심리학과인 내가 데이터 엔지니어를 하기 위해..

벌써 석사 3년차이다. AI에 관심을 가져 공부한지 약 1년반? 정도 된 것 같다.

 

처음에는 그냥 막연하고 이게 뭐지 했지만, 기본을 좋아하는 나의 특성상 심리학과지만 학부 막학기 때 선형대수학 수업을 들으며 A+를 받고 이해하려고 노력했고 결국 받아냈다.

 

이때의 성취감이 지금의 나까지 오게 만든 것 같다.

 

그 후 대학원에 입학하고, 교수님의 반대에도 꼭 머신러닝을 이용한 연구를 하고 싶었다. 결국 시작하긴 했는데 왜 반대했는지 알 것 같았다. 우선 심리학과가 매우 좁다. 이 좁다는 의미가 바라보는 시선이 매우 폐쇄적인다(나만의 생각일 수 있다.) 

물론 나쁜 것 만은 아니다. 심리학 분야에 기계학습과 빅데이터 관련한 연구가 국내에선 오래되지 않았고 그저 '한번 써봐야지'라는 의미로 나온 연구도 많다. 때문에 과연 기계학습이 심리학 분야에서 의미가 깊을지, 어떤 도움이 될지, 어떻게 써야할지 의문이 많은 것 같다.

 

그래서 해외 논문과 서적을 많이 읽었다. 지금 생각해보면 그것들 하나하나 정리해서 블로그에 올릴걸 그랬다 ㅜㅜ

 

그렇게 머신러닝 공부를 했다. 알고리즘의 수학 공식을 하나하나 바라보며 이해하려고 노력했고 안하던 수학 공부도 시작했었다. 그렇게 몇개월이 흘렀고 이제는 어느정도 이해하기 시작했다.

 

알고리즘의 적용이 중요한게 아니란걸 깨닫기 시작한것. 중요한건 왜? 해당 알고리즘을 사용하는지? 목적이 무엇인지. 데이터에서 볼 수 있는 흐름이 무엇인지. 굳이 기계학습을 사용해야하는가? 등과 같이 모델 엔지니어링에 있어서 의미론적인 시선으로 바라볼 수 있게 되었다.

 

물론 전공자들 혹은 실무자들이 보기에는 헛웃음이 나올 수도 있다. 그래도 이렇게 시작하는게 아닐까?

 

이제 3학차. 논문도 작성해야하고 바쁜시기이다. 무엇보다 졸업하고 무엇을 할지, 내가 원하는 엔지니어, 사이언티스트가 되기 위해 어떻게 해야할지 의문이 많았다.

 

결국 실무자 혹은 전공자들에게 많은 질문을 던졌고 이를 위해 어떻게 나아가야할지 알게되었다. 무엇보다 부지런해야겠다. 비전공자인 만큼 더 따라가기 위해 발버둥 쳐야겠다.

 

이 글을 볼지 모르겠지만, 혹여나 관심이 있다면 아래 깃허브를 한번 참고 해보길 바란다. 비전공자들은 특히 정해진 커리큘럼 없이 알아서 찾아서 해야하기에 어떠한 지식을 얻기 어려운데 아래 글은 어느정도 해결을 해줄 수 있을 것이다.

 

데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위한 글

GitHub - Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science: 데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위한 글

 

 

부족한게 많지만?? 열심히 해나가고 몇년이 걸리더라도 내가 하고싶은 일을 하면서 살 수 있다면 해야하지 않을까??