[Certificate] 빅 분 기

빅데이터 분석기사. 요즘 IT 업계에서 가장 뜨거운 자격증 중 하나면서 금융권 개발을 하기에 필수적인 내용이기에 호기롭게 도전장을 내밀었다.

‘데이터에 관심도 있고, 프로그래밍 기초도 있으니 어렵지 않겠지’라는 안일한 생각으로 시작했던 공부가 이렇게 나를 놀라게 할 줄은 몰랐다.

처음에는 파이썬이나 R 같은 프로그래밍 언어로 데이터를 다루는 실습 위주일 거라 예상했다.
하지만 실제 교재를 펼치고 보니 이론적 배경과 개념, 법과 제도까지 폭넓게 다루고 있어 당황스러웠다.
‘이 모든 것을 다 알아야 하나?’라는 의문이 들며 부담감이 밀려왔다.

지금까지 내가 공부하고 이해한 내용은 이렇다.

빅데이터 개요 및 활용: 빅데이터의 정의부터 시작해 특성(3V/4V/5V), 데이터의 유형, 빅데이터 활용 사례까지.
단순히 ‘큰 데이터’가 아니라 그 특성과 가치에 대해 배웠다.

빅데이터 기술 및 제도: 이 부분에서 첫 번째 큰 벽을 만났다. 빅데이터 관련 법과 제도라니…
개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 등 다양한 법과 제도를 이해해야 했다. 기술적인 내용은 하나하나 이해하며 지나가면 되는데, 암기 위주의 법률적 내용은 정말 쥐약이였다.

빅데이터 분석 계획: 분석 목표 설정부터 데이터 수집 계획, 품질 관리 방안까지.
‘좋은 데이터’가 무엇인지, 어떻게 데이터의 품질을 보장할 수 있는지에 대한 내용들이 주로 기억에 난다.

분석 방안 수립: 다양한 분석 기법과 알고리즘의 개요를 배웠다.
아직 깊이 있게 다루진 않았지만, 앞으로 배울 내용의 방대함을 예감할 수 있었다. 회귀분석, 분류분석, 군집분석 등 용어만 들어도 심장이 쿵쿵 뛴다.

분석 작업 계획: 프로젝트 관리의 관점에서 분석 작업을 어떻게 계획하고 관리할 것인지에 대한 내용.
일정 관리, 자원 배분, 위험 관리 등 프로젝트 매니지먼트 요소가 많이 들어있어 의외였다.

정말 예상치 못했던 부분은

이론적 배경의 방대함이다.
단순히 도구를 사용하는 법을 배우는 것이 아니라, 통계학, 컴퓨터 과학, 데이터베이스 이론 등 다양한 학문 분야의 지식이 필요하다는 점이 부담으로 다가온다.
빅데이터 플랫폼들과 아키텍처에 대한 내용도 생소했다.
하둡, 스파크, NoSQL 등의 개념을 이해하는 것 자체가 쉽지 않다.
이런 기술적 배경 지식이 왜 필요한지는 이해하지만, 실제로 모든 내용을 습득하는 것은 쉽지 않을 것 같다.

그래서 솔직히 말하면,

시작한 지 몇일 되지않아 벽을 느끼고 있다.
이렇게 방대한 내용을 모두 공부해야 한다는 생각에 부담감이 크다.
하지만 동시에, 빅데이터가 단순한 기술이 아니라 사회적, 법적, 윤리적 측면까지 고려해야 하는 복합적인 분야라는 것을 알게 된 것은 의미 있는 발견이었다.

아직 시작에 불과하지만, 하루하루 조금씩 앞으로 나아가려 한다.
처음부터 모든 것을 완벽하게 이해하려 하기보다는, 전체적인 흐름을 파악하고 점차 깊이를 더해가는 방식으로 접근해야겠다는 생각이 든다.
빅데이터 분석기사는 단순한 자격증이 아니라 데이터를 바라보는 통합적인 시각을 기르는 과정이라고 생각하면 조금 더 의미가 있을 것 같다.

어떻게 나아갈것이냐..

우선 스터디의 학습계획에 최대한 맞춘다.
내 학습속도랑 비교했을때 우리 빅분기 스터디에서 정한 양은 꽤 많은 것 같다.
그치만 나를 죽이지 못하는 고통은 나를 성장하게 한다하지 않는가..
되든 안되든 할수있는 최대한 이겨내고 2회독을 돌린다면 전공생급의 이론 지식을 가질것이다.

학습 속도를 올릴 최적의 시간표를 짜야한다.
사실 그 동안은 어느정도 여유로운 일정이여서 내 개인 공부를 하며, 그동안 부족했던 CS지식들을 채워나갔다.
그러면서 회고록을 작성하는데 공부하는시간까지 포함하면 4~5시간이 걸릴때도 있고,
그 조차 몇 회차로 회고를 나누거나, 그냥 내용을 끊어버리는 경우도 있었다.
이제는시간을 가장 효율적으로 사용을 해야 할 때이고 선택과 집중을 해야 할 때가 된 것 같다. // 생각보다 빠르게 이 시기가 와버렸다..

하지만 분석기법들은 깊이있게 공부하자.
항상 이런 기법들에 대해서 이론적으로 알고가면 변칙적인 문제에 맨날 털린다.
적어도 개발 자격증에서는 기법이나 코드, 언어가 나온다면 직접 코드를 쳐볼뿐만 아니라,
거시적인 배경을 파악을 하고, 또 꼬리질문을 통해 미시적인 분야까지 통달을 해야 한다고 생각한다.

당장은 어렵고 방대하게 느껴지지만,

한 번에 다 이해하려 하지 말고 점진적으로 접근해보려 한다.
빅데이터의 세계는 생각보다 훨씬 넓고 깊다. 쉽지는 않겠지만, 한 걸음 한 걸음 나아가다 보면 어느새 성장해 있지 않을까?

현재 느껴지는 나에 대한 의구심은 아마도 모든 배움의 과정에서 겪는 자연스러운 단계일 것이다.
지금은 모든 것이 어렵고 복잡하게 느껴지지만, 성장을 하려면 스트레스가 동반 되어야한다라고 생각하면 조금 위안이 된다.
끝까지 포기하지 말고 성공하는 습관을 들여가자.