0. 왜 데이터인가 : 많고 많은 직무 중에서 '데이터'를 바라보기까지

직무 관련 생각 기록하려고 만든 카테고리입니다

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요즘은 전공이 크게 상관이 없다지만, 데이터는 수학이 베이스다.

나는 고등학교 때 국어국문과를 지망해서 문과를 선택했고, 심리학 전공으로 대학을 들어갔다.

우리 학과는 거의 모든 수업이 팀플이다.

가설을 세우고 실험하고 검증하는 팀 과제가 많았다.

가설을 세우기 위해 선행연구를 찾고 우리 주제에 사용할 수 있는 논문을 정리하면서 '이렇게 하는 게 맞나' 싶은 생각이 들었다.

의문이 들었던 점은 총 3가지이다

1. 이 선행연구를 쓰는 게 맞나?
2. 우리 주제가 괜찮은가?
3. 연구가 제대로 되긴 한 건가?

첫 번째 질문의 경우, 팀원들과 선행연구를 선정하는 과정에서 많이 가진 의문이다.

각자 다른 기준으로 선행연구를 선정하다보니 커뮤니케이션에 시간이 오래 걸리고 소모적이라는 생각이 들었다.

두 번째 질문의 경우, 별다른 목적성이 없기 때문에 가지게 되는 의문이라고 생각했다.

그래서 대학원보다는 취업이 맞는 길이라고 생각했고, 일을 하다가 필요하다고 생각되면 대학원을 가자고 결론을 내렸다.

같은 맥락으로, 보아즈에서 읽은 건 NLP, CV 관련 논문이었지만 직접 논문을 찾아서 읽은 것은 추천시스템이었다.

추천시스템은 비즈니스와 연결되는 부분이라 그런가, 재미있게 읽었다. (이해가 다 된 건 아니었지만) 언젠가 대학원을 간다면 추천시스템으로 가고 싶다는 생각도 했고.

세 번째 질문의 경우, 가설 수립과 관련된 의문이었다.

괜찮은 가설인지 확인할 수 있는 기준이 명확하지 않다보니 실험 결과를 성과로 믿을 수 있는지 확신이 들지 않았다.

 

이러한 고민 끝에 통계학과 복수전공을 선택했다. 완전히는 아니더라도 내 의문을 어느 정도 해결해줄 수 있는 학문이라는 생각이 들었다.

복수전공 수업을 들으면서 데이터 분석 학회, 동아리 등에서 활동하면서 꽤 잘 맞는 영역이라는 생각이 들었다.

공모전에서 본선 나가고 입상하면서 실력도 이 정도면 괜찮다는 생각도 들었다.

포화 상태라고들 하지만 실제로는 이제 막 도입하려는 곳도 많기 때문에 성장성도 어느 정도 있고

이런 저런 이유로 데이터를 선택했고 지금은 공부하는 중이다. 엔지니어링 어렵다