데이터 분석 부트캠프 현실 극복할 수 있는 방법은 없을까?

직접 데이터분석 분야에 뛰어들고 보니 상상과 다른 현실에 많은 분들이 무릎을 꿇게 된다고 합니다. 데이터 분석 방법에 있어서 통계학적인 지식과 프로그래밍 능력은 매우 중요하기 때문입니다. 가장 기초 체력이 되는 능력은 문과생들이 그토롱 두려워 하는 수학적 사고력입니다.

 

기초 체력이라 할 수 있는 이과적인 지식이 부족하거나 없는 상황이라면 그 누구라도 맞닥뜨리게 되는 상황 안에 당황스러움과 두려움은 문과생들에게는 공포와 걱정만 쌓일 수밖에 없죠. 하지만 지금 당장 채용 플랫폼에 들어가서 데이터 분석가 공고만 보더라도 수학과, 컴퓨터공학과, 통계학과, 석사 우대란 항목은 너무나도 잘 보이는 위치에서 확인할 수 있습니다.

 

통계학과, 컴퓨터공학과, 수학과
출신을 우대하는 이유가 있다는 것이다.

 

하지만 제 개인적으로는 '비전공자'라서, '문과 출신'이라서 라는 말을 좋아하지 않습니다. 비전공자 출신이어도, 문과 출신이어도 노력에 따라서 얼마든지 전공자들과 나란히 일을 할 수도 있고 아직 해보지도 않았는데 자신감부터 떨어뜨리는 말이라고 여겨지기에 이런 말을 하기가 싫습니다. 

 

대학 4년 동안 전공을 했다고 해서 잘한다는 것이 아니라 6개월이든, 1년이든, 4년이든 그 시간을 어떻게 공부하면서 보냈는지에 따라서 결과가 달라진다고 생각합니다. 

 

4년을 열심히 공부하면 보냈던 전공생들을 단기간에 똑같이 따라잡기란 쉽지 않은 것도 맞는 말입니다. 어쩔 수 없는 절대적인 시간의 물리적 법칙이 존재하니까요. 그래서 많은 문과 출신과, 비전공자가 초반에 쉽게 좌절하고 포기하는 일이 생기게 됩니다. 

 

 

문과출신, 비전공자들이
현실적으로 직면하게 되는 문제(어려움)?

◈ 한정된 시간 대비하여 많은 공부량을 무시할 순 없다.

30대 초반에 데이터분석가가 되기 위해서 본격적으로 통계지식이나 프로그램이 언어를 배우는 분들이 많아지고 있습니다. 통계쪽도 프로그래밍 쪽도 어느 것 하나 만만하지 않은 분야입니다. 

 

중요한 부분은 시간이 많지 않은 직장인 분들도 있다는 것입니다. 경력직이고 나이가 있다보니 대학생이나 입사를 준비하는 취준생이 아니기 때문에 전직 시 공백기간이 길어지게 되면 불리한 부분이 많다는 것을 스스로도 알고 있죠. 짧은 시간 안에 최대한 많은 지식을 흡수하여 내것으로 만드는 것이 관건입니다. 

 

가장 기본인 기초 통계 지식부터 머신러닝 학습을 위한 지도학습인 분류, 회귀 비지도학습인 클러스터링, 차원축소나 알고리즘 종류인 앙상블트리, 로지스틱 회귀 등 놓고 보면 배워야 할 범위들이 결코 작지가 않습니다.

 

한 가지 이론만 살펴 보아도 그 안에 녹여져 있는 지식과 깊이에 대해서는 파내도 파내도 방대하여 끝이 보이지 않습니다. 데이터 분석가가 수요가 있다고 하지만 서서히 증가하고 있는 추세이고 겉핥기 형식으로 배워나간 기초적인 실력자를 데리고 업무를 하는 것은 기업 입장에서도 수지 타산이 맞지 않습니다.

 

대충 배운 실력으로 설령 입사를 하게 되었다고 해도 일을 하면서 스트레스를 받고 취업을 해도 오래가지 않아 금방 퇴사를 밟는 수순이될게 뻔하죠.

 

 

그럼... 어떻게 공부를 해나가야 될까요?

 

문과 출신도 100% 취업 보장을 받고 공부를 시작할 수 있는 부트캠프가 있습니다. 바로 슈퍼코딩인데요, 즉시 현업에 투입이 되어도 어려움을 겪지 않도록 현직 DATA/AI 전문가들이 지금 이순간에도 사용하고 있는 최신 Tech 교육과 풍부한 실무 경험을 전수합니다. 

 

매주 목표를 설정하고 결과를 발표하는 회의를 통해서 이슈 사항을 빠르게 해결하고 팀별로 토론과 코드리뷰를 진행하여 인사이트를 나눕니다. 또한 주기적으로 실무자와 전문가 멘토링을 통해 방향성과 진도 등을 점검합니다.

 

이는 실제 업무 프로세스와 동일한 프로젝트 과정을 진행하는 것인데요, 실제 기업에 AI 솔루션을 제공한 경험으로 차별화된 이력서까지 만들어 낼 수 있습니다. 

 

◈ 공부하다 보니 조급해지는 마음

가장 중요한 하드스킬인 프로그래밍은 무작정 시간을 쏟는다고 해서 느는 분야는 아닙니다.  지금 당장 프로그래밍 언어만 배워도 어떤 것을 배워야 할지 모를 정도로 기술이 무척 많습니다. 방대한 양의 데이터들을 가공하는데 필요한 필수 프로그래밍언어는 파이썬입니다. 통계툴인 R도 잘하면 좋습니다.

 

백엔드 프론트엔드를 잘 알고 있어야 데이터가 어떻게 수집이 될 수 있으며 뒤에서 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 데이터 베이스 파이프라인 설계도 따로 공부해야 하는데요. 매일 새로운 서비스와 기술이 업데이트 되고 있습니다. 

 

느리더라도 기초는 확실하게 잡고 시작을 해야 처음에는 느리더라도 나중에 실력이 향상이 되는 속도가 빨라진다는 것을 명심해야됩니다.

 

 

◈ 그럼에도 불구하고 도전할 만한 가치가 있는 데이터 부트캠프 현실

오늘 제 글은 프로그래밍에 관심이 있고 뒤늦게 시작하고자 하시는 분들에게 포기하라고 말을 하는 것이 아닙니다. 뒤늦게 배우면서 너무 잘 맞아서 하루하루 배우는 것이 즐겁고 실력이 금새 느는 분들도 있습니다. 

 

비전공자도 '무조건'취업이 된다가 아니라 100% 취업이 되는 과정 안에서 얼만큼 '노력'을 하는지가 매우 중요한 것입니다. 

 

부트캠프에는 없었던 라인업으로 현직 최고 실무자와 국내외 최고 권위자의 멘토링으로 즉시 현업에 투입이 되어도 어려움을 겪지 않도록 현직 전문가들이 풍부한 실무 경험을 전수하고 있습니다.

 

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전문가들도 처음에는 왕초보 입문자였습니다. 단기간에 실무 노하우와 경험을 전수하여 그동안 암기만 했던 수동적인 교육방식에서 벗어나 '왜?'라는 질문을 계속 던지고 스스로 해결하는 능력을 키울 수 있습니다.

 

입문자부터 현직자, 전공자까지 누구나 만족할 수 있는 실무 중심의 이론과 프로젝트로 진행이 됩니다.

 

코딩 학습부터, 이해, 실력향상, 그리고 취업 성공까지 취업 디렉터가 책임집니다. 강의를 많이 듣고 코드를 많이 작성한다고 아는 것이 아닙니다. 정확하게 이해할때까지 함께합니다.

 

변화하는 취업 트렌드에 맞춰서 준비도 변화되어야 됩니다. 각자의 니즈에 맞춰서 1:1 개별 관리가 가장 중요한 시기입니다. 시작과 동시에 진행되는 시기별 관리로 취업까지 도전해 볼 수 있습니다.

 

 

개발자 취업보장 1:1관리형 부트캠프

 

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