데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 대학생 인터뷰

“설득적 근거가 된다는 게 매력적이었어요”

데이터 분석가의 꿈을 가진 이준기(고려대 통계학과 3학년) 군은 데이터 분석과 관련된 통계 이론을 중심으로 공부하면서 컴퓨터공학과에 개설된 프로그래밍 언어와 알고리즘 이론까지 관심을 갖고 있다. 학부 과정을 끝내면 데이터 관련 업체에 들어가 자신이 진정으로 좋아하는 데이터 관련 분야를 발견하고 싶다고 한다. 그 바람이 이뤄지면, 대학원에 진학해 ‘내가 진정으로 좋아하고 잘 할 수 있는 그 분야’를 제대로 한번 연구해 볼 꿈을 꾸고 있다. 빅데이터의 인기와 함께 각광받고 있는 통계학과. 그 학과 3학년 학생이 바라보는 데이터 분석가의 모습과 그 꿈을 들어보자.



▲ 이준기 고려대학교 통계학과 3학년

어떻게 데이터 분석에 관심을 갖게 되었나요?

대학 1학년 때 산업경영공학부 최인찬 교수님의 계량의사 결정론이라는 교양수업을 들었어요. 이때 모든 의사결정을 알고리즘으로 표현하고 활용하는 것을 보며, 알고리즘에 대해 흥미를 가졌어요.

군대에서 인사행정병으로 일할 때, 인사정보 DB 구축 프로젝트를 접하게 되었는데요. 전 국군장병들의 인사 데이터가 통합되면서 데이터가 갖는 힘을 간접적으로나마 체험할 수 있었습니다. 더불어 마이크로소프트 ‘엑셀’로 박격포 사격 지원 프로그램을 만드는 프로젝트도 참여를 했는데요. 그때 알고리즘과 데이터에 대해 단순한 흥미가 아닌, 그 분야에서 일해보고 싶다는 꿈을 꾸게 된 거 같아요. 복학해서 제가 궁금해 했던 지점과 제 전공이 서로 연결돼 있다는 것을 알게 되면서 데이터를 더 좋아하게 되었고요.

통계학과를 선택할 때, 향후 데이터 분석 분야가 각광받을 것이라고 생각하였나요?

그러지 않았어요. 고등학교 때에 금융업계에서 일하고 싶어서 경제학과나 통계학과를 가야겠다는 생각을 했습니다. 2013년 9월에 제대 후 복학하고 나서야 전공인 통계학이 빅데이터와 매우 밀접하다는 것도 알게 됐어요. 빅데이터 대학 연합 동아리인 '보아즈' 멤버로 활동했고, 지금은 과내 데이터 분석가 동아리에서 학우들과 함께 공부하고 있고요.

보아즈라는 말에 뭔가 뜻이 담겨 있을 거 같은데요.

약간 오글거리지만, Big Data is Our A to Z라는 뜻을 갖고 있어요. 빅데이터의 무한한 가능성을 표현함과 동시에 빅데이터를 상징하는 코끼리를 집어삼킨 보아뱀에서 모티브를 삼아 만든 이름입니다. 빅데이터를 공부하고자 하는 대학생들의 의지가 모여있는 동아리에요.

데이터 분석 공부를 해보니까 어떤 생각이 들던가요?

수많은 데이터들 중에서 원하는 결과를 도출하였을 때, 데이터가 강력한 설득적 근거가 된다는 점이 정말 매력적이더라고요. 데이터의 성격에 따라 각각 다른 분석 모델이 있고, 고급 빅데이터 분석 기법에서는 통계학 이론을 사용하고 있다는 것도 알게 됐고요. 우리 주변에서 생성되는 수많은 데이터를 분석해보고 싶다는 생각을 하게 됐습니다.

대학 졸업 후 무슨 일을 하고 싶나요?

넓게 보면, 데이터를 활용하는 회사에 들어가 분석업무를 배워보고 싶어요. 제조업의 생산시설에서 나오는 데이터 분석도 흥미가 생겼고, SNS 데이터 분석업체나 포탈 서비스 업체에서 데이터 분석 업무를 해보고 싶어요. 더불어 고등학생 때 통계학과에 가고 싶었던 이유인 금융 업계에서 근무하면서 데이터 분석 실력을 바탕으로 금융상품도 개발해보고 싶고요.

요즘은 어떤 공부를 주로 하고 있나요?

통계 모델에 관심이 많아 회귀분석, 머신러닝, 다변량통계분석, 범주형자료분석 등 전공 위주로 강의를 듣고 있어요. 이 중에서 알고리즘에 관심이 끌리더라고요. R의 머신러닝 알고리즘 구현 패키지가 있어서 이론과 모델을 평가할 수 있었는데 무척 흥미로웠습니다. 더불어 요즘은 통계학의 인접 학문을 수강하면, 전공 학점으로 인정을 받아요. 컴퓨터공학과와 수학과에 개설된 일부 과목은 통계학 전공으로 인정됩니다. 저는 컴퓨터공학과에 개설된 자료구조와 알고리즘론을 수강하고 싶고, 자바 언어를 공부해야 할 필요를 느끼고 있어요. 이와 함께 대학생들이 참여할 수 있는 각종 분석대회에도 참가하고 싶고요. 한국데이터베이스진흥원에 개설된 데이터 분석 전문가 자격증(ADP)에도 눈길이 가더라고요.

욕심이 많은데요.

(^^) 그래서인지 (공부할) 시간이 많이 부족해요. 전공이 통계학이라 통계학을 중점으로 해서 다른 빅데이터분야를 조금씩 공부해야겠다는 걸 늘 생각하고 있어요.

요즘 대학에서 통계학이 인기라서 다른 학과에서 온 수강생이 많다고 들었는데요.

네, 복학해 보니 분위기가 확 바뀌었더라고요(^^). 복학하기 전보다 이중, 복수 또는 융합전공으로 수업을 듣는 타과 수강생들이 훨씬 많음을 알 수 있어요. 컴퓨터 공학이나 산업공학과 학생들에게는 통계학이 빅데이터를 공부하는 데 유익한 전공이어서 그런 것 같아요. 저도 기회가 된다면 컴퓨터공학과 과목들을 수강하고 싶은 걸요(^^;).

대학원 진학도 생각해봤을 거 같은데요.

네, 데이터 분석가가 되려면 석사 이상의 학력이 필요하다는 말도 있잖아요. 데이터 사이언티스트의 범위가 너무 광범위해서 현재로선 학부 과정을 마치고 데이터 분석 업체에서 취업해 5년에서 10년 정도 정도 몸으로 느껴보고 ‘내가 무엇을 좋아하는지’를 알아보고 석사 과정에서 그 분야를 제대로 한번 공부하고 싶어요. 아직까지는 데이터 분석 분야 가운데 무엇을 진정으로 좋아하고 잘 할 수 있는지를 잘 모르겠어요. 모두 다 흥미롭거든요(^^).

10년 후 내 모습을 그려본다면?

당장 이번 학기 학점 예상하는 것도 불투명한데 어떻게 10년 후를 말할 수 있을까요(^^;). 다만 중학교 때부터 언제나 고민해오던 화두가 있어요. 제가 가장 감명 깊게 읽었던 최인호 작가의 ‘상도’에서 나온 ‘재상평여수 인중직사형(財上平如水 人中直似衡)’이라는 말인데요. ‘재물은 평등하기가 물과 같고 사람은 바르기가 저울과 같다’는 뜻을 담고 있어요.

제 미래를 생각할 때마다 먼저 떠오르는 말이었어요. 고등학교 때는 재상평여수라는 글자에 중심을 둬서 그라민은행 같은 금융업체에서 일해보고도 싶었어요. 지금은 데이터 사이언티스트를 꿈꾸면서는 인중직사형이라는 화두를 ‘데이터에 입각한 객관적이고 이성적인 결정을 내려라’는 뜻으로 생각하고 다음소프트 송길영 부사장님이 강조했던 ‘데이터로 무장한 데이터 사이언티스트’가 되고 싶어요. 10년 후쯤엔 제가 산업에서 일하고 있을지 아니면 학교에서 빅데이터 방면으로 더 많은 공부를 하고 있을진 모르겠지만 적어도 10년이라는?이터로 무장한 데이터사이언티스트가 되어있길 바랄 뿐입니다.

[DATA를 JOB아라!]

학생 지도자 인터뷰
“능동적으로 탐구하는 자세 칭찬”



▲ 허명회 고려대학교 통계학과 교수

이준기 군은 어떤 학생인가요. 이 학생의 장점과 보완할 점은 무엇이라고 생각하나요?

학업 태도가 능동적인 학생이죠. 교수가 가르쳐준 내용을 단순히 이해하는 데 그치지 않고 거기에서 더 나아가고자 탐구해 봅니다. 저는 학생들의 능동적 태도를 선호합니다(사실 학생들의 학업 태도가 그리 능동적이지는 않거든요). 저는 탐구 결과를 발표할 수 있게 기회를 만들어 줍니다. 그런 데서 탐구 의욕이 생기고 성취감을 느낄 것이라고 봅니다.

지도자로서 이준기 학생이 데이터 분석 분야에서 어떤 인재가 되기를 원하나요?

데이터 사이언티스트로서 차세대 대표 주자가 되길 바랍니다.

고려대 통계학과는 데이터 분석가를 양성하기 위해 어떤 교육과 프로그램을 운영중인가요?

요즘 빅데이터가 뜨고 있지만, 통계학과가 특별히 그것 때문에 커리큘럼을 바꾸진 않았습니다. 꼭 그럴 필요는 없습니다. 다만, 과거에 비해 R 등 프로그래밍 스킬의 중요성을 강조하고 있고 탐구적 학습과 발표의 비중을 높이고 있습니다. 타학과에 개설된 교과의 수강도 적극 권하고 있습니다. 통계학 내에 자신을 가두지 말라고 합니다.

데이터 분석가가 되고 싶어하는 학생들에게 해주고 싶은 말씀이 있다면.

앞의 말을 반복하게 됩니다만, 학업 태도를 수동적에서 능동적으로, 이해하는 데 급급하지 말고 응용해 보고 고민해 보라고 합니다. 수업 시간에 열심히 교수가 하는 말 하나하나를 받아 적는 학생들에게 그러지 말라고 하지요. 강의 내용은 사실 교과서나 전문 서적 몇 개 찾아보면 다 있는 이야기니까, 수업 시간에는 교수 강의의 핵심적 흐름을 잡고 느껴보라고 합니다.

출처 : 한국데이터베이스진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net