요즘 '데이터 코딩'이라는 말이 여기저기서 늘 나옵니다. 데이터분석, 머신러닝 같은 키워드가 쏟아져 나오면서 관련 분야에 발을 들이는 사람도 점점 늘고 있는데요. 저 또한 본래 업무 상 데이터를 직접 다루는 직무가 아니지만 점점 더 데이터를 직접 다룰 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 생각이 들고 관심을 갖게 되더라고요. 그런데 코딩을 처음 시작하거나 독학으로 배우려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막하잖아요?
데이터를 왜 코딩으로 해야 하나?
의외로 많은 사람들이 데이터를 다루는 것이 뭐 그렇게 중요하나라고 생각할 수 있어요. 하지만 요즘은 데이터와 무관한 분야를 찾는 것이 더 어려울 정도로 세상의 모든 것이 데이터를 기반으로 움직이고 있다고 해도 과언이 아니에요. 카드 결제 내역, SNS 피드, 심지어는 가전제품 사용 기록까지! 특히 회사에서는 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 일이 많기 때문에 데이터를 제대로 이해하고 다룰 줄 아는 기술이 꼭 필요하죠. 이럴 때 SQL이나 Python 같은 툴이 데이터를 효과적으로 정리하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 종이나 엑셀로 하나하나 계산하던 시절은 지나갔다는 거죠. 잘 배워두면 어디에서든 써먹을 수 있는 스킬이라 추천드리고 싶어요.
데이터 코딩은 누구에게 필요한가?
데이터 코딩은 '나는 데이터랑 아무 상관없는 일을 하고 있다'라고 생각하는 사람을 포함해 거의 모든 사람한테 유용해요. 먼저, 데이터분석가나 개발자를 꿈꾸는 사람들한테는 필수! 또한 마케팅, 기획, 운영 같은 직무에서도 데이터 기반으로 전략을 짜거나 성과를 분석할 때 필요해요. 실제로 저도 많은 업무 결정을 할 때 데이터를 들여다보고 이를 기반으로 판단을 내려야 하는 경우가 참 많습니다. 요즘 '어느 회사 다니세요?'보다 더 중요한 질문이 '데이터 이해할 줄 아세요?'라는 농담이 나올 정도로 트렌드예요. 학생도, 직장인도, 프리랜서도 배우면 득 되는 스킬이니 평소 숫자나 통계에 자신 없는 분들도 시작해 보세요. 코딩이라고 해서 너무 어렵게 생각하지 마시고요!
가장 많이 듣는 SQL과 Python, 그 차이는?
SQL과 Python은 둘 다 데이터를 다루는 데 중요한 역할을 하지만 서로 조금 다른 영역을 담당해요. SQL은 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하는 데 주로 사용됩니다. 예를 들어, '지난 한 달 동안 구매한 고객 리스트를 가져와줘'라는 질문에 SQL이 답을 줄 수 있죠. 반면, Python은 훨씬 더 광범위한 활용이 가능해요. 데이터를 분석하거나 시각화하는 데 강점이 있어서, 그래프를 그리거나 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 주로 사용해요. SQL은 딱 정리된 데이터베이스를 다룰 때, Python은 데이터 분석에서 뭔가 더 창의적이고 자유롭게 작업할 때 활용도가 높아요. 물론 둘 다 배우면 금상첨화겠지만요.
독학한다면 어떻게 시작해야 할까?
독학으로 배운다면 시간과 장소에 구애받지 않고 내가 원할 때 배울 수 있는 점이 가장 큰 매력이에요. 워낙 자료는 방대하거든요. 하지만 혼자 하면 어디서부터 시작해야 할지 잘 모를 수도 있고, 속도가 그렇게 빠르지 않을 수도 있어요. 게다가 막히는 부분이 생기면 쉽게 포기하고 싶어질 수도 있습니다. 처음부터 완벽하지 않아도 괜찮으니 천천히 배워도 된다는 마음가짐으로 임하면 더 좋겠죠?
처음부터 뭔가 거창한 프로젝트를 할 필요는 없어요. 간단하게 다룰 수 있는 강의나 책을 선택해서 한 단계씩 시작해 보는 것이 좋을 것 같아요. Python의 경우, 데이터 시각화에 강점이 있는 판다스(pandas)나 matplotlib 같은 라이브러리부터 시작하면 좋고 SQL은 SELECT, INSERT, UPDATE 같은 기본 구문부터 배우는 게 중요합니다. 무료로 사용할 수 있는 구글 코랩이나 레플릿을 활용하면 설치의 번거로움도 줄일 수 있어서 훨씬 편리하죠. 무엇보다 중요한 건 꾸준히 연습하면서 감을 익히는 것이에요! 저는 다음과 같은 학습 플랜을 짜서 시작을 해보려 합니다.
Phase | Title and summary |
1 (1-4주차) | Foundations 데이터와 프로그래밍의 기본 배우기 |
2 (5-8주차) | SQL 뽀개기 고급 Query 짜기와 데이터 작업하기 |
3 (9-14주차) | 데이터를 위한 Python Python 기초와 데이터 작업하기 |
4 (15-20주차) | 고급 작업 및 시각화 고급 쿼리 작성과 결과 시각화하기 |
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