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러닝스푼즈

포항공대에서 아모레퍼시픽, 그리고 스타트업 '데이터 분석가'로의 커리어

앞으로 5년 안에 엑셀처럼 사용되는 툴이 있다고?

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직장인이라면 누구나 한 번쯤은 경험해 본 데이터 관리/분석 프로그램 엑셀!


데이터가 늘어날 수록 느려지고 잘 작동하지 않는 엑셀 때문에 답답함에 취미로 배운 파이썬.


그로 인해 결국 대기업까지 포기하고, 

데이터 분석가로 커리어 전환에 성공한 장남수 강사!

그가 전하는 데이터 분석을 쉽게 시작하는 법?


"앞으로 3년, 5년 뒤면 지금 엑셀 사용하는 것처럼

 누구나 파이썬, R 등 데이터 분석 툴을 쉽게 사용할 거라고 생각합니다."


데이터분석의 'ㄷ'자도 모르던 비전공자가 데이터 분석가가 되기까지 그의 이야기 함께하세요.

데이터 분석을 시작하게 된 계기?

처음에 저는 아모레퍼시픽에서 일을 했었고요. 700~1,000개 정도 제품을 어떻게 판매가 될지 예측하고 생산 수량을 결정하고 재고를 관리하는 업무를 했는데 업무할 때 엑셀로 모든 것을 진행했습니다.


기획팀에서는 1,000개의 품목이 아니라 몇 만 개의 제품의  많은 데이터를 봐야했어요. 그러다보니 엑셀이 너무 느려지고 수식도 잘 작동하지 않는 등 많은 문제가 생기더라고요. 그 때 뭔가 엑셀말고 좀 더 데이터 분석에 효과적인 툴, 언어를 배우고 싶다 라는 생각파이썬을 접하게 되었습니다. 그리고 본격적으로 제대로 된 데이터 분석을 한 번 해보고 싶다 생각을 했었죠.

엑셀/R/파이썬

현재 가장 많이 사용되는 데이터 관리/분석 프로그램 엑셀과
데이터 분석에 입문하는 분들에게 적합한 데이터 분석 툴 R과 파이썬의 장단점에 대해 간단하게 살펴볼게요.

[엑셀]
- 장점
1. 사용자층이 두터우며 익숙한 Office 문서 기반
2. 함수와 배열수식에 따른 다양한 결과물 도출 가능
- 단점
1. 잦은 오류 (#REF! , #VALUE! 등)
2. 대용량 데이터 분석의 한계

[R]
- 장점
1. 다양한 추가 기능을 별도의 패키지 형태로 제공
2. 그래프 작성에 특화된 언어로 시각화에 용이
- 단점
1. 대용량 메모리 필요 (데이터를 물리적 메모리에 저장하기 때문)
2. 크롤링 등 웹 관련 작업이 불편 (파이썬에 비해)

[파이썬]
- 장점
1. 쉽고 간결한 코드로 입문하기에 적합
2. 파이썬 개발자 커뮤니티의 광범위한 자료 양
- 단점
1. R에 비해 떨어지는 시각화 기능
2. 모바일 앱 개발 환경의 어려움


처음 시작을 무엇으로 하든 큰 상관이 있는 것은 아닙니다. 실무자라면 회사 내에서 어떤 언어를 쓰고 있는 지를 파악해 보고, 그게 아니라면 먼저 R과 파이썬 기초부터 경험해보고 본인에게 더 맞는, 본인 업계에 맞는 언어로 하시는 것을 추천드립니다.

그 중 파이썬을 선택하신 이유?

점점 더 머신러닝, 딥러닝 코드도 짧아지고 API활용도 많아지는 추세인데, 데이터를 주고 받고 저장하고, 분석하고 이것 저것 다 하려면 파이썬이 좋은 것 같아요. 


R의 경우 서비스 상용화 같은 부분에 있어서 제약이 있는 데, 파이썬은 범용적인 언어이다 보니 개발 영역도 가능하고 데이터 분석도 가능하거든요. 그런 면에서 개발자와 소통도 가능하다라는 점이 매력이 있는 부분이기도 하고요.


R은 데이터 분석'만'을 위한 언어 파이썬은 데이터분석'도' 할 수 있는 언어라는 이야기도 있어요. 그만큼 범용적이라는 것이죠. 개인적으로 파이썬을 추천드리는 이유이기도 합니다.

비전공자로서 공부하기 힘들지 않았나요?

프로그래밍을 전문으로 배우지 않았고 그 동안 해왔던 것과 다른 방향이었기 때문에 '내가 이것들 할 수 있을까?', '내가 배워도 되나?' 이런 생각 많이 들었습니다. 


그러다가 원리 이런 것보다 '결과물을 내보자', '내가 뭔가 만들었으면 좋겠다' 생각해서 저만의 작은 프로젝트를 하나 하나 진행했습니다.


네이버 카페에서 특정 제품에 대한 언급량 조사, 쇼핑몰에서 우리 제품 어떻게 판매되는지 조사를 했고 이런 조사를 바탕으로 실제 회사 내에서 프로젝트 진행할 때 자료로 이용하기도 했습니다.


이렇게 제가 바로 쓸 수 있는거 하나 하나 만들었던 게 제일 도움이 됐던 것 같아요.

제 개인적 성향이 결과가 보이지 않으면 동기부여가 안 되고 싫증내고 지루해 하는데 당장 작은거라도 하나씩 만들다보니까 그 사이에 과정도 조금씩 자연스럽게 이해되더라고요. 그러다보니 다음 과정이 궁금해서 또 다시 공부하게 되고... 천천히 재밌게 공부했습니다.

대기업 퇴사한 이유?

아모레퍼시픽에서 공부할 때는 낮에는 회사에서 파이썬과 무관한 업무를 했고, 저녁에는 집에와서 새벽까지 매일 파이썬으로 뭔가를 만들거나 공부하면서 생활했어요.


나는 데이터 분석 공부하는 게 너무 재밌고 이걸로 뭔가를 하고 싶은데 낮에는 내가 좋아하는 일이 아닌 다른 업무 한다는 데 괴리감이 있었어요.


이렇게 재밌어하는 일을 낮에도 내가 좋아하는 일로 돈을 벌고 생활하면 좋겠다고 생각해서 데이터 분석을 실제로 할 수 있는 스타트업으로 이직했습니다. 그 이후부터는 낮에도 밤에도 주말에도 데이터 분석 관련 일이나 강의를 진행하고 있습니다.

데이터 분석이라는 업무를 해오면서 필요하다고 생각되는 역량

데이터 분석에 제일 필요한 건 어떤 데이터를 봤을 때 이해할 수 있는 경험, 도메인 지식이라고 생각하거든요.


파이썬, R, 엑셀 등 동일하게 이것들은 그냥 도구라고 생각하고 이 도구를 잘 사용하려면 이 도구로 뭘 만들까 어떻게 만들까 본인이 스스로 판단해야 하는거죠. 


이런 것들 위해서는 도메인 지식, 해당 분야의 경험이나 공부가 별도로 필요한 것 같습니다.

이 데이터가 어떤 의미인지, 왜 이것을 진행해야 하는지 어떤 목적으로 이 과정이 이뤄지고, 어떤 결과가 예상되는지를 알 수 없으면 그냥 숫자보기에 불과할 수 있을 것 같다는 생각이 들어요.

마지막으로 데이터 분석을 하고 싶은 분들에게 한 마디?

일단 전혀 어렵지 않고 쉽게 사용 가능하다고 말씀드리고 싶습니다.


운전 잘하는 사람이 차가 어떻게 굴러가는지 엔진 원리 뭔지 이해하지 않아도 되는 것처럼 파이썬이나 프로그래밍에 대한 깊은 지식이나 이해 없이도 쉽게 내가 생각하는 바를 이끌 수 있어요.


기존에 가진 업무 지식과 노하우, 내가 어떻게 생각하는지를 도구를 사용해서 잘 활용하면 데이터 분석 잘 할 수 있을거라 생각합니다.


제가 듣기로 요즘에는 대학교 1학년부터 R, 파이썬 같은 것들 배우고 엑셀보다 더 많이 사용한다고 알고 있어요. 앞으로 3년, 5년 뒤면 지금 엑셀 사용하는 것처럼 누구나 파이썬, R 등 데이터 분석 툴을 쉽게 사용할 거라고 생각합니다. 

생각보다 어렵지 않은 데이터 분석 툴을 조금이라도 빨리 익혀 잘 활용하시길 바랍니다.

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