어설픈 데이터분석가의 2018회고, 2019계획

2018년의 한해를 갈무리하며

대학 졸업 이후 첫 회사생활을 하면서 이것이 진짜구나 라는 것을 비로소 체감했다. 결론만 말하면, 나는 지금 일을 더럽게 못한다. 어떻게 지금까지 버텨왔는지 지금도 스스로에게 의문이지만 이대로 간다면 망한다 라는 것을 매일 느끼고 있다. 여전히 머리로는 알지만, 행동으로 실천하지 못하는 내 자신을 보면서, 스스로를 자책하고 무기력해지는 모습을 계속해서 갖고 있다.

오늘은 어제보다 나은 삶, 내일은 오늘보다 나은 삶이라고 믿고 바라며 살아가지만 집에 들어오면 씻지않고 바로 침대에 누워버리는 내 자신이 한심하게 느껴졌다. 대학생 시절, 자기계발은 안하고 맨날 휴대폰 게임만 하는 직장인 형의 모습을 생각하며 나는 저러지 말아야지 했는데 그게 내 지금의 모습이 되었다. 물론 변명은 언제나 그럴싸하게 나를 합리화한다. ‘일을 다녀오고 나면 피곤해서.. 주말은 쉬어야 하니까..’ 성공한 이들은 ‘그럼에도 불구하고(Although)’ 을 실천하고 있다는 사실을 다시금 되새기며 변명은 이쯤에서 그만한다.

2018년 해온 내용을 정리해보고 스스로를 반면교사 삼아 내년에는 지금보다 나은 삶을 살 수 있길 희망한다.

목차

1. 2018년에 해온 것 (Done & Progress)
2. 2019년에 해야할 것 (To-Do)

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1. 2018년에 해온 것 (Done & Progress)

대학 졸업, 그리고 첫직장

계절학기를 종강하기도 전에 입사를 하게되면서, 2018년도 한해를 시작했다. 한해의 첫 시작을 기쁨으로 만끽하며 앞으로의 나날도 밝을 것이란 막연한 기대를 가졌었다. 하지만 뚜렷한 목표없이 시작된 회사생활에서 몸소 부딪히며 얻은 경험들을 뼈아프지만 짧게 회고를 남긴다.

데이터 분석툴 & 데이터 인프라 & 비즈니스

1. SQL & Python 데이터분석을 하려면 데이터가 필요하다. 데이터는 DB에 있고, 데이터를 뽑기 위해선 SQL은 필수적이다. 그래서 나는 오라클과 Mysql 이 두가지 DB를 자유자재로 사용할 수 있도록, 하루에도 수십~수백번 쿼리를 돌린 것 같다. 지금은 필요한 데이터는 바로 뽑을 수 있게 능숙해진 것 같다. 반면에 파이썬은 아직도 미숙하여서, 자유롭게 잘 못다루는게 너무나 부끄럽다…(2019년은 파이썬 죽어라 팔거다)

2. Tableau (데이터시각화 툴) 그나마 내가 잘하는 것중에 하나이지만 동시에 나의 역량을 좀먹은 것들 중에 하나가 태블로다. 정말 쓸데없이 약 3개월 넘게 판거 같다. 그 시간에 파이썬이나 통계를 좀더 팠어야 했는데 아쉽다. (그렇다고 해서 태블로를 또 엄청 잘하는 건 아니라는게 함정)

3. GCP 데이터 인프라가 Google로 넘어가는 과정을 지켜보며, 인프라의 중요성을 확실히 체감했다. 날이 잘 드는 도끼를 쓰는 것 보다 평범한 전기톱이 훨씬 효율이 좋다는 것은 당연하다.

4. 비즈니스 차량에 대한 일자 무식이기에, 처음엔 차종에 대해서 잘 구분도 못했다(아반떼, 쏘나타, 그랜져 구분이 어려웠다). 한 달간 정도 퇴근 후 집에 들어가기 전에 지하주차장 한 바퀴를 돌면서 차량을 맞추는 연습을 했다. 그외에도 차량관련 유튜브 채널 및 블로그 등을 통해 차량에 대한 기초적인 상식들을 많이 찾아서 보았다.

5. 협업 & 워크플로우 트렐로, 구글드라이브 부터 현재는 에버노트, 노션를 통해 해야할 업무들을 문서를 정리하고 있다. 최근에 깃헙 사용법을 다시 익혀서 코드 정리도 하고있다.(잘은 안되지만..)

데이터 행사 / 듣고있던 그리고 들었던 강의 / 읽었던 데이터 관련 책들

1. 파이콘2018 & 데이터야놀자 직장동료분들 덕분에 외롭지 않게 잘 다녀올 수 있었다! (Kyle 감사합니다.)

2. 온오프라인 강의(현재 수강중 포함)

   • (2018) 인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ (문일철 교수님) : (머신러닝 기초 개념을 익히는데 최고, 하지만 여전히 어려움ㅠ)
   • 머신러닝을 위한 Python (최성철 교수님) : (Data Manipulate 부분에 크게 도움을 받았음)
   • 데이터베이스 (김연정 교수님) : (B-Tree / Index 개념 부족했음)
   • 모두를 위한 머신러닝 강의 (김성훈 교수님)

• (서울도시데이터)(8~9월) 파이썬 프로그램밍과 과학 계산 / 기계학습의 이해 / 딥러닝의 이해 [ 기초기계학습 베이스라인 ]
• (Fastcampus)올인원 패키지 : 스마트 직장생활 완벽 가이드

1. 데이터 시리즈 독서 (다시 읽어야할 책들 포함)
   • (한빛) 처음배우는 시리즈
   • (한빛) 첫걸음 시리즈
   • (한빛-오레일리) 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
   • (단행본) 데이터분석의힘

기타

• 어학 지인을 통해 알게된 라이브 아카데미 유튜브 채널로 영어회화 공부하고 있다. 아직도 선생님의 이름은 모르지만, 정말 실생활에서 쓸 일상 회화를 짧지만 임팩트있게 가르친다. 매일 하나씩 업로드되어서, 내년에도 계속해서 들을 예정이다.

• 운전 복지 혜택으로 저렴한 가격에 차를 이용할 수 있어서, 매주 타다보니 자신감이 좀 붙었다! (계속 무사고로 가즈아)

• 글쓰기 한해가 가기전에 글을 다시 쓸 수 있는 기회가 생겨서 너무나 감사하다. 이것만큼 의미 있는 첫단추가 또 어디일까 싶다. 계속해서 글써서 브랜딩을 높이고 분석가로 성장하려 한다.

2. 2019년에 해야할 것 (To-Do)

아래는 내년에 좀더 해야할 것들을 정리해보았다. 새로운 다짐은 이제는 데이터분석가로 1년차 타이틀 달았으니

1. 확실한 책임감을 갖고 분명하게 일하기
   • 나는 전문가다. 돈을 받고 하는 프로다. 대충하면 안된다.
   • 구체적으로 왜, 무엇을 해야하는지 정확하게 정하고 마감효과를 스스로에게 주기 (이떄까지 못하면 X된다 라고 생각하기)
2. 나의 성장을 공유하고 타인의 성장을 도와주기(이기적으로 하지 말자 Don’t be Evil)
3. 브랜딩 : 내가 하는 모든 것들을 기록하기, 기록하지 않으면 발전하지 않는다. 글쓰는 데이터분석가로 퍼스널 브랜딩을 키우기(1일 1커밋 하는 습관)
4. 기초수학(통계) 공부 : 1월부터 스터디파이에서 하는 가볍게 시작하는 통계학습(ISLR) 스터디를 진행한다.
5. 온라인 스터디 운영 : 가르치기보다는 커리큘럼을 짜서 방향성을 잘 잡아 지속적인 공부습관을 갖도록 하는 스터디.(ex. 데이터캠프)

마무리

데이터 분야에서 쓰이는 명언이 있다. ‘Garbage In, Garbage Out’ 풀어쓰면, 좋은게 들어가야 좋은게 나온다는 뜻이다. 될 수 있으면, 나에게 좋은 것을 주자는 표어로 살아가보려 한다.

좋은 사람들,성장을 돕고 좋은 영향을 주는 사람을 만나고 나 또한 다른 이에게 그런 사람으로 성장할 수 있게 정진하는 것. 나의 한계를 계속 늘려가보고 싶다. 제발 무기력해지지 말기를!