이전에 SQLD 가이드로 독학도 해보고 다른 회사에서 강의도 들었지만, 부트캠프 선발 전 선수과목으로 강의를 제공해주셔서 기초부터 다시 다진다는 생각으로 수강하게 되었다. 강의명만큼(유치원🐤) 정말 간단하고 기초 of 기초부터 알려주셨는데 오히려 실습 위주로 공부를 하다가 기초 이론을 다시 하려니 어려운 느낌이었다.
재밌었던 점은 실습 데이터가 포켓몬이나 k-pop 아이돌이어서 계속 흥미를 붙일 수 있었다 ㅋㅋㅋ 공부하다 보면 지쳐서 잠깐 쉬거나 그만하고 싶어질 때가 많았는데 이 강의는 비교적 그런 부분이 적었다. 그래서 하루 할당량을 3days로 정해놨었는데 더 하고 싶어서 내일 분량을 당겨서 미리 한 적도 있었다. 역시 의무감에 하는 공부가 아니라 흥미를 붙여야 하는데 그 붙이기까지의 과정이 험난하다 :(
수강 내용 : 이론
이론은 이전 게시물에도 작성했었던 기초 SQL 문법이라 이 게시글엔 따로 적지 않겠다. 그래도 복습 겸 시간 날 때 다시 정리해봐야지! 그리고 마지막에 cheat sheet라고 요점정리처럼 핵심과 키워드만 2페이지에 문법 총정리한 자료를 제공해주셨는데 정말 도움이 됐다. 특히 날짜형, 숫자형 함수는 자주 쓰는데도 비슷한 형태의 서로 다른 기능이 너무 많아서 정말 반복적으로 숙지해야 기억에 남을랑 말랑 할 듯 하다. 시간 날 때마다 틈틈히 보기!
수강 내용 : 실습
아래 다시 언급하지만 데이터가 내가 흥미 붙이기 좋은 주제들이라 좋았다. BTS-butter 가사에서 특정 알파벳만 추출하기 등등 연습하는데 괜히 신나고,, 이런 내가 웃기고,, 특히 포켓몬 같은 부분은 넘버, 영문명, 한글명, 타입, 키, 몸무게, 공격력, 방어력 등등 입력할 데이터가 다양해서 틈틈히 만들어두면 나중에 혼자 연습할 때도 좋을 것 같다. 같은 맥락으로 내가 좋아하는 분야로 데이터베이스를 따로 만들어두면 나중에 여러모로 써먹기 좋을 것 같아서 롤(league of legend) 챔피언을 정리해볼까 했는데 꽤 오래 안했더니 업데이트된 챔피언이 많아서..ㅎㅎ 한 때 op.gg 입사가 꿈이었는데 개인 프로젝트로 만들어도 괜찮을 것 같고 이 부분은 좀 더 고민해봐야겠다.
회고
회고라고 작성하기엔 강의 난이도가 아주 기초에 속하는 편이라 딱히 적을만한 것이 없다. 나의 문제점 같은 부분은 서론에서도 많이 언급했기 때문에,, 사실 이 강의는 문법 정리도 그렇고 대부분 이전에 작성했던 내용이라 딱히 쓸만한 게 많지 않을 것 같아서 글을 쓸까 말까도 많이 고민했는데, 일단 작성해두면 나중에 다시 읽으면서 필요한 부분이나 아이디어를 얻을 수 있을 것 같아서 기록해두기로 한다!
제공된 데이터에서 추출 위주로만 실습을 해봤지, create database부터 각 컬럼에 타입을 지정해서 데이터를 입력하고 등등,, DB 자체를 만들어 본 것은 처음이라 초반부터 끙끙댔다. 그리고 이전 실습은 dbeaver로 했었는데 MySQL Workbench는 아예 처음 써보다보니 세팅부터 어렵고 쿼리 작성이나 단축키도 너무 익숙하지 않아서 불편했다... 이래서 툴은 여러 종류를 많이 다뤄 봐야 한다. 처음엔 어떤 것이든 그렇겠지만 ㅎ 안그래도 익숙하지 않은 데이터들인데 조작법 미숙으로 오류가 너무 자주 나서, 맨땅에 헤딩하는 느낌으로 에러 넘버를 서칭해가면서 익혔다. 아주 쉬운 퀴즈도 짧게는 15분에서 조금 복잡하고 헷갈리는 부분은 30분에서 몇 시간씩도 걸렸다. 근데 확실히 울며 겨자먹기로 하다 보니 머리 속에 남는 부분은 확실한 듯 ㅎㅅㅎ 이래서 답 먼저 보지 말고 스스로 먼저 풀어보라고 하나보다 싶다.
(+230802 추가) 벨로그에서 게시했던 글 이전하는 중에 두 달 전 즈음 패캠 붙캠 프리코스로 들었던 SQL 유치원🐤 귀여운 미니 회고록이 있길래 다시 읽어 봤다. 마침 시간표 온라인 강의에 예습복습 부분으로 들어 있어서 다시 수강했더니 처음 배울 때 기억이 새록새록🫧🫧
코딩이랑 거리가 아주 멀던 과거 시절(지금도 멀다.)다른 프로그래밍 언어들에 비해 상대적으로 매우 직관적인 SQL 배울 때도 맨날 엉엉 울었다. 왜 이렇게 이해가 안되는거야!! 하면서 새벽 세네 시까지도 끙끙대면서 복습하고 그랬는데 이게 어느 순간 너무 쉽게 느껴져서 깜짝 놀랐다. 물론 입문~기초 문제는 거의 떠먹여주다시피 친절하게 알려주기 때문에 이 정도 쿼리는 이제 금방 작성할 수 있지만 그래도 확실히 개념이 숙지된 것을 체감했다. 게다가 금주부터 시작된 SQL 강의도 역시나 다시 A,B,C 알파벳 수준부터 차근차근 다시 수업 들으니 정말 공부는 반복의 반복이란 걸 느끼고 감격의 눈물이 앞을 가렸다🥹 (그리고 파이썬 문맹으로서 스파르타식 강의+엉엉 울며 플젝 진행하다가 다시 SQL 들으니 정말 살 것 같다. 숨통이 트인 기분,,,)
자만하는 건 아니지만 이제 한 계단 더 올라가도 될 것 같다. 매니저님이 공유해주신 코테 사이트 들어가서 하루 10문제씩 매일!! 열심히 배워서 얼른 SQL 마스터해야지! 8월도 화이팅 >_<
하지만? 나는 아직 그저 준비생 or 예비 신입이다. 그렇다면 신입으로서 가져야 할 역량은 뭘까?🧐
신입 마케터 역량
죄다 경력만 뽑으면 신입은 어디로 가야하나요?😭 : 마케터 채용 공고를 보면 대부분 1~3년 이상 경력을 요구한다. 이때 회사가 경력직을 원하는 본질에 집중하는 것이 좋다. 이게 무슨 뜻이냐 하면, 결국 회사가 원하는 건 '경력' 그 자체가 아닌 1~3년차 경력에게 기대할 수 있는 '역량'이다. 신입, 주니어로서 천재처럼 능력을 바로 발휘하는 것은 당연히 어렵겠지만, 신입 타이틀을 뗀 경력직만큼의 '역량'을 보여줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 어필하면 좋지 않을까?
신입에게 기대할 수 있는 마케터 역량
커뮤니케이션 능력
요청하기 위해서
요청 받은 내용을 수행하기 위해서 → Why?를 잘 활용! 요청을 할 땐 필요한 것을 구체적이고 매끄럽게, 요청을 받을 땐 '어떤 것을 위해 왜 이 태스크가 필요한지'를 이해하면 훨씬 효과적으로 업무를 수행할 수 있다.
ex) 요청 배경, 요청 내용, 기대효과, 희망 배포일 등
협업 요청 시 상대팀에서 어떤 정보가 필요한지 모를 때! "저희가 요청할 때 어떤 정보가 정리되어 있는게 편하세요?" AND 그대로 문서로 작성 요청 → 다른 팀에서 요청 받을 때 필요한 항목을 한번 정리하는 계기 (Win Win!)
문제 해결 능력
내 아이디어가 아이디어에서 그치지 않고 유의미한 성과를 만들어낼 때까지 밀어붙여 나갈 수 있는 실행력
끊임 없는 의문 ex) 고객 이탈률 방지를 위해 - 웹사이트에 더 오래 머물고/상품을 더 보게 만들려면, 웹사이트 디자인 변경? 카테고리 축소? 후기 먼저 노출? 등
실패 확률을 줄여나가는 것 (10번의 액션 중 좋은 성과 1개에서 다음은 2개, 그다음은 3개 - ) → 성공 사례의 위닝 포인트를 가져 오는 것이 효과적! A/B 테스트 결과 공유 플랫폼, 유튜브, 브런치, 뉴스레터, 커뮤니티 등 참고! (ex: substratum)
또한 나만의 포인트로 만들 수도 있다.
툴 보다는 데이터를 기반으로 도출하는 능력
페이스북 광고, GA, Amplitude 같은 툴 사용 능력, 당연히 가지면 좋다. But 신입 마케터에겐 화려한 툴 스킬을 기대하지 않는다.
그렇다면 더 선호하는 능력은?
왜 이 툴을 사용하며
해당 툴을 통해 봐야 하는 데이터가 무엇인지를 고민
자신이 도출한 답에 대해 논리적으로 설명할 수 있는 능력
툴은 문제 해결을 위한 수단일 뿐. 어차피 툴은 계속 진화하고 변화한다. (ex: GA3 → GA4) 툴 자체보다는 툴을 통해 얼마나 유의미한 인사이트를 도출하고 어떤 시너지를 낼 수 있는
사이드 프로젝트 진행 시 어려운 점이 있을 때 참고하면 좋은 것
유저는 예측할 수 없다. ex) 배포한 서비스에 일부 사용자가 악성 메시지를 달았다. 예상하지 못한 부분일 수 있고 이럴 땐 메시지 삭제 등 기능을 추가하여 재배포한다. 유저들이 어떻게 쓸지, 유저에게 필요한 것은 무엇일지 고민해본다.
우선 순위를 정한다.
반드시 챙겨야할 것 (포기하지 않고 꼭 해야하는)
챙기면 좋지만 포기해도 괜찮은 것
미리 챙길 필요가 없는 것
개선점은 회고에서도 찾을 수 있지만 유저 인터뷰를 통해 확실한 고객 니즈를 파악할 수 있다.
* MVP(Minimum Viable Product) : 최소 기능 제품, 고객에게 가치를 제공할 수 있는 최소한의 기능을 구현한 제품
마케팅 믹스 4P
: 마케팅 전략 수립과 실행에 있어서 중요한 고려 요소들
Product(제품) : 고객에게 제공하는 제품이나 서비스. 소비자 니즈를 충족.
Price(가격) : 경쟁사 가격, 소비자 수요, 제품 특성 등 고려. 수익을 창출하면서도 고객이 구매를 결심할 수 있게 적절한 설정 필요.
Place(유통 경로) : 제품이나 서비스를 고객에게 제공하는 채널. 직접 판매, 유통망, 인터넷 등
Promotion(홍보, 판매 촉진) : 소비자에게 널리 알리는 방법. 정보를 제공하고 인지도를 높여 제품 판매에 기여. 광고, 판촉, PR, 직접 마케팅 등
안그래도 열심히 블로그를 써보려고 고심해서 플랫폼을 골랐었다. 두어 달 정도 써가던 찰나... 부트캠프에 붙었다.
학습일지도 쓰겠거니 싶었긴 했지만 학습일지 써야 할 곳이 정해져 있을 줄은 생각 못했어서🫠
이렇게 된 거, 내 생활과 사회 생활을 분리하는 멋지고 부지런한 어른이 되어야지✌️ 싶었지만 노션도 쓰는 마당에 블로그 두 개에 캘린더까지 포함하면 도합 4개나 관리하자니 배보다 배꼽이 더 큰 것 같아서 동기화 시킬 겸 블로그 먼저 정리하기로 했다.
난 어른이니까.
학습일지는 네이버 블로그, 티스토리 중에 고르라고 하셨는데 it분야나 개발자 분들이 많이 계신 티스토리로 정했다. 역시 코드 블럭이나 HTML 같은 부분을 쉽게 쓸 수 있어서 좋긴 한데 뭐랄까 묘하게 불편함...ㅎ 뭔진 모르겠는데 한 번 할 일을 두 번 세 번 수정하게 만든다. 뭐 학습일지도 있고 거의 매일 작성할 예정이니 쓰다 보면 익숙해지겠지만 확실히 몇 번 쓰다보니 노션이 자동화나 동기화 같은 부분은 정말 강력한 것 같다는 것을 느꼈다. 그만큼 블로그는 내가 일일이 수작업 해야 하는 게 더 많은 느낌✍️
열심히 필기하는 나
덕분에 수업 1, 2일차는 노션으로 열심히 필기했는데 노션에 적용된 기능들이 블로그로 복붙했더니 다 깨지면서 2배로 오래 걸렸다! 그래도 복습한다는 느낌으로 다시 읽으면서 수정하고 했더니 머릿속에 더 많이 남았다. 역시 삽질했더니 노하우가 생겨서 이제 시간은 훨씬 단축됐지만, 미국 기업이라 그런지 우리가 보통 쓰는 사이트랑은 연동이 잘 안되는 것 같다. 기껏해야 Github 정도,, 그저 블로그에 노션 링크 복붙만 하는 나..
노션 얘기가 너무 길어졌는데 아무튼 앞으로 티스토리를 주로 사용할 것 같아서! 이전에 썼던 글을 이쪽으로 몽땅 이전하기로 결정⭐ 벨로그는 마크다운으로 작성해서 몇 가지 규칙만 기억하면 크게 불편하지 않았는데 또 그거에 익숙해져서 그런지 티스토리 기본 모드로 쓰려니까 시간 소요는 1.5배🧟 다행히 기본 모드 외에 마크다운이나 HTML 작성을 지원해서 그대로 글을 긁어 오면 됐다. 근데 또 기본 모드로 변경했더니 깨진 부분 있어서 또 수정함ㅎ
일단 대충 한 카테고리에 모두 모아 두고 전부 이전하면 다시 카테고리 세분화해야 겠다. 게시물 옮겨오는 중이라 카테고리 이름도 이삿짐센터로 했는데 좀 귀여운 것 같아서 흐뭇하게 작업했다.(이렇게라도 안하면 귀찮아서 못해!!!)
사실 1에서 작성한 차트들은 살면서 많이 접하기도 하고 앞으로 정리할 차트들보다 상대적으로 훨씬 익숙한 형태라, 이 게시물에 내가 더 심도 있게 공부할 것들을 따로 분류하기 위해 2개로 작성했다. 파이썬으로 데이터 시각화를 할 때도 matplotlib을 활용할 때 주로 산점도 차트가 결과물인 것을 보아 좀 더 이론을 깊게 공부해야 데이터를 분석하고 인사이트 해석에 수월해질 것 같았다.
4. 관계
데이터 간의 관계를 알고 싶을 때는 산점도, 평행좌표, 네트워크 시각화 등이 있다. 산점도는 수치형 변수 두 개의 상관관계를 시각적으로 보여줄 때 주로 활용되고, 평행좌표는 다수의 수치형 변수 데이터를 하나의 시각화 차트로 비교할 때, 그리고 네트워크 시각화는 인물간 관계 같이 복잡한 관계나 상호 작용, 연결 구조를 보여줄 때 유용하다.
4-1. 산점도(scatter plot)
두 변수 간의 관계를 나타내기 위해 데이터 포인트를 산포하여 표현.
ex) 키와 체중 간의 관계, 매출과 마케팅 비용, 인구 밀도와 범죄율 등
이상치(outlier: 다른 데이터 포인트들과 비교하여 수직선을 횡단하는 위치에서 눈에 띄게 벗어나는 경우)가 있을 수 있음. (주의점)
(출처 : Chart X: Scatter Plot of Average Weekly Wages and Change in Number of Jobs 작성자: Carsey School of Public Policy)
위 차트는 x축에 일자리 수 변화를, y축에 주당 평균 임금을 나타내고 있고, x축과 y축 데이터 값을 좌표로 삼아 차트 영역 내 위치에 각 직업을 의미하는 점을 표현한다. 점이 분포하는 형태를 바탕으로 두 지표 간 관계를 파악할 수 있는데, 점이 분포한 형태가 왼쪽 하단에서 오른쪽 상단으로 이어지는 대각선을 띄고 있다. 이는 평균 주급이 높을 수록 일자리 수 변화가 적다는 것으로 해석할 수 있다.(비례 그래프지만 x축이 음수이므로)
4-2. 평행좌표(Parallel Coordinates)
3개 이상의 수치형 변수 간 관계를 파악하기 위해 사용.
각 변수를 독립적인 수직선으로 표현하므로, 여러 변수들 간의 관계를 한 눈에 파악할 수 있어 다차원 데이터를 시각화하는 데 유용하다.
이상치를 쉽게 식별할 수 있다.
ex) 주식 데이터(다양한 주식 가격, 거래량, 시가 등), 고객 분류(나이, 성별, 소득 수준, 구매력 등) 등
2018-19 NBA에서 pheonix suns팀이 어느 정도의 통계치인지 보여주는 차트이다. 수직선마다 측정 데이터를 y축으로 나타내고 연결하여 선으로 표현한다. 각 팀이 선으로 표시 되었다고 생각하면 이해하기 쉽다. 이 통계치들을 비교해 각 팀의 강점과 약점을 분석하고 여러 데이터 값의 상관 관계를 시각적으로 파악할 수 있다.
4-3. 네트워크 시각화(Network Visualizaion)
복잡한 연결 구조를 그래프 형태로 시각화하는 방법
노드(node: 개체를 나타냄. ex) 사람, 웹사이트, 단백질 등)와 엣지(edge: 개체 간의 연결 또는 관계)로 구성된 그래프를 통해 개체간의 관계, 상호작용, 네트워크 구조를 이해할 수 있다.
중심성, 클러스터링, 경로 등 네트워크의 특성을 시각적으로 파악 가능하다. ex) 소셜 네트워크(친구 관계, 팔로워, 정보 전파 경로 등), 생물학적 네트워크(유전자, 단백질, 신호 전달 경로 등), 인터넷 라우팅(라우터와 서버 간 연결구조로 데이터 흐름과 네트워크 경로 분석)
(출처 : 태블로 The Marvel Social Network 작성자: Harpreet Ghuman)
위 차트는 마블 세계관의 사회적 연결 구조를 보여주고 있다. 각 캐릭터를 선택하면 관련 있는 다른 히어로들이 나오고, 우측 상단을 보면 원의 크기가 클수록 더 연관성이 있는 것을 알 수 있다. 또한 더 구체적인 조건을 체크할 수 있도록 옵션을 걸어 하단처럼 성별 비율, 캐릭터별 강점과 약점 등 더 자세하게 분석할 수 있도록 했다.
글 마무리
차트는 형태, 사용 목적에 따라 정말 다양하고 사용하는 방법도 다채롭다. 모든 차트를 숙지하고 있으면 당연히 좋겠지만 필요한 방식에 따라 적재적소의 차트 사용법을 아는 것만으로 충분히 데이터를 어필할 수 있을 것이다. 그래서 간단하고 자주 사용되는 것들 위주로 정리 해봤는데 필요에 따라 다른 차트들도 정리하고 심화 공부도 시도해야 겠다.
자료를 차트 형태로 만들어야 할 때 지금까지는 양이 많거나 다양하게 표현할 필요가 없었어서, 간단한 차트나 그래프는 엑셀이나 파워포인트로 만들었었다. 그동안의 업무에선 굳이 접할 일이 많지 않다보니 가끔 업무에 필요할 때만 그때 그때 필요한 형태로 사용했는데, 이제는 상황에 맞게 어떤 데이터를 제작 목적에 맞게 무슨 형태의 그래프로 표현하는 것이 효율적일지 알아둬야 할 것 같았다. 앞으로 데이터를 공부하면서 데이터 시각화(Data Visualization)를 다룰 일이 많을 것 같아 미리 공부를 해보려 한다.
차트를 고르는 방법
정확한 시각화 분석을 위해서는 데이터의 종류에 따라 그에 맞는 차트 유형을 사용하는 것이 중요하다. 차트를 사용해야 하는 목적에 따라 분류할 수 있는데 크게 4가지로 나눌 수 있다.
1. 비교
여러 데이터를 비교하므로써 인사이트를 도출할 수 있을 때 데이터는 의미 있어진다. 이때 비교를 쉽게 하는 대표적인 방법은 '항목별 측정값을 시각화 요소의 크기로 표현'하는 것인데, 막대형, 그룹 막대형, 버블형 등이 있다. 아래 그래프는 마블 시리즈별 개봉 당일 관객수를 나타내고 있다.
(이미지 출처: 태블로 마블 막대 그래프 제작자:Juyoung)
관객 수의 범위에 따라 색을 설정했는데, 한 눈에 봐도 '어벤져스: 인피니티 워'가 길이가 가장 길고 색이 진한 것을 알 수 있다. 그에 반해 당일 관객 수가 20만이 되지 않는 '퍼스트 어벤져', '헐크' 등은 막대도 짧지만 색을 연하게 하여 존재감을 낮췄다. 이를 통해 마블 시리즈 중에서도 '어벤져스: 인피니티 워' 개봉에 대한 관객의 기대치가 높았다는 인사이트를 도출할 수 있다.
2013년도 주별 강간 발생과 유죄판결 비율 중에서도 유죄판결률을 나타내고 있는데 저장된 데이터를 보면 영어가 아니다. 그렇지만 원의 크기가 클수록, 색이 진할수록 높은 비율을 차지한다는 것을 알 수 있다. 따라서 원의 크기와 색의 진한 정도를 보고 Nagaland에서 85.70%로 강간 재판이 완료된 사건의 유죄판결률이 가장 높은 것을 알 수 있다. 이와 같이 시각화된 데이터를 보면 한 눈에 객관적으로 결과값을 얻을 수 있다.
2. 변화
시간 단위로 변하는 데이터는 라인 차트, 영역 차트로 보는 것이 효과적이다. 각 라인의 높낮이를 통해 변동 추이나 성장률 등을 파악하기 좋다. 아래 차트는 선형으로, 5월 6일부터 13일까지 시간의 흐름에 따라 가스 요금이 어떻게 변화하는지 나타내고 있다.
(이미지 출처: 태블로 Gas prices line chart 제작자:Nick Papantonis)
NC와 SC 모두 우상향 그래프로, 시간이 갈수록 요금이 오르는 것을 쉽게 확인할 수 있다.
3. 구성(비율/비중)
특정 데이터의 percentage를 파악하기 좋다. 파이, 도넛, 트리맵, 와플 차트 등이 있다.(왜 먹는 것의 이름이 많을까?)
(이미지 출처: 태블로 Pie chart inspiration 제작자:Emma HNANA)
위 차트를 보면 같은 데이터값으로 다양한 형태의 원형 차트로 표현했다. 1시 방향에 The Classical이 가장 흔한 파이형 차트이고, 그 아래처럼 여러 종류의 차트 중 제작 목적과 필요에 따라 효과적인 형태로 고르면 된다.
(이미지 출처: 태블로 tree map chart 제작자:Mahesh Nile)
또한 이렇게 트리맵 차트로 표현할 수도 있는데, 다양한 데이터값을 표현할 때 네모 면적의 크기와 색상의 진함 정도로 나타내어 직관적으로 이해할 수 있다. 위 예시에서도 가장 조각이 크고 진한 남색인 핸드폰과 의자가 가장 많이 판매 되었다는 것을 한 눈에 바로 알 수 있다.
솔직히 마케터 관련 정보글 쓰려고 켰는데, 두서 없이 작성하다 보니 글이 삼천포로 빠졌다. 이래서 나같은 사람에겐 게시물을 쓰고자 하는 명확한 주제와 그에 맞는 문단과 소제목이 필요하다. 고등학교 때 그렇게 NIE 작성하고 칼럼 쓰면 뭐하는지ㅎ
서론을 적다 보니 너무 길어져서 방황하던 도중 달력을 봤는데, 이게 웬걸 벌써 2023년 반이 지나가고 있었다. 뭔가 열심히 준비하고자 했던 것 같긴 한데 그에 반해 결과물은 만족스럽지 못했고 시간은 너무 빨리 지나갔다. 그래서 아예 잘못한 점은 고치고 나아갈 점은 한번 더 되짚어 볼 겸 방향 틀고 정리해보려 한다.✌️
2023년 1월부터 4월까지,
정보를 파면 팔수록 더 모르겠는 그 기분을 아시나요...🥲 데이터 공부를 하고자 마음 먹은 뒤, 내가 알아가는 과정이 맞나?싶을 정도로 더 의문이 많이 들었다. 예를 들면 영어를 공부해야겠다! 싶어서 알파벳을 공부했더니 파닉스를 해야 하고, 문법을 해야 하고, 리스닝과 독해 등등 이런 것들이 끊임 없이 나왔다. 어떤 공부나 그렇겠지만 데이터도 알면 알수록 공부할 것이 끝이 없는 느낌이라, 처음엔 뭐라도 시작해두면 좋겠지 싶어서 SQL 인강도 보고 데이터 공부 관련해서 시작할 수 있는 것들을 했다.
처음엔 막연하게 빅데이터를 공부하고 싶어!라는 마음으로 시작했는데 이상하게 알아가면 알아갈수록 머신러닝, 딥러닝, AI까지 연결이 되고.. 난 이런 분야에서 이런 일을 하고 싶던 게 아니었는데 내가 알던, 생각하던 것이 아니라 혼란스러워졌다. 하고 싶던 일이 아니라고 생각하니 공부하고 싶은 마음도 사라져버렸다. 이게 맞나? 하는 생각에 공부는 지체 되고 하고자 했던 게 없어지니까 슬럼프가 오고 또 일집일집 하면서 허송세월을 보내게 됐다. 그러던 어느 날 우연히 익명으로 자기 직무에 만족하는 글을 쓴 사람을 보게 됐다.
그 사람이 하는 일은 확보한 데이터를 분석해서 트렌드를 읽고 가설을 세워 보고서를 쓰고 pt를 하면, 이후에 PM이나 대행사가 그에 맞춰 기획을 하는 것이었다. 읽자마자 뭔가 확 꽂히는 느낌이 들었다. 내가 데이터 분석을 하고 싶은 이유는 이런 업무가 내가 하고 싶었던 일이라는 생각이 들었다.(명함에는 Trend Analyst라는 직함으로 나온다고 했다. 이것도 멋있다ㅎ) 그런 것도 모르고 정말 막연하게 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어링 등 '데이터'란 키워드에만 집중해서 삽질하고 있었으니😂 정말 이걸 깨닫는 순간 슬럼프가 극복되었다.
바로 나는 뭐부터 시작해야 할지 찾아보기 시작했고 갑자기 다시 열정이 타올랐다✌️ 출퇴근길, 회사 휴식시간, 집에 와서 자기 전까지도 내가 하고 싶은 일이 무엇이고 앞으로 해야할 일이 뭔지 찾아봤고 그 결과 CRM 마케터, 비즈니스 애널리스트(BA, Business Analyst), 그로스 해커('그로스 마케터'라고도 하고 다양하게 부르더라)라는 결론을 지었다. 데이터 분석이 하고 싶어!에서 꼬리에 꼬리를 타고 마케터까지 온 것이었다. 막연하게 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 생각하다가 결국 나는 데이터를 분석해서 도출한 인사이트를 활용하고자 하는 직무를 원했던 것이다.
솔직히 마케팅의 ㅁ자도 모르고, 살면서 전혀 생각해봤던 업무가 아니라 앞길이 더 캄캄해진 기분이었지만ㅋㅋㅋ 막막하진 않았다! 오히려 마음이 편해져서 차근차근 내가 해야 할 일을 찾아서 계획 세우고 하나하나 실천해나가는 게 정말 재밌었다. 처음부터 다시 한 걸음 내딛는 기분에 당연히 걱정도 앞섰지만 갑자기 너무 설레는 맘과 불타는 열정에,,,ㅋㅋ 서칭도 많이 하고 관련 정보도 많이 모으고 나름 열심히 알아봤다. 이제 실천만 좀 더 열심히 하면 될텐데! 혼자 하려니 솔직히 벅차긴 했다. 나는 역시 주변의 케어와 약간의 강압이 필요한 스타일이란 걸 다시 한 번 느꼈다. 그래서 나는 부트캠프와 학원 위주로 알아보게 된다.
2023년 4월,
퇴사는 1년 전부터 입에 달고 살던 말이었지만 이때 진짜 마음 먹고 퇴사 선언을 했다. 면담을 상사들과 한 열댓 번은 돌아가면서 면담한 것 같다.(죄송한 맘도 있었지만 돌아버리는 줄 알았다. 다들 나의 미래는 생각 안해주시나요ㅠㅠ) 다행히 싱숭생숭한 맘보다 열정이 더 컸어서 본격적으로 교육 시스템을 알아보게 되었다.
이때 제일 많이 고민하던 부류가 국가지원 부트캠프였는데 대부분 부트캠프는 it계열에 개발자 위주로 돌아가고 있어서 내가 원하는 '데이터', '마케팅'쪽의 부트캠프가 턱없이 부족했다. 그래도 데이터 분야는 나름 가짓수가있었는데 역시나 머신러닝과 딥러닝이 꼭 들어갔고 배워둬서 나쁠 건 없겠지만 나는 짧은 시간에 내가 필요한 부분만 알차게 들을 캠프가 필요했다. 그때 모 기업 마케터 부트캠프가 있었는데 마케터 위주로만 교육해주는 곳이 정말 없었어서 바로 지원했다. 사실 나는 국가에서 지원해준다는 생각에(전망이 있고 인재가 필요할테니) 인원 수가 많고 신청하면 붙는다는 수준으로 쉽게 생각하고 신청서와 코딩테스트를 아주 간략하고 간단하게 제출했다. 덕분에 가장 나에게 맞는 이 부트캠프는 광탈했고 지원 절차에 성실하게 임해야 겠다는 교훈을 얻었다.(왜냐면 마케터 부트캠프가 너무 없어서.. PM 부트캠프를 지원해야 하나 고민할 정도로 수가 적었다🥲)
캠프별로 모집 기간과 커리큘럼이 너무너무 다양하다 보니 나한테 맞는 위주로 필터링하는 것이 제일 어려웠다. 일단 커리 보는 눈도 없을 뿐더러 내가 원하는 스킬과 툴을 배워야 하고 기간도 적절해야 하고 무엇보다 교육의 질이 제일 걱정됐다. 그래서 이때는 hrd넷과 부트텐트에 거의 상주하다시피 자주 들여다 봤는데 마침 제일 적절하다고 판단한 게 [패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프]였다.(합격해서 적는 기업 실명ㅎ)
한 번 불합격 경험이 있었던 나는 까다로운 절차를 나름 성심성의껏 제출했다. 지금 생각해보니 국비지원인 만큼 쉽게 생각하는 사람들도 많고 전공 유무, 연령대, 능력 등 너무 다양한 사람들이 신청할 것인데 당연히 경쟁률이 치열할 것 같긴 하다.. 다행히도 이전에 떨어져서 얻은 교훈으로 자소서도 성의 있게 입력하고 면접 영상도 열심히 찍었지만 :( 모르고 또 미흡하게 제출했다면 지금 나한테 제일 필요한 이 부트캠프는 또 물건너 갔을 것이다..ㅎ
아무튼 신청 완료~ 근데 나는 모집 마감 기한에 비해 너무 빨리 지원했기 때문에 합격 여부까지 시간이 한 달 넘게 남은 상황이었다. 이 기간을 틈타 내일배움카드(일명 내배카)로 인강을 끊었다. 처음 들은 강의는 [스파르타 코딩클럽] '엑셀보다 쉬운 SQL 첫걸음'이었는데(이때 공부한 것은 벨로그 시리즈에 다 정리해놨음!) 나름 SQLD 독학해봤다고 초반엔 정말 쉬웠다. 이제 문제는 내가 실기가 많이 부족했다는 점인데, 매일 이론만 공부하다가 실습 환경 세팅에다가 처음으로 쿼리를 직접 작성해서 데이터를 추출하는 게 여간 쉬운 게 아니었다. 워낙 가장 쉬운 방법을 택하려는 성향이라 처음엔 어떻게 해야 가장 쉽고 빠르게 끝낼 수 있을까만 고민했지만 역시 이 분야 탑 명언.
코드는 무조건 많이 짜보고, 문제 하나하나 직접 풀어보고, 오류 하나하나 해결하고, 안되면 몇 시간이고 며칠이고 고민해봐야 한다. -많은 개발자들이
나도 당연히 머리로는 아는데ㅠㅠ... 인강 특성상 답지가 눈 앞에 펼쳐 있는데 그걸 애써 흐린 눈으로 시선조차 안주는 습관 들이기가 쉽지 않았다. 그래도 지금 생각해보면 나름 재밌었는지 나중엔 진짜 내 힘으로만 풀어보고 싶어서 어려운 문제도 안간힘 쓰면서 몇 시간씩 고민하고 시도해봤다. 덕분에 밤낮도 바뀌고 시간도 엄청 빨리 지나갔지만 ㅋㅋㅋㅋ 죽인 시간이라고는 생각 안한다. 맨땅에 헤딩 하면서 문제 해결 방법의 한 부분을 직접 터득한 느낌? 이때 이 느낌에 익숙해지고 좀 더 노련하게 해결할 줄 알아야 겠다는 생각이 많이 들었다.
2023년 5월,
대망의 퇴직. 사직서를 최종 결재 받고 그 후련함은 지금 생각해도 짜릿하다... 당시엔 뭐든 나 혼자 해결해야 하는 마당에 도움 받을 곳도 없고 계속 도태되는 느낌이라 많이 속상하고 무기력했었는데 미래를 위해 투자한다는 생각으로 버티다 보니 결국 여기까지 왔다. 그래도 첫 사무직이었는데 회사 시스템도 많이 배우고 직장 잘 다니는 노하우도 나름 깨우쳤다. 우여곡절 많았지만 사람들도 잘해주시고~ 힘든 부분도 있었지만 솔직히 살면서 앞으로 다닐 수많은 직장 중 이만큼 이쁨 받으며 직장 생활하기 어렵지 않을까 하는 생각도 들었다. 그래도 그건 내 하기 나름이니까 앞으로도 열심히 해야지😎
퇴사 직후엔 처리할 일이 많아서 생각 외로 많이 바빴는데ㅠㅠ 다 해결하고 나니 진짜 FREEEEEEEEEEDOM한 기분이었다. 이제 진짜 찐.백수구나... 처음엔 그동안 심적으로 힘든 일이 너무 많았어서 정말 아무 것도 하지 않고 며칠을 쉬었다. 이제는 괜찮긴 한데 인생에서 가장 버거웠던 시기 꼽으라면 TOP3로 꼽을거다... 아무튼 정말 먹고 자고 누워 있고만 반복했는데 역시 내 성격은 이게 아니었는지🥸 푹 쉰 것 같긴 한데 남는 게 없다는 생각이 들어서 다시 계획을 짜기 시작했다. 이때도 나름 밤새 공부하고 뭔가 열심히 하긴 했는데 아직 눈에 보이는 결과물이 없다보니 이런 반복적인 생활 패턴도 슬슬 질리기 시작했다.
그러던 와중에 부트캠프 얼리버드 신청을 한 덕분에 선수과목 수강할 기회가 생겨서 다시 열심히 강의 듣고 학구열에 불타올랐다🔥 2주 정도 되는 기간에 80% 이상 수강 후 파이널 프로젝트까지 제출해야 했는데 의외로 빠듯해서 강의는 80%를 간신히 넘기고 파이널 프로젝트도 새벽까지 끙끙대다 제출했다.(그리고 소장할 수 없어서 수강 기한이 끝나면 복습하지 못한다😥) 파이널 프로젝트용 데이터가 있었는데 그걸 확인을 못하고 전혀 다른 데이터로 문제풀이를 하고 있었다... 덕분에 거의 다 한 걸 뒤집어 엎고 다시 하느라 진짜 미숙한 결과물을 제출했다. 게다가 하얗게 불태운 뒤 그대로 기절해버려서 수강 80% 이상 인증샷을 구글폼에 제출하지 못해서 다음날 부랴부랴 문의메일을 넣었다. 담당자님께 전달해주신다고 친절한 답변이 돌아왔지만 아무래도 이래저래 이 모든 미흡한 부분이 내 예비합격 산출물인 것 같다...ㅎㅠㅎ
2023년 상반기의 마지막, 6월
2023년의 49% 정도 도달한 지금,, 부트캠프 합격 통지가 코 앞으로 다가왔고 내심 제출한 자소서가 자신이 있었는지 기대감이 컸는데. 컸는데...! 위에도 언급했다시피 내 결과는 '예비'합격이었다. 두근두근하며 열어본 불합 여부 공지 메일에는 예상도 못한 예비라는 말이 붙어 있었다. 게다가 내 기준 이메일의 말이 너무 모호해서 이게 예비합격->합격 수순인지, 대학 입시처럼 "넌 합격이 아니고 예비야!"인지 헷갈렸다.(사실 희망회로를 돌리고 싶던 걸지도...) 그래서 다시 문의메일을 넣었고 결과는.... 후자였다. 예비 순번은 따로 알려주지 않고 추후 수강 취소자가 생기면 유선상으로 연락을 준다고 했다.
솔직히 떨어질 걸 염두에 두고 Plan B를 계속 세우긴 했었다. 그래도 붙을 거라는 생각이 더 컸는지 막상 당장 합격을 못하니까 너무 불안하고 처음부터 다시 시작할 생각에 힘만 빠졌다. 순번도 모르는데 TO도 불분명하고 추가 합격 기간은 무려 6월말이라 이거라도 기다려야 하는지, 타 부트캠프 지원 준비를 다시 시작해야 하는지 선택과 집중의 기로에 섰다. 뭔가 내가 계획한대로 진행되지 않고 최적의 선택을 못했다는 생각에 너무 큰 스트레스로 다가왔고 아무 것도 손에 잡히지 않았다. 남들이 보기엔 그냥 빨리 다른 지원서를 내면 되지 않나 싶겠지만 난 이 부트캠프에 워낙 진심이었고 이만큼 내가 원하는 커리를, 원하는 기간과 원하는 방식으로 받을 수 있을지 의문이었다.
그렇게 이틀 정도는 계속 고민하고 포기하고 시간만 보냈다. 그러던 중 이틀 뒤에 운좋게 추합 통지를 받았다. 하필 그 날 그 시간에 낮잠 자느라 연락을 못받을 뻔한 걸 생각하면 지금도 등골이 오싹하다... 잠결에 간신히 본 연락에 후다닥 일어나서 재빨리 등록 의사를 밝히고 수강 신청을 했다. 솔직히 전혀 기대하고 있지 않았는데 정말 다행히 빠른 결정이 나서 그날부터 다시 기분이 좋아졌다 ㅎㅎ 다만 모든 걸 포기하고 그냥 떠나버릴까 싶은 마음에 예약 취소한 오사카 항공권은 조금 아까웠지만🥲 다행이라고 생각하고 부트캠프가 끝나면 후련한 마음으로 다녀와야겠다. 여기까지가 상반기 가장 큰 이벤트들이었다.
마지막 회고
아직 6월 중순이지만(글 작성 시작 6/15, 현재 시각 6/16 4:44 am) 틈틈히 기억을 되짚어 보면서 글로 썼더니 그간의 행적이 나름 정리가 된다. 일기처럼 매일 쓰는 건 시간이 지날 수록 텀이 길어지고 의무감에 작성하게 돼서 안맞는다고 생각했는데, '회고록' 느낌으로 작성해보니 글이 길어지고 시간도 오래 걸리지만 오히려 술술 써지고 정리도 잘됐다. 물론 일기처럼 매일, 자주 쓰면 그날 그날의 감정을 더 잘 기억할 수 있겠지만 내 성향상 이렇게 하는 게 더 나에게 맞는 스타일 같다! 그 동안 몰랐던 나의 일부분에 대해 이렇게 순간 캐치하는 것이 진짜 기분이 좋다. 그리고 이렇게 작성해두면 나중에 다시 읽어보면서도 뭔가 지도를 보는 것처럼 방향성이 생길 것 같아 마음이 편해진다. 물론 퇴사 후 한 달이라는 시간을 너무 이것저것 많은 곳에 시간을 투자한 것 같아 여행 한 번 못다녀온 게 속상하긴 하지만🫠 애매한 스케줄 때문에 마음 졸이며 다녀오느니 내 취향대로 계획 착실히 세워서 맘편하게 다녀오고 싶다🤧 빨리 알차게 공부하고 프로젝트, 포폴 확실히 준비한 다음에 진짜 마음 편하게 놀아야지! 이제 진짜 끝.
