숙명여자대학교 비교과통합관리시스템

1. 프로그램 소개

우리 학교 컴퓨터과학을 전공, 대학원에서 공부를 마친 후 데이터 사이언티스트가 되신 선배님께 배우는 데이터 분석, 처리, 시각화 수업입니다. 머신러닝에 필요한 파이썬 라이브러리를 사용하는 방법과 이를 이용한 데이터 처리에 관해 실시간 실습을 진행하였습니다. 파이썬에 대한 기초 지식과 강사님께서 공유해주신 파일을 사전에 준비한 뒤  줌을 이용한 실시간 수업에 맞춰 개인이 실습한 후 마지막 프로그램에서 데이터 분석에 대한 Q&A시간을 가지며 마무리했습니다. 

2. 프로그램 참여동기

저는 원래 데이터 분석과 시각화에 대한 막연한 관심이 있었습니다. 전공 공부를 하면서 진로를 고민하던 중 데이터 분석이라는 것에 흥미를 느꼈고, 다양한 경험을 해보고자, 학교 전공 공부를 통해 얻을 수 없는 내용이었기에 따로 공부를 해야겠다 생각했습니다. 이전에 학교에서 알게 된 데이터 시각화 수업에 참여했던 기억이 있는데, 처음 접한 kaggle은 제겐 너무 생소했고, 모든 것이 영어로 진행되었기에 적당한 공부 방법을 알 수 없어 어려움을 느꼈습니다. 그때의 경험을 떠올리면서 다시 제대로 데이터 분석과 시각화에 대해 배우고 싶다고 생각했습니다. 그러다 좋은 기회에 비교과 프로그램에 데이터 분석, 시각화 프로그램이 있어 바로 수업을 신청했습니다. 학교 선배님이 진행하는 수업이었기에 친밀감을 느낄 수 있었고 단순 녹화 강의가 아닌 실시간으로 진행되며 실습이 이루어졌기에 집중도를 높여 참여할 수 있을 거라는 확신이 들었습니다.

3. 프로그램 참여 후 도움이 된 점(전공능력, 교과 외 역량, 진로 및 적성 탐색, 취업 준비 등)

수업 외의 내용으로 미리 이메일로 질문을 드렸는데, 다른 학생들로부터 온 이메일에도 중복되는 질문이 많아 수업이 끝난 이후 강사님께서 시간을 마련해 Q&A시간을 가졌던 게 매우 큰 도움이 되었습니다. 현재 데이터 사이언티스트의 경력직 시장 현황과 대학원과 관련된 질문과 본인의 진학 과정, 통계학 공부 방법 등 쉽게 얻을 수 없는 정보를 제공해 주셨습니다. 전공 수업 과정에서 따로 데이터 분석과 관련된 내용이 존재하지 않았기에 스스로 관련 내용을 찾아 공부하고, 공모전을 준비했던 경험을 알려주셨으며, 특히 그 일련의 과정들을 정리해 포트폴리오로 만들어야 한다는 중요성 또한 깨우쳐 주셨습니다. 파이썬으로 진행되었고 초보자를 기준으로 강의가 진행되었기 때문에 따라가는 데 어려움이 없었고, 단순히 정보 전달만 있었다면 그다지 큰 흥미를 느끼진 못했을 것 같습니다. 취업과 관련된 내용, 업계에서 데이터 사이언티스트 등 지식 외의 정보들이 큰 도움이 되었습니다. 

4. 프로그램을 참여하면서 느낀 점, 제안 점 등

데이터 분석과 처리, 시각화에 대해 정말 간단한 것만 배웠기 때문에 조금 더 많은 공부가 필요할 것 같다고 느꼈습니다. 다른 학우들과 함께 스터디를 구성해 공부하는 시간을 가지기도 하고, 데이터 사이언티스트의 저서를 읽으며 막연하게만 알아왔던 데이터와 관련된 내용을 습득했습니다. 이번 비교과 프로그램 수업을 통해 단순히 데이터 분석과 시각화에 대한 정보를 얻는 데 그치는 것이 아니라, 앞으로 내가 데이터 분석을 업으로 삼고자 할 때 어떤 내용을 준비해야 하는지, 학교 교과 과정 외의 스스로 어떤 공부를 해야 하는지 등 앞으로의 구상을 할 수 있는 계기를 마련해 주었습니다. 다양한 비교과 프로그램을 수강했지만, 그 중에서도 내가 더 공부하고 싶다, 더 노력해서 알아보고 싶다, 진로로 삼아보고 싶다, 고 생각하게 되었던 의미있는 수업이었습니다. 

5. 프로그램 추천 이유 해시태그로 표현하기(#신입생추천 #자기개발 등)

#선배님최고 #데이터사이언티스트에게배울수있는흔치않은기회 #미래의데이터사이언티스트가되기위한첫수업