이 시국에 왜 퇴사를 했는가?

• 퇴사 후 6개월을 되돌아보기 위해 작성했다.
• 지금 시점이 딱 돌아보기 좋은 것 같다.

19년 8월

퇴사를 했다.

• 8월 말, 퇴사하게 됐다.
  • 퇴사 사유는 여러 가지가 있지만, 그중 한 가지를 꼽자면, 아래와 같은 것들을 생각해보고 싶었다.
    • 무슨 일을 하고 싶은지 다시 정리하기
    • 그 중 내가 잘 할 수 있는 것은 무엇인지 추리기
    • 어떤 회사에서 일하고 싶은지 생각해보기
  • ‘어떻게 성장할 것인가’ 이것이 주요한 키워드였던 것 같다.
• 아침부터 저녁까지 아무것도 안 해도 되는 신기한 일상을 만끽했다.

9월

그동안 누리지 못한 시간을 누려보기

• [칼 복학, (운좋게)졸업 전 취업, 3년 차 직장인, 빠른 생일로 꼼친 1살] 등이 있으니 ‘나는 여유를 가져도 된다!’는 생각이 머리를 지배하게 된 시기.
• 커리어에 대한 생각보다는, 정말 여유를 가지며 일상을 즐겼다.
• 9월은 평소에 바빠서 못해본 것들로 채웠다.
  • 현재 사는 성수동, 서울숲 샅샅이 살펴보기
  • 집에서 게임을 하며 시간 보내기
  • 하루에 1시간씩 자전거 타기
    • 한강 노을을 바라보면서 뭔지 모를 성취감을 얻었다.
  • 혼자 방콕 여행 가기
    • 사실 집에서 방콕한 시간이 더러 있었는데, 방콕 중 ‘진짜 방콕’을 가볼까? 싶어서 간 여행
    • 맛있는 음식을 너무 많이 먹었고, 하지만 혼자 가서 뭔가 심심하거나 외롭기도 했고, 비가 너무 많이 왔고..
    • 좋은 기억이었지만 당분간 동남아는 잘 안 갈 것 같다. 다음은 유럽으로!
• 운전 연수 다시 받기
  • 대학생 시절 면허를 따놓고 운전을 한 번도 안 해서 이참에 운전 연수를 받았다.
  • 운전 강사님이 본인의 강의를 유튜브에 저장해놓은 걸 보고 다시 유튜브를 시작할까 살짝 고민했다. (하지만 남는 건 흑역사뿐)
• 경주 여행 가기
  • 운전 연수를 받자마자 바로 차로 경주 여행을 떠났다.
  • 날씨도 좋고, 요즘 핫한 황리단길도 가보고.
  • 초중교 시절 수학여행으로 왔던 곳인데, 성인이 되어서 가니 또 감회가 새로웠다.
  • 하지만 경주만의 특색이 없는 것 같아 아쉬웠다.
    • 첨성대가 있는 연남동 느낌.?

10월

그렇게 요리에 빠지게 된다.

• 실업급여를 받기 시작한 달
• 비용 절감을 하기 위해 노력한 달
• 식비부터 줄이자는 생각에, 요리를 (혼자) 배우기 시작했다.
  • 근데 그 요리에 푹 빠졌지 말입니다.
  • 백종원 님을 비롯한 다양한 요리 유튜버들을 구독하기 시작했다.
  • 한식 자격증을 딸까? 고민을 정말 많이 했다.
    • 자세히 알아보니, 내가 생각한 자격증의 커리큘럼(?)과는 좀 달라서, 취미에서 그치기로 한다.
  • 예전엔 찾아볼 수 없었던 시금치, 마늘쫑, 꽈리고추.. 이런 것들이 냉장고에 들어가 있다. 작지만 큰 변화!
  • 지금 생각해보면, 요리가 주는 성취감이 참 좋았다. 작은 성공 경험?

11월

본격적인, 데이터 분석가로의 커리어 고민의 시작

• 퇴사 후 묵혀두었던 생각들 (어떻게 성장할 것인가?)에 대해 깊게 고민을 시작한 시기
  • 커리어를 콘텐츠 기획자로 시작했지만, 데이터 분석으로 RnR을 바꿨음
  • 이유는 데이터에는 힘이 있다고 생각했기 때문
    • 여기서 힘은 권력 같은 게 아니라, 비즈니스를 성장시키는 힘
    • 아니면 무언가 모호한 것을 명확하게 만들어주는 그런 힘
  • 그럼 나는 데이터 분석을 재미있어했는가? 에 대한 고민
    • 데이터를 통해 무언가 찾는 일에 큰 재미를 느꼈었음
    • 다만, 내 스킬의 한계를 느꼈고, 지식의 한계도 느꼈음.
    • 물론 외부 교육이나 자료들을 보며 공부하긴 했지만, 무언가 근본적인 학습이 필요하다고 평소 느꼈었음
  • 데이터 분야로 커리어를 쌓는 데 필요한 것은?
    • 기본 지식 다시 쌓기 (분석법, 통계, 그로스해킹과 같은 기본 서적 다시 읽기 등)
    • 데이터 분석을 위한 스킬 쌓기 (SQL, Python 등…)
    • 다른 회사들은 어떤 문제를 어떤 방식으로 풀고있는지 찾아보기
    • 이런 식으로 나름의 로드맵들을 그렸다.
• 엄마와 제주 여행
  • 엄마와 처음으로 여행을 갔다.
  • 나는 제주도를 1년에 1-2번 씩 갈 정도로 좋아해서 뭘 먹어야하는지, 어딜 가면 좋은지 등은 대충 알고 있었다.
  • 그래서 엄마와 함께 맛있는 것들을 먹고, 재밌는 것들을 보러 다녔는데, 엄마가 ‘이런 게 있는 줄 몰랐다’, ‘너무 맛있다’ 등의 말씀을 하시는 걸 듣고 내가 지금까지 불효하고 있었구나 깨닫는다.
  • 적어도 1년에 한 번씩은 같이 여행을 가기로 목표를 세우게 된 계기.

12월

데이터 분석가가 되기 위해 공부를 시작한 시점

• Github라는 것을 처음 알게 되었다. 이 블로그를 만든 것도 12월.
  • 사실 만들기만 해놓고, 이때는 제대로 활용하지 않았다.
• 데이터 사이언스의 세분화된 직업들에 대해 자세히 알게 된 시기
• 본격적으로 데이터 공부를 하기 시작
  • 처음에는 생활코딩 egoing님의 Database, Mysql으로 시작
  • 그로스해킹 책을 다시 완독
  • 쏘카, 마이리얼트립, 카카오, 배민, 게임회사 3N 등 데이터를 잘 활용하는 기업들은 어떻게 일하나 구글링
  • SQL로 추출한 데이터를 무언가로 가공하면 좋겠다는 생각이 들게 됨.
    • 내가 잘 쓸 수 있는 툴은 Excel
    • 근데 Excel은 큰 데이터를 다루는 데에 적합하지 않음. (경험에서 나오는.. ‘어?!’)
    • Python을 공부해야겠다는 결심
  • Python 강의 3-4개 정도를 완강하고, 언어와 친해지기 위해 1일 1코딩문제풀기를 시작. (지금 생각하면 알고리즘 공부가 아니라, pandas나 numpy를 더 공부하는 게 맞긴 했을 텐데, 그래도 값진 경험!)
• 크리스마스에도 공부를 했다!

20년 1월

기초적인 스킬셋 쌓기

• SQL 공부에 좀 더 힘을 쏟은 시기.
  • 데이터를 잘 추출해야 좋은 분석이 나오지 않을까?
  • 그럼 데이터를 추출하기 위한 SQL을 더 공부하자!
    • 구글 빅쿼리에 있는 퍼블릭 데이터를 살펴보기
    • 프로그래머스, 해커랭크에 있는 문제들 풀어보기 (8~90%는 완료했다!)
    • 구글링을 통해 얻은 현업에서 주로 쓰는 쿼리들을 공부했다.
  • SQL레벨업, 데이터 분석을 위한 SQL레시피 라는 책들을 통해 실무에서 자주 쓰이는 쿼리들은 무엇인지 공부하고 있다.
    • 아마 이 책들은 취직 후에도 계속 들고 다니며 참고할 것 같다.
• 포트폴리오, 이력서 재정비
  • 기존에 만들어놓은 포트폴리오들을 다시 보기 좋게 문서화하고 내용을 수정했다.
  • 실업급여가 1달밖에 남지 않아서 돈에 대한 압박감을 받기 시작한 시기
  • 재정비한 서류들을 바탕으로 평소 관심있던 스타트업 S사에 지원했다.
• 공부한 것들을 활용해보고 싶어, 개인 프로젝트를 해봤다.
  • 내 데이터들을 직접 쌓고, 이를 Python으로 분석해보았다.
  • 분석가들의 개인 프로젝트에 비하면 퀄리티는 떨어지지만, 그래도 끝까지 했다는 것에 성취를 느꼈다.
  • 내 데이터다 보니 요리조리 분석해보며 재미도 느꼈다.
• 마크다운 공부
  • 적극적인 블로그 운영을 위해 마크다운 문법을 공부했다.
  • 마크다운을 알고 나니, 뭔가 문서를 더 잘 정리하게 된 느낌?
  • 당장에 블로그 초기 글과 지금 쓰는 글만 비교해봐도 가독성이 다르다.

2월

공부에 익숙해진 시기, 커리어를 시작하기 위해 준비하고 있는 단계

• Github를 적극적으로 시작한 시기.
  • 일일커밋을 해보고 싶어, 꾸준히 무언가를 해보고 있다.
• Pandas, Numpy
  • 데이터를 엑셀 다루듯 휙휙 변형해보고 다루기 위해 Pandas를 공부했다.
  • 아직 엑셀만큼 체화시키진 못했지만, 기본적인 개념은 잡은 듯하다.
  • 이를 점검해보기 위해 pandas-exercise를 풀어보았다.
  • Numpy도 선형대수나 다차원 배열 계산을 위해 공부하고 있다.
    • 당장에는 잘 쓰지 않겠지만, 추후 머신러닝 분야를 공부할 때의 밑거름을 뿌린다는 느낌으로?
• 데이터 과학에 맞는 통계 공부를 다시 시작했다.
  • 한빛미디어의 데이터 과학을 위한 통계라는 책으로 공부하고 있다.
  • 통계에 대해 이렇게 공부하는 이유는 후술..
• 머신러닝 기초 공부
  • 머신러닝 엔지니어가 되는 것이 목표는 아니다.
  • 하지만, 기본적인 예측은 할 수 있는 지식은 갖추고 싶어서 정말 기초를 공부하고있다.
  • 머신러닝 입문의 교과서 앤드류응 교수님의 코세라 강의를 듣고 있다.
  • 구글링을 하면 쉽게 볼 수 있는 수포자를 위한 머신러닝도 함께 보고있다.
  • 석사를 졸업한 친구가 선물해준 한빛미디어의 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝을 통해 파이썬으로는 머신러닝을 어떻게 구현하는지 공부하고 있다.
• 선형대수 공부
  • 머신러닝, 딥러닝 공부의 기반인 선형대수를 공부하고 있다.
  • 주재걸 교수님의 강의를 보고 있으며, 칸아카데미 강의도 추후 보려고 한다.
• 진짜 데이터 분석하기
  • 캐글, 퍼블릭 데이터 등은 한국의 데이터가 아니거나, 실생활과 떨어져 있는 경우가 허다하다.
  • 내 생활과 맞닿아있는 데이터를 분석해보기 위해, 파이썬으로 데이터 주무르기라는 책을 구매했다. (한국 책임!)
  • Pandas, Matplot, Seaborn, Numpy 등.. 분석에 기초적인 라이브러리를 활용하여 데이터를 직접 가져와서 분석해볼 수 있도록 해주는 책이다.
  • 아직 2챕터까지밖에 안 해봤지만, 아 너무 재밌어!
• ** 스타트업 S사 면접**
  • 1월에 제출한 서류가 합격하여, 전화 면접을 봤다.
  • 대면 면접을 할 때는 거의 떤 적이 없는데, 전화로 면접을 보니 내 목소리가 떨리고 있다는 것을 느낄 만큼 바들바들 떨었다.
    • 면접관분께서 내가 이야기를 다 하실 수 있도록 충분히 배려해주셨음에도 너무 긴장되어서 제대로 이야기를 하지 못했다.
    • 음.. 너무 들어가고 싶은 회사여서 더 그랬던 것 같다.
  • 결과는 불합이었다.
    • 면접하는 도중, 필요로 하는 지식을 내가 갖고 있지 못하다는 느낌을 강하게 받았었다.
    • 예를 들면, 통계, 선형대수, 머신러닝 등.. (면접을 볼 당시에는 선형대수와 머신러닝에 대해 공부하지 않았던 시점)
    • fit하지 않아서 그런 것이라고 생각이 들었고, 역량이 갖춰지면 추후 다시 도전해볼 예정이다.
    • 결과를 떠나, 면접 경험이 너무 좋아서, 회사에 대해 더 좋은 이미지를 갖게 된 경험.
• 신문 구독
  • 공부만 하다 보니, 세상과 격리되어있다는 느낌이 들었다.
  • 심지어 코로나바이러스까지 확산되며, 외출은 더더욱 줄게 되었다.
  • 세상이 어떻게 돌아가는지 알고 싶어 신문을 구독하게 되었다.
    • 인터넷 뉴스는 내가 취사선택을 해서 보고 싶은 뉴스들만 보게 된다.
    • 인터넷 뉴스는 이러한 고객의 니즈를 만족시키기 위해 자극적인 기사들을 많이 쓴다.
    • 위와 같은 사이클이 계속 반복되면, 결국 국소적인 이슈만 알게 되고, 편향된 지식을 갖추게 될 가능성이 크다고 판단했다.
    • N스크린 시대, 난 6스크리너이다. 눈이 점점 안 좋아져서 활자로 보고 싶기도 했다. ㅋㅋ

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정리

• 퇴사 후 약 2-3달 동안은 갭타임을 가지고 여유를 가지며 즐거운 기억으로 채웠다.
• 11월 말부터 지금까지는(20년 3월) 커리어 목표를 세우고 이를 위해 공부하고 있다.
• 공부한 것들을 요약하면 이렇다.
  • 통계
  • SQL
  • Python
  • 머신러닝, 선형대수 아주 기초 중에 기초
  • 각종 분석법 리뷰
    • AARRR, 그로스해킹 의미 재점검, A/B테스트, 코호트 분석 등..
  • 현업에서의 데이터 분석
• 언제 일을 시작하게 될지는 모르겠지만, 커리어를 시작해도 공부는 끝나지 않을 것 같다는 느낌이 든다.