[스터디] 가짜연구소 5기 펠로우쉽 후기

 

 9월 중순부터 시작해 2월까지 달려온 가짜연구소 5기 펠로우쉽 Data scientist with Python 스터디가 마무리되었습니다. 데이터캠프라는 코딩학습 플랫폼의 수강권을 제공받아 일주일에 한 챕터씩 공부하고, 순서를 정해서 혹은 당일에 랜덤으로 발표자를 정해서 공부한 내용을 공유하는 방식으로 진행되었어요. 수업 자체는 파이썬 초~중급 수준으로 몰라서 못하겠다!라는 내용은 없었지만, 공부뿐만 아니라 공부 외적인 것으로도 얻은 것이 많아 만족스러웠던 스터디였습니다. 

 가짜연구소 스터디에 참여한 것은 이어드림스쿨에서 공부하면서 옆 자리에 앉았던 친구가 알려준 것이 계기가 되었습니다. 주중에 하는 공부로도 정신이 없긴 했지만, 기술적인 공부보다는 다른 사람들은 어떤 것을 배우고 어떻게 활용하는지 보고 싶어서 시험 삼아 참여해 보았습니다. 저희 스터디에는 현직자, 대학원에서 공부 중이신 분들, 취업준비생 등등 다양한 백그라운드를 가진 분들이 모여서 다들 적극적으로 참여해 주셨기 때문에 만족스러울 수 있었다고 생각합니다. 

남은 24%를 채워야 데이터캠프 수료증을 발급받을 수 있다..!

Datacamp 장점

1. 짧은 수업 & 실습의 반복

실습 환경 예시

 한 챕터 안에 수업이 5~10분 정도의 클립 네다섯개로 이루어져 있어서 지루하지 않았습니다. 한 개의 클립이 끝나면 해당 내용을 사진과 같이 바로 실습해 보기 때문에 수업을 집중해서 들어야 합니다. 실습은 한 번 타이핑하고 마는 것이 아니라, 새로운 데이터셋에 대해서 직접 코드를 타이핑하면서 어떻게 동작하는지 step by step으로 확인할 수 있도록 구성되어 있습니다.

 코딩 관련 강의는 개개인의 개발 환경이 달라서 생기는 에러에 부딪치기 쉬운데, 이렇게 별도로 구축된 환경을 통해 실습하면 시행착오 없이 배운 내용을 복습하는 데에만 집중할 수 있어 효과적입니다. 또한 실습하면서 사용한 데이터셋은 따로 다운로드받을 수 있기 때문에 강의를 다 듣고 나서도 혼자서 이것저것 시도해 볼 수 있습니다. 고객 이탈률(customer churn) 혹은 스택오버플로우를 사용하는 개발자를 대상으로 한 설문 결과 데이터셋 등 재미있는 데이터셋이 많아서 즐겁게 실습해 볼 수 있었어요.

2. 기초를 다지기에 좋은 수업 

 데이터 분야의 필수 패키지인 pandas, sklearn의 다양한 기능을 익힐 수 있었습니다. 특히 저처럼 파이썬 및 각종 패키지의 기초에 대해서 빠르게 휘리릭 넘어갔던 학생들에게 기본기를 다질 수 있는 기회였습니다. 특히 함수에 내장된 attribute 같은 경우에는 몰라서 활용하지 못하는 경우가 많은데, 데이터캠프 수업에서는 하나하나 어떻게 활용할 수 있는지 알려줬던 점이 가장 좋았습니다. 

 사실 챕터마다 이미 관련 내용을 알고 있다면 수업을 듣지 않고도 패스할 수 있는 퀴즈 세션이 따로 있는데, 굳이 수업 내용을 다 들은 이유는 기초에 대해 제가 빠뜨렸던 부분을 체크하고 싶었기 때문입니다. 파이썬 관련한 수업을 듣긴 들었지만 내가 잘하는지 모르겠다, 혹은 수박 겉핥기 식으로 배워서 차근차근 다시 진도를 나가고 싶다 하시는 분들께 Data sicentist with python은 아주 적합한 강의라고 생각합니다.

3. 공부 외에 얻었던 것들

 한시간에서 한 시간 반 정도의 스터디 내용이 끝나고 나면, 자유롭게 참여할 수 있는 '번외' 세션이 종종 진행되었습니다. 빌더 분이 NLP 분야에서 근무하고 계셔서 chatGPT에 대한 주제로 이야기하기도 하고, 취업이나 이직에 대해서 다른 회사에 다니고 계신 분들께 질문하는 시간을 가지기도 했던 유익한 시간이었습니다. 국내 석사 과정뿐만 아니라 미국에서 학위를 따고 계신 분들이 계셔서, 유학에 관해 생생한 경험도 들을 수 있었습니다. 이 분야에 일하다 보면 해외 대학 학위가 욕심이 안 날 수 없는데, 스터디원들께서 유학과 관련해 도움이 필요하다면 언제든 어떤 방법으로든 연락 달라고 친절하게 말씀해 주셔서 너무 감동적이었어요🥺 저도 언젠가 더 넓은 무대에서 배우고 실력을 펼쳐볼 기회를 잡을 수 있었으면 좋겠습니다.

어려웠던 or 아쉬웠던 점

1. 영어라는 장벽

 통계나 특정 전공 관련한 용어가 나오면 한국어로 그 뜻을 검색해봐야 하는 게 생각보다 시간을 많이 잡아먹었습니다. 미국에서 근무하고 계신 스터디 빌더 분께서 추천하시길, 통계 관련 용어는 굳이 한국어로 번역한 단어로 공부하는 것보다는 영어 단어 그대로 받아들이는 것이 훨씬 좋다고 합니다. 제가 보기에도 번역된 단어는 직관적이지 않기도 하고, 영어 단어를 그대로 받아들이는 게 공부할 때도 더 유리할 것 같아요. 

 물론 한국어 자막을 데이터캠프 플랫폼 자체에서 제공하긴 하지만, 저는 영어에 대한 감을 유지할 겸 영어 자막 정도만 켜고 강의를 들었습니다. 한국어 자막은 번역체라 오히려 강의를 들을 때 매끄러운 느낌이 안들더라구요. 

2. 스터디 방식

 수업을 듣고 그 주에 어떤 내용을 배웠는지 발표하는 방식은 내용이 너무 기초적일 경우 다소 집중력이 떨어지는 느낌이 들 때가 있었습니다. 그래서 제가 발표할 때는 강의에서 제공된 pdf가 아니라, 다른 데이터셋에다가 배운 코드를 적용한 결과를 공유해보기도 했습니다. 하지만 발표 내용을 따로 준비하기에는 시간이 많이 걸리기 때문에 오히려 부담이 될 수 있어서 항상 적용할 수 있는 방법은 아닐 거예요. 발표자 랜덤으로 선정하기, 수업 내용과 관련해 질문하고 돌아가면서 답변하기, 수업 실습 해보면서 마주쳤던 에러 공유하기 등 성실한 참여를 전제로 조금 더 긴장감 있는 스터디를 진행해 볼 수 도 있을 것 같습니다. 

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 이번 주는 주간 회고 대신 가짜연구소 5기 후기를 적어보았습니다! 전체적으로 얻은 것이 많았던 스터디였기 때문에, 다음달부터 모집 예정인 6기 스터디도 참여하려고 합니다. 가짜연구소 6기 스터디에는 펠로우쉽 혹은 논문 읽기나 CV와 관련된 아카데믹 스터디에 지원해 보는 것도 좋을 것 같습니다. 끝없이 공부해야 되는 직무라는 건 단점일 수도 있지만 계속해서 나 자신을 발전시킬 수 있다는 점에서 장점이 될 수 있다는 생각도 듭니다.