[펌] 데이터 사이언스, 내가 해도 괜찮을까?

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데이터 사이언스와의 첫 만남

 처음으로 '데이터 사이언스(Data Science)' 라는 단어를 들은 건 지금으로부터 3년 전, 학부 2학년 때이다. 2016년 3월에는 '구글 딥마인드(Google DeepMind)' 에서 만든 인공지능 '알파고(AlphaGo)' 가 이세돌 9단을 4대1로 이겨 대한민국이 술렁이고 있었다. 산업공학을 전공하여 '프로그래밍', '데이터베이스', '응용통계', '인공지능', '데이터마이닝'  수업을 들었고, 자연스럽게 데이터 사이언스를 접하게 되었다.

 데이터 사이언스 관련 수업들을 들으면서 느껴지는 감정은 '이거 좀 흥미로운데?' 였다. 그리고 제대로 배워보고 싶어졌다. 학교 공부 이외에도 스터디, 프로젝트, 경진대회, 정부지원교육, 기업인턴 등 다양한 활동을 하였다. 1년 정도 제대로 해보니 데이터 사이언스의 전체적인 흐름을 알게 되었다. 하지만, 공부를 하면 할수록 내 실력이 턱 없이 부족하다는 것이 느껴졌다. 모든 학문이 마찬가지겠지만...  수학, 통계학, 머신러닝, 프로그래밍 등등 공부해야할 것이 너무 많았다. 깊게 공부하자니 하나만 하다가 끝날 것 같고, 넓고 얇게 하자니 근본 없이 공부하는 것 같고...

 고민이 생겼다..

"데이터 사이언스, 내가 해도 괜찮을까?"

 데이터 사이언스를 알게 되고 본격적으로 공부를 해본 사람이라면 누구나 가져봤을만한 의문일 것이다. '知彼知己(지피지기) 百戰不殆(백전불태)', 적을 알고 나를 알면 백 번을 싸워도 위태롭지 않다고 했다! '전투(학업)'를 이어나가기 전에 '적(데이터 사이언스)'과 '나(필자 또는 당신)'에 대해 심사숙고해보는 시간을 가져보자.

  < 목 차 >

Part I. 그것이 알고싶다: 데이터 사이언스

  [1] 데이터 사이언스란 무엇인가?

  [2] 데이터 사이언스를 하기 위해 공부해야할 것들

  [3] 데이터 사이언스로 할 수 있는 것들

Part II. 내가 진짜 하고 싶은 일이 뭘까?

  [1] 내가 꿈꾸는 나의 미래

  [2] 갑분데? (갑자기 분위기 데이터사이언스?)

  [3] 데이터 아트, 그리고 데이터 아티스트

관심있는 분은 참고바랍니다.