DS School의 ║데이터 사이언스 입문║과정을 마치며 느낀점.

데이터사이언스입문과정은 오프라인으로 5주간 주1회 4시간씩 진행되는 수업이었다.
과정을 듣기 전, 데이터 사이언스라는 클래스명에서 풍기는 냄새는, 먼가(명확하지않고 뜬구름같이) 고급진 커리어를 만들수 있을 것 같은 막연한 기대감에 다른 IT 관련 교육보다 관심이 컸고, 데이터를 자유자재로 다루며 데이터에서 남들이 보지 못한 가치를 데이터로써 만들어 낼 수 있지 않을까 기대가 됬다.

과정 속에서, 데이터사이언스가 어떤 분야이고, 데이터분석가가 어떤툴을사용하고, 어떤방향으로 어떤방법으로 데이터를 판단하고 분석할수 있는지 전체적인 윤곽을 이해할 수 있었다. 그리고 앞으로 어떻게 좀더 깊이 공부할 수 있을지 방향도 찾을 수 있었던 시간이었던 것 같다. 그렇다고, 개관만 훑어보는 것 만은 아니다. 수업료가 할인받아서 50만원이다. 수업을 알차게 준비했다고 느껴진다. 데이터분석을 위해 다루는 툴도 배우고, 익숙해 지는데 도움이 되도록 실습시간도 충분히 주워졌다. 다만 개개인의 학습력에 따라 또는 타자 치는 속도 또는 파이선 언어 사용법의 익숙도에 따라 차이는 있다.

5주간의 시간이 기대만큼, 내 실력을 키울수는 없었다. 5주간이지만, 1주에 하루 집중해서 이론적이고 방법적인 내용을 수업 시간 동안 습득하기는 어렵다. 매일매일 3-4 시간씩 연습해보면서 툴과 언어를 익숙하도록 공부하면, 데이터를 다루는데 있어서 수업시간에 습득되지 못한 부분은 채워질 것 같다. 하지만 데이터분석을 할려면 데이터를 잘 다룰 줄 알아야되기도 하고 어떻게 데이터를 정리 할지 어떻게 예측값에 오차가 없도록 데이터를 조정할 수 있을지에 대한 고민과 경험이 필요함으로, 입문반 통해서 데이터분석가가 되겠다는 욕심은 버리는게 좋을 듯하다. 그러나 데이터분석가가 되겠다는 다짐 앞에 훈련을 위한 방법과 도구를 다 준비한 느낌이다. 훈련방향도 어느정도 잡힌다. 부지런히 훈련하다보면 어느덧 능력있는 데이터 사이언티스트가 되있으리라고 본다.

* 실습했던 kaggle competition

Titanic: Machine Learning from Disaster

https://www.kaggle.com/c/titanic