데이터 분석, 빠른 교육의 문제

모든 분야에서 일하는 사람들이 데이터 분석을 배우고, 이를 통해 일을 체계적이고 논리적인 방법으로 더 접근해야겠다고 생각한다. 물론 한국에서 이 시장의 고용크기 역시 글로벌 수준은 아닌 것 같지만 커지고 있다. 온라인/오프라인을 통한 기업교육을 안 하는 곳 중 규모가 꽤 되는 기업은 없다.

그런데, 이 과정에서 참 이상한 것들이 발견된다. 우선, 데이터 분석을 위해 데이터를 모으고, 뭘 어떻게 분석할지 생각하고, 코딩해서 분석하고, 더 나아가 여러가지 머신러닝 모델들도 만들어 보고 하는 일들이 짧은 기간에 수업 들으면 ‘짜잔’ 하고 생긴다고 믿는것이다. 사실 이렇게 사람들을 믿게 한데는 온라인 강의를 파는 사람들의 잘못이 크다고 생각한다. 온라인 강의회사의 마케팅 비용이 매출의 30% 이상이라 한다. 데이터분석 능력을 키우는 것은 마치 수학을 왠만큼 하려면 그래도 책상앞에 어느 정도의 시간을 꾸준히 앉아 있어야 하는것과 비슷하다.

일단 데이터 분석을 하는데, 기초통계학에 대한 이야기는 하나도 안하고 하는 경우가 태반이다. 머신러닝하는데 통계학이라는 이름이 쿨하지 않다고 생각해서 일까. 한다고 하더라도, 떄로는 토요일 아침 9시부터 5시까지 하루 종일 해서 끝낸다. 놀랍다. 또, 프로그래밍을 처음 배우는 사람들이 배워서 어디에 어떻게 쓸지를 생각하고 배우기 보다는 그냥, 다들 이걸 배우니깐 하고 배우는것 같다. 이런 현상은 많은 초보자들이 R 보다는 무조건 파이썬을 배우겠다고 하는데서 보인다. 초보자들은 R을 훨씬 더 쉽게 받아들일 수 있고, 경제/경영 등 비즈니스 관련 데이터 분석을 하는 사람들에게는 편리하고 쉽게 쓸 수 있는 툴들이 많이 있다. 이야기해도 소용없어서, 그냥 파이썬을 가르치는 경우도 태반이다.

사실 이게 한국에서만 있는 일은 아니다. 최근에 프랑스의 명문 대학원 학생들을 가르치는데, R로 Regression 을 하는 것은 전 코스에서 배워서 잘 안다고 했다. 그런데, 강의를 하다보니 아무도 데이터에서 열을 하나 뽑아내는 것은 모른다고….. 데이터 타입을 확인할 줄은 모른다고...