하용호의 <데이터 사이언티스트가 회사를 움직이는 법> 수강 후기

안녕하세요, Everly입니다.

오늘은 1세대 데이터 사이언티스트이신 하용호 님의 <The Red: 데이터 사이언티스트가 회사를 움직이는 법> 패스트캠퍼스 강의 수강 후기를 포스팅해보려 합니다 :)

사실 2월 초에 다 들었었는데, 포스팅을 해야지 하다가 이제서야 올리게 되었네요. 🙃

 

하용호님은 1세대 데이터사이언티스트로서, SKT 및 카카오 이사를 거쳐 지금은 한 사업체를 운영 중입니다. 이 강의는 데이터 사이언티스트로서 회사에 들어가서, 어떻게 회사를 움직일 수 있는지 그 방법에 관련한 강의입니다.

특히 주도적으로 일하는 것을 좋아해서 스타트업에 데이터 직군으로 종사하고 있거나, 스타트업에 입사를 희망하시는 분들이 들으면 좋을 강의라고 생각합니다.

 

제가 이 강의를 들은 이유는, 작년에 회사에서 데이터 분석 업무를 하며 기술 외적으로 어려운 점을 느꼈기 때문인데요. (관련 포스팅은 여기에서 보실 수 있습니다.) 사실 데이터 직군(데이터 분석가, 데이터 사이언티스트)로서 일하면 처음에는 '코딩만 잘 하면 된다'는 생각으로 시작하시는 분들이 많을 거 같아요. 실제로도 코딩을 잘 하시거나, 여러 기술을 갖추신 분들이 데이터 직군에 많이 계시기도 하구요!

 

하지만 실제로 업무를 해보면 알겠지만, 절대로 그렇지가 않습니다. 왜냐하면 회사에서 데이터 분석을 한다는 것은 결국 '실적'을 내야 하고, 회사의 '매출'을 올려야 하기 때문에 데이터 분석 자체만 잘 한다고 해서 되는 것이 아니었어요. (그래서 데이터 직군엔 경력직 채용이 많은 이유기도 하죠) 데이터 사이언티스트가 어떻게 일하는 것이 좋은지는 사실 직접 일을 하면서, 직접 몸을 굴려가며(?) 터득할 수 있는 암묵지스러운 것이라 코딩 관련 책은 많지만 이런 내용에 관해선 관련 책이나 정보가 잘 없는데, 이 강의는 하용호님의 경험으로부터 얻은 암묵지를 전달해주는 강의였습니다.

 

예시를 들어 가며 재미있게 설명해 주셔서 금방 들을 수 있었던 거 같아요. 실제로 강의량이 그렇게 많지도 않기도 해서 가볍게 듣기 좋은 강의였습니다.

이 강의는 유료 강의이고 저 또한 이 강의를 구입해서 들었기 때문에 자세한 내용이 아닌 대략적인 이야기만 포스팅에 담았습니다. 이 강의에 관심있으신 분들에게 많은 도움이 되었으면 좋겠습니다! :)

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2022.02.04 완강

이 강의는 총 3부로 이루어져 있습니다.

• 1부 <기업에서 데이터 사이언스가 존재하는 이유>
  • 여기서는 간단하게 데이터 사이언스의 역사와 스타트업이 일을 잘 하는 이유, 그리고 회사에서 데이터로 결정을 내리는 방법을 소개합니다.
• 2부 <데이터로 일하는 기술 밖의 기술>
  • 데이터 업무를 할 때 기술이 아닌 다른 중요한 부분을 설명합니다. 데이터 사이언티스트로 회사에서 일을 하며 '좋은 데이터 팀이 일하는 방법'에 관한 이야기로, 저는 데이터팀 발전의 6단계가 가장 인상깊었어요! 그 외에도 목표 설정, 실험 설계 방법에 대해 이야기합니다.
  • 이 강의는 <린 분석> 책의 내용과 겹치는 부분이 많았습니다.
• 3부 <데이터 사이언티스트의 커뮤니케이션>
  • 가장 실무적인 이야기였습니다. 회사에서 현업자들과 커뮤니케이션을 하는 방법으로, 그래프를 효율적으로 그리는 방법과 미팅에서 잘 전달하는 법 등을 소개합니다. 이 이야기는 이전에 제가 리뷰했던 <일 잘하는 사람은 단순하게 말합니다>(서평 클릭) 와 <데이터 읽기의 기술>(서평 클릭) 책과 상통하는 부분이 많아서, 관심있으신 분들은 이 책을 읽는 것도 추천드려요!

'데이터 사이언스(Data Science)' 는 회사에 왜 존재할까요? 많은 기업에서 "돈을 벌려면 데이터가 꼭 필요해!" 라고 하면서 데이터 관련 직군을 채용하고 있지만, 모든 회사에 데이터 사이언티스트가 필요한 것은 아닙니다. 데이터 분석을 통해 어떤 이득을 얻을 수 있는 기업만이 데이터 분석가와 사이언티스트를 채용합니다.

 

이전에 데이터 사이언티스트라는 직무가 없었을 때는 데이터 직군에선 주로 데이터를 데이터베이스(DB)에 저장하고, 이를 바탕으로 분석해 레포트를 만들고, 2016년 쯤부터는 머신러닝이 유행하기 시작했는데요.

그래서 이제는 더 이상 데이터 분석 업무를 할 때 '데이터를 잘 저장'하거나, '데이터를 잘 집계'하거나, '실험'을 해 봤다고 해서 데이터 분석을 잘 한다고 할 수 없게 되었습니다. 데이터 분석은 결국 "결과"를 만들어내야 하는 업무입니다.

 

하용호님은 강의에서 회사에서 데이터로 결정을 내리려면, 먼저 '회사의 과거 데이터를 분석'하고, '회사의 현재를 개선'하고, 마지막으로 '회사의 미래를 예측' 하는 3단계를 거쳐야 한다고 말합니다.

특히 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 분들은 대부분 3단계인 머신러닝, 딥러닝, 추천 시스템을 만드는 일을 하고 싶어하지만 성숙된 회사에서만 가능할 뿐, 대부분의 회사에서는 1,2단계를 꼭 거쳐야 3단계를 할 수 있습니다.

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그렇다면 데이터 사이언티스트가 속한, 데이터 팀이 회사에 도움이 되는 결과를 만들어내려면 어떻게 일을 해야 할까요? 데이터 팀이 잘 정립된 회사라면 좋겠지만 그런 회사는 우리나라에 몇 개 없습니다. 하용호님은 "데이터 팀 발전의 6단계"를 제시하는데, 이는 Passive 1~3단계 / Active 1~3단계로 나뉘어집니다. 그리고 잘 되는 데이터팀은 Active 단계로 들어간 팀입니다.

 

Passive 단계에선 이제 막 데이터팀이 발족했고, 데이터를 저장하고, 대시보드를 만들고 데이터 분석을 하는 등 다소 수동적인 자세로 일합니다. 앞서 이야기한 '회사의 과거 데이터를 분석'하는 1단계 업무에 머무르고 있는 것이죠.

여기서 Active 단계로 들어가기 위해선 반드시 "실험"을 해야 합니다. 이 단계부터가 회사에 직접적인 도움을 주고 인정받는 데이터 팀이 되는데, 실험(A/B Test)을 통해 개선을 하고 최종적으로 회사의 핵심 비즈니스를 최적화 및 자동화하는 것이 데이터 팀의 가장 최고 단계(Active 3단계)라고 할 수 있습니다. 결국 가장 발전되고 잘 정립된 데이터 팀은 회사 내의 하나의 컨설팅 펌 형태를 띄게 된다고 합니다.

 

그리고 마지막으로 데이터 사이언티스트가 일을 잘 하기 위해선 회사 비즈니스의 "진짜 문제"를 찾아내야 하는데, 대부분 이런 문제는 현업이 더 잘 알고 있습니다. 그래서 현업과 커뮤니케이션을 통해, 현업적 지식 + 데이터 분석 기술로 문제를 해결해야 함을 강조합니다. 강의에서는 이를 위해 '현업에게 좋은 질문을 하는 방법', '그래프를 알아보기 쉽게 전달하는 방법', '미팅에서 말하는 방법' 등이 있었는데 실무적으로 굉장히 도움이 많이 되는 내용이었어요!

 

보너스로 가장 마지막 강의로는 <회사에서는 어떤 데이터 사이언티스트를 뽑는가> 라는 이야기를 해주셨는데요, 취업준비생 분들이 참고하시면 정말 좋은 내용이었습니다. 최근 데이터 직군 신입을 뽑으면 다들 하나같이 머신러닝 등 모델링 역량은 탁월한데, 이걸 비즈니스에 어떻게 적용을 할지를 모르는 분들이 많아서 회사에서 일을 혼자서 해낼 수 있는 분들이 많지 않다고 합니다. 하용호님은 데이터 사이언티스트는 "프로그래밍 잘하는 컨설턴트"라는 이야기를 하셨는데, 그냥 코딩만 잘하는 게 아니라 비즈니스적인 관점도 데싸라면 꼭 갖춰야 하는 역량입니다.

그래서 회사에서 데이터 분석을 경험해보거나, 비즈니스 관련 서적을 읽어보는 것을 강추합니다. 저는 통계 하나만 전공해서 비즈니스적 부분이 많이 부족했는데, 회사에서 인턴을 하고 비즈니스 책을 많이 읽으며 회사를 바라보는 관점이 한층 더 성장했던 거 같아요. 제가 추천하는 비즈니스 관련 책도 추후 포스팅 예정입니다 :)

 

총평

저의 별점은 5점 만점에 3.5점입니다!

이해하기 쉽게 잘 설명해주셔서, 부담없이 들을 수 있는 강의였습니다.

코딩에 대한 내용보다는, 회사에서 데이터 사이언티스트가 어떻게 일하면 좋은지 비즈니스적 관점에 대해 설명한 강의라 이런 측면에 관심이 많으신 분들께 추천드립니다.

다만 강의가 약 20만원 정도로 비싼 편이고, 앞서 말씀드린 시중의 책들과 내용이 겹치는 부분이 많아 비용적 측면으로 봤을 땐 개인적으로는 책을 읽는 것이 더 좋지 않을까 라는 생각이 들었습니다. 책 읽는것보다 강의를 듣는 게 더 익숙하고 누군가가 핵심만 짚어 줬으면 좋겠다! 하시는 분들은 강의를 듣는 것을 더 추천드립니다.

 

이상으로 하용호님의 패스트캠퍼스 수강 후기를 마칩니다 :)