데이터 사이언스에 대해 공부하며 얻은 인사이트 정리

인간이 해낸 가장 위대한 발명 중 하나는 기록이라고 생각한다.

처음 인간이 땅 위에 모습을 드러낸 이래로 그림, 활자, 소리 등을 이용하여

오랜 기간동안 지식을 축척하고 대물림해왔다.

그리고 그러한 정보의 압축도는 시대가 지날수록 점점 높아지고 있다.

벽에 그리던 커다란 벽화에서 종이책으로, 그러다 플로피 디스크, CD, USB를 거쳐 클라우드에 이르렀다.

더 많은 정보를 더 적은 공간에 담을 수 있게 되었다.

그리고 마침내 4차 산업혁명과 함께 데이터 사이언스라는 형태로 폭발하게 되었다.

 

요즘 사람들의 스몰토크 주제로 MBTI를 빼놓을 수 없다.

사람의 성격을 16가지 유형으로 분류해놓았고,

제법 들어맞는 부분이 있기에 사람들의 관심을 끌 수밖에 없었다.

MBTI가 과학적이나 과학적이지 않냐에 대해서 많은 사람들이 의견이 분분하지만

그럴 듯하고 재밌다는 이유로 소비되기에는 충분하다고 본다.

그리고 비록 정확한 통계 아래에서 정의된 지표는 아니지만

타인을 이해하는데 있어서 편리한 도구로 사용될 수 있다는 점에는 동의한다.

우리는 MBTI를 통해서 데이터 사이언스의 유용성과 잠재력을 볼 수 있다.

 

아직은 수박겉핥기식으로 시작한 데이터 사이언스 공부이지만

데이터를 분석하기 위한 지표, 객관적 통계 자료가 중요하다는 사실을 피부로 느끼게 되었다.

마치 수학의 구분구적법처럼 구하고 싶은 도형을 그리는 단위도형(지표)이 작고 명료할수록

그리고 그 사각형의 갯수(표본)가 많을수록 구분구적법의 결과가 정밀해지는 것과 같다.

 

만약 MBTI 성격유형검사의 지표 (E-I / N-S / T-F / P-J)가 조금 더 신뢰도가 높고

정확한 데이터값 아래에서 통계내려진 결과였다면 

MBTI는 더 이상 비과학적이라고 말할 수 없을 것이다.

 

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어느 IT 기사에서 데이터 사이언티스트는

통계학자보다는 개발을 잘하고, IT 개발자보다는 통계학을 잘하는 사람이라고 말했다.

그리고 오늘 데이터 사이언스는 전반적인 과학 개념들의 벤 다이어그램의 중심부에 있는 학문이라고 배웠다.

 

오늘 처음으로 내가 궁금해서 타인의 논문을 읽어보았다.

잘 가공된 양질의 정보를 담은 글이라는 생각이 들어 재미있게 읽혔다.

앞으로도 논문 읽을 일이 생기면 열심히 읽어봐야지.

 

이러한 생각들이 휙 하고 지나가며 갑자기 머릿속의 지식들이 소용돌이쳤다.

 

현대의 수많은 정보들을 모두 다 습득하는 건 불가능하다.

개인의 능력과 시간적인 부분에서 한계가 있다.

우리가 평생 책을 읽고 정보를 수집해도 세상 모든 지식을 아는 것은 불가능하다.

 

그렇다면 필요한 상황에 필요한 정보를 빠르고 다양하게 사용하는 능력이 현대에서 가장 필요한 능력이 아닐까?

 

 

이렇게 생각하고보니 어디선가 이 이야기를 또 들은 기억이 있었다.

개발 공부를 할 때도 그렇고, 4차 산업혁명에 관한 책을 읽을 때도 본 글귀였다.

요즘 사람들이 뜬금없이 철학 책을 많이 읽는 이유도 이와 같은 맥락이라고 들은 적이 있었다.

오늘의 공부를 통해 그 중요함이 내 마음 속까지 파고들었다.

그러면서 내가 잘 하고 남들에 비해 독보적으로 다룰 수 있는 것이 무엇일까와 연관지어보았다.

 

나는 중구난방으로 흩어져있는 정보에서 규칙을 찾아 작게 가공하는 일을 잘한다.

그리고 타인에게 이것을 전달하는 능력도 뛰어나다.

그렇다면 이런 방향으로 커리어를 쌓아가면 어떨까?

 

라는 결론까지 도달하게 되었다.

새로운 목표가 생긴 기분이다. 

시험을 위한 공부, 취업을 위한 공부를 하다가 진짜 공부를 하니까 요즘 정말 즐겁다.

나의 아이덴티티는 앞으로 점점 더 단단해질 것이라는 예감이 든다.

이 분야에서 독보적인 사람이 되고싶다.