문과생, 데이터 사이언티스트 되다

그로스 해커

 

기술, 통계, 인문의 경계를 넘나든다

 

데이터사이언티스트:3가지 다 중요. 데이터를 분석하기 전 기획과 분석에 관한 아이디어를 낼 수 있는 인문학적 감각, 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있는 통계적 지식, 빅데이터를 다루는 기술

 

 열심히 분석한 결과가 소비자와 시장에 영향을 주기 위해서는 내 옆 자리 동료와 임원들을 먼저 설득해야. 설득방법 so far:  분석결과+차트를 담은 보고서와 프젠

따라서 전문가가 아니더라도 파악할 수 있는 일반적인 표현으로 보고서를 만들고 구두로 이해하기 쉽고 보고하는 과정이 중요

분석까지 잘 한 사람이 보고를 직접 잘 하는 것은 데이터 프로젝트의 성공 가능성을 높임.

 

데이터사이언티스트: 정의를 잘 해야함. 인간의 언어에서 시작된 질문을 어떻게 숫자로 만들어낼지 탐색하는 일. '지금 매장에서 가장 잘 팔리는 제품 순위를 소비자가 앱에서 바로 볼 수 있었으면 해요.' -> 먼저 '지금'을 정의. 시간대? 1시간 이내? 3시간? 하루? 일주일? . '가장 잘 팔리는 제품'정의. '제품'에 대한 정의. 어떤 범주? 

 

인문학적 소양. 텍스트마이닝할때 ㅠㅠ가 들어간 문장을 무조건 부정적으로 해석할지, 긍정적으로 단어들과 함께 있을땐 어떡할지. 기계를 학습시키는것은 여전히 사람의 몫. 전문성만으로는 가능핮 ㅣ않음. 인문학적 소양으로 데사가 어떤 목적성을 갖고 기술을 활용할지 아이디어를 내는데 도움이 됨. 

 

칼의 종류가 많다고 요리가 맛있어지는건 아님. 하나의 칼로도 무수한 요리를 만들 수 있음. 하지만 다양한 도구가 있으면 때로 더 편하고 쉽게 요리를 할 수 있다. 채칼이 있으면 더 빨리 채를 썰 수 있지만 채칼이 없다고 채썰기가 불가능한것은 아니다.

 

 

제너럴리스트가 되어야 스페셜리스트가 될 수 있다.

한 영역에만 머무를 때 좋은 데사가 되기 어렵다. 자신의 영역에서 정점에 이르러야 원리가 보이고 다른 영역에 적용하기가 쉬워진다.

다양한 시장을 경험하는것도 스페셜리스트가 되는데 도움이 된다. 사람들이 어떻게 사는지 '알아야' 데이터를 분석하고 이들을 위한 웹/앱을 만들 수 있다.