볼 수 있을 것이라 생각했다.

 

 

⑤
네번째 얻음

칼의 종류(분석도구)를 다양하게 갖추거나 써는 방법(모델)을 다양하게 안다고 해서 요리(결과물)가 반드시 훌륭한 것은 아니다. 꼭 맞는 도구와 방법을 사용하는 것도 중요하지만 맛있는 요리를, 원하는 사람들이 먹는 것이 훨씬 중요하다.

 

 

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⑥
첫번째 공감

(p.8) 나는 여러 회사를 거치며 나는 최고의 인재들과 일할 기회를 얻었다. 기 경험들은 내게 '상상하는 것 중에서 불가능한 건 없다'는 신념을 심어주었다. 과거에 A급 데이터 사이언티스트와 나를 비교하며 좌절하기도 했다. 하지만 그래서 더 그들이 갖지 못한 나만의 장점을 찾기 위해 노력할 수 있었고 스스로 성장할 수 있는 계기가 됐다.

 

단점을 보완하기 보다 장점을 더 살리고, 자신이 좋아하는 것, 잘하는 것, 추구하는 것을 발견하고 개개인의 고유한 장점을 강점으로 발전시키고 성장해나가는 것이 중요하다.

 

 

(p.218) 장점이나 단점은 양날의 검과도 같아서 어떤 장점을 갖고 있다면 반드시 그에 수반되는 단점을 안고 있다. 이때 장점에 집중하고 긍정적인 키워드를 만들어 자신의 모토로 삼으면 된다. 분노나 좌절 같은 경험은 있는 그대로 사용하는 것이 아니라 자신을 보호하는 방안으로 활용한다.

 

 

 

 

⑦
두번째 공감

(p.81) 먼저 제너럴리스트가 되어야 스페셜리스트가 되어야 스페셜리스트가 될 수 있는 것 같다. 요즘에는 학문의 경계나 분야도 모호해지고 있다. 연결을 통해 빛나는 아이디어를 만들어낼 수 있는 시대다. 스페셜리스트가 될 수 있는 중심축을 하나 세운 다음 제너럴리스트로서 여러 분야를 두루 알고 차용할 수 있어야 한다. 이것이 진정한 전문가가 되는 실이다. 하나의 전문 분야를 가진 뒤 다른 분야를 만날 때 생각의 깊이가 달라진다.
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(p.77) 지금 하는 일에 그때의 경험을 접목해보려고 노력한다면 버려지는 시간은 하나도 없다.
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(p.161) 아무리 사소하고 작은 것처럼 보여도 무언가 하나에 깊이 빠진 적이 있는 사람은 남들과 다른 시야를 갖게 된다는 것이다. 그리고 그 시야는 인생에 상당히 도움이 된다.

 

 

이 책을 읽으며 평소 가치관과 유사해 제일 공감하며 읽었던 부분이다. 전공 분야인 UX 디자인은 다학제적인 탓에 이전부터 T자형 인재가 되기 위해 여러 분야를 탐구하고 유엑스를 디깅 하고 있다. 마케팅, 개발, 비즈니스 등등 관심을 둔 시간들이 내게 버려지는 것 하나 없이 깊은 생각을 할 수 있게끔 한다. 책을 통해 흘러가는 시간 속에서 무엇이든 최선을 다하면 내게 무언가가 남는다는 생각을 선명하게 만들었다.

 

 

 

⑧
세번째 공감

향상심. 진심으로 지금보다 나아지길 바라는 마음이다. 지금 있는 문제를 해결하고 더 나은 방법을 찾고 싶은 마음, 새로운 기술이 나왔을 때 기꺼이 자신의 시간을 들여 습득하려는 마음. 이런 마음이 향상심이다. 기본적으로 향상심은 부족함을 느끼는 데서 시작한다. 어떤 분야에서 경지에 이른 사람들은 "나는 모르는 것이 너무 많다"라고 말하는 경우가 많다. 새로운 발견들이 쏟아져 나와 매일 밤마다 공부하는데도 따라잡지 못하겠다는 교수님도 봤다. 부족함을 느씨는 것은 스트레스와 병으로 이어질 수도 있으나 자신이 모르는 것이 있다고 생각하면 더 알고 싶다는 욕구가 생겨 스스로 공부하게 된다. 긍정적인 겸솜함이 생겨 누구에게든 배우려 하는 자세를 갖게 된다. 상시적인 야근은 오히려 향상하지 못하는 무능력함을 드러내는 일이 될 수도 있다.

 

 

 

⑨
마무리

이 책이 정말 좋았던 이유는 무조건적으로 '데이터사이언티스트'를 강제하지 않았기 때문이다. 오히려 모든 사람이 데이터를 잘 다뤄야 하거나 데이터 사이언티스트가 될 필요는 없다고 주장한다. 마지막 파트에서는 스스로를 진단하는. 나라는 데이터를 분석하는 워크숍을 설명한다. 자신만의 적성을 찾아 전문성을 발전시키고 성장해 가는데 도움을 주는 책이다.

 

 

 

+

(p.87) 내 능력에 자신감이 있다면 경쟁자와 같이 성장하고 같이 더 나은 일을 할 수 있다는 신뢰가 생기며 내가 아는 것을 아낌없이 나워줄 수 있다.

(p.85) 모른다는 사실 혹은 단점은 빠르게 인정해야 한다. 그래야 새로운 것을 배우는 데 필요한 촉을 곤두세우고 스펀지처럼 흡수할 수 있다.

 

 

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