비전공자가 데이터분석을 공부하며 생긴 변화: 검색

 

안녕하세요! 👋

데이터분석가라는 직무로 취업을 준비하면서 저를 돌아보니 크고 작은 사고방식의 변화가 있었다는 것을 깨닫게 되었습니다.

지난 시간들을 회고하며 개인적인 소감을 담은 글을 작성해 보았습니다😊

 

 

 

 

첫 번째 이야기의 주제는

 

 

검색🔎

 

 

    저는 사회학과 경영학을 전공했습니다. 제가 대학수업을 들으며 해왔던 검색은 자료조사, 문헌조사가 주였습니다. 특히 자료의 신뢰성을 위해 주로 뉴스나 논문 등을 많이 검색하곤 했습니다. 가장 최악의 자료조사 출처로는 블로그, 나무위키 등이 있었지요😅 또한 수업 내용을 이해하기 위해서는 교수님이 주시는 자료나 서적을 이용하는 것에 익숙해져 있었고, 추가적으로 궁금한 부분이 있으면 검색보다는 논문을 주로 활용했습니다. 구글에서도 검색창보다는 google scholar를 이용했죠. 한마디로 저의 주장을 뒷받침해 줄 수 있는 근거를 위한 검색을 해왔습니다.

 

    그래서 이런 습관이 데이터 분석에 있어서 부정적인 영향을 미쳤느냐~하면 당연히 아닙니다! 다양한 프로젝트를 할 때 분석 목적 부분에서 이러한 검색 역량을 활용할 수 있었습니다.

 

 

 

<에코빌딩 챌린지> 프로젝트에서는

 

사람들이 텀블러를 사용하는 것을 번거로워한다는 점, 텀블러가 일회용 컵의 대체 효과를 내기 위해서는 220회라는 엄청난 재사용 횟수가 필요하다는 점을 근거로 다회용 컵 챌린지의 필요성을 이야기했습니다.

 

 

   

 

<공유 전동킥보드 견인 다발 지역 예측 모델을 통한 도시 문제 해결> 프로젝트에서는

 

    당시 이루어지고 있던 단순 견인을 통한 규제는 근본적인 해결책이 되고 있지 못한다는 점을 뉴스 기사를 통해 이야기함으로써 분석 목적에 정당성을 부여했습니다.

 

 

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하지만..

 

    데이터 분석을 공부하면서 제가 하게 된 검색은 앞서 이야기한 것과는 사뭇 달랐습니다. 저처럼 사회과학 분야에 계셨던 분들이 이 이야기에 공감하실지 모르겠습니다😅 저는 부트캠프나 프로젝트에 참여할 때 모든 것이 낯설고 '내가 이걸 머릿속에 넣고 필요할 때마다 기억해 낼 수 있을까?' 하는 압박감에 시달렸습니다. 제가 상상했던 개발자, 분석가의 모습은 이런 모습이었거든요. ⬇️ 

 

모든 정보를 머릿속에 넣어놓고 우다다다 임무를 수행하는 상상

 

     그래서 코드를 짜거나 쿼리를 만들 때 내가 만들지 못하는 부분은 학습이 덜 된 것이라고 생각했습니다. (이것도 어느 정도 일리가 있는 말이죠ㅎ) 하지만 모를 때는 찾아보면 된다라는 한마디에 제 검색 경험은 달라지게 됩니다. 모르는 것을 검색하고, 그러다 자주 들어가게 되는 페이지를 모아놓게 되고, 나중에는 내가 원할 때 꺼내볼 수 있는 나만의 구글을 만들고 싶어 졌습니다. '아.. 그거 예전에 했었는데 어떻게 했었더라?' 이런 생각이 들 때는 내가 했던 프로세스를 되짚어보는 것만큼 빠른 방법이 없다고 생각했거든요.

 

    혹시 과거의 전처럼 생각하셨던 분들이 계시다면 배우는 모든 것들을 외워야 한다는 강박을 버리고 블로그나 노션에 차곡차곡 나만의 데이터 사전을 만들어보세요. 그리고 모르는 부분이 있으면 내 블로그에 검색해 보세요. 물론 챗gpt의 도움을 받는 것도 좋은 방법이지만 저같은 경우에는 가끔 gpt에게 설명하기 애매하거나 장황한 설명이 필요할 때도 있었거든요.

    뿐만 아니라 블로그에 학습한 내용을 한 번 더 복기하는 과정에서 머릿속에 꼬여있던 논리가 전개되기도 합니다. 또한 내가 만든 자료를 반복해서 찾아보면 검색 속도나 암기 속도도 더욱 빨라지는걸 느낄 수 있습니다. 처음부터 내가 원하는 쿼리를 한 번에 딱! 뽑아내기는 어려울지 몰라도 점점 쿼리를 이해하는 속도가 빨라지고, 나중에는 내 손으로 쿼리를 작성할 수 있게 됩니다😊

 

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블로그 이야기가 나온 김에 다음 편은

 

- 어떻게 블로그 정리를 하고 있는지

- 앞으로 블로그의 방향성을 어떻게 정할지

 

와 같은 블로그에 관한 이야기를 해보겠습니다.

 

           또 만나요~~