학창시절 부터 학업과 거리가 먼 분야를 준비했었고
대학은 꼭 가야한다는 부모님 등쌀에 못이겨 전문대로 타협을 보고
원하는 과가 있는 곳으로 한참 하향 지원하여 학교를 진학했었다
지금와서는 부모님의 마음과 생각이 십분 이해가 되고
가끔은 그 때의 내가 부모님 말씀을 따랐어도 삶은 충분히 행복했을 것이라는 생각도 해본다
내 삶의 운명과도 같이 생각했던 분야에서 실패를 거듭하며 뒤늦게 포기하게 되었는데
내가 후회하지 않는 하나의 이유는 '빅데이터'라는 분야를 알게 된 것이다
그 때의 내가 다른 선택을 했다면, 지금의 내가 지금과 같은 모습으로 존재할 수 있을까
많은 비전공자들이 그렇듯 나 또한 4차 산업 혁명의 물살에 슬쩍 발을 담궈보려다 몸을 맡겨버렸다
본사로의 테크트리를 위해 4년제 졸업장을 따려고 갔던 마케팅과를 진학한 순간 이미 그럴 것으로 정해진지도 모르겠다
관련 공부를 하며 빅데이터 분야를 온전히 감당하기에는 내 역량이 많이 부족함을 깨달았다
그리하여 운전면허증 외에는 관심도 없던 자격증에 하나씩 관심이 생기기 시작했다
데이터 분석기사가 있기 전 나를 유일하게 인증해줄 수 있는 자격증은 ADsP라고 생각했고,
ADsP 수험서의 정론인 이른바 '민트책'으로 불리우는 '데이터 분석 준전문가'를 통하여 공부를 하게 되었다
관련 공부를 시작한지 반 년도 채 되지 않았을 때인데, 나는 easy하게 자격증을 get할 수 있었다
데이터 분야를 공부하는 데에는 역시 데이터 교육 전문 기업인 '데이터 에듀가' 답이구나 라는 확신을 갖는 계기가 되었다
그렇지만 데이터 에듀는 치명적인 실수를 했다
나한테 이러면 안됐어..
반 년이라는 시간동안 데이터 에듀만을 기다렸는데 도통 출간할 생각을 안했다
울며 겨자먹기로 다른 책을 구매했다가 개정안에 맞지 않는 내용으로 인해
중고로 팔아버렸다
그 뒤로 또 다른 수험서를 구매하였고
그 책은 빅데이터 단톡방의 국룰로 자리잡았었다
물론 한 번의 hell을 경험한 나에게 꽤나 만족을 주었지만
나의 텅빈 가슴을 채워주기엔 부족했다
즐겁지만 나와 맞지 않는 두음법칙 공부법
눈갱 디자인 테러 등이 이유였고
이건 개인 취향이니 존중 받길 원할 뿐이다
그러던중 covid-19으로 인하여 빅데이터 분석기사 시험이 미루어지게 되었고
한 편으로는 데이터 에듀 책을 고대하고 있었다
기다리는 자에게 복이 있나니
이러려고 그랬어..? ^^
데이터 에듀의 빅데이터 분석기사 출간 소식과 함께 서평단을 모집한다는 글이 있었고,
원래 귀찮아서 잘 하지 않는데 무적권 신청해야곘다는 생각을 갖게 되었다
운이 좋게도 서평단에 선정!
물론 단순히 데이터 에듀라서 이 책으로 공부를 하고 싶다는 마음도 있었지만
데이터를 공부하는 나로써는 인간의 모든 의사결정이
감정에 의해서 이루어지고 있다는 것을 다시 한 번 되새기며
객관적이고 명확한 데이터 기반의 의사 결정을 하고 싶다는 생각을 하게 되었다
책을 받아보자마자 '이거다' 싶었다
더이상 공부하면서 눈갱 안당해도 되고
두음법칙을 외우느라 내 머릿속 기억공간을 낭비하는 일도 더는 없을것이다
서평단으로 책을 지원받아서 작성중인데 이렇게 써도 되는지 모르겠다
이제 책에 대해서도 좀 이야기 해볼까 한다
** 데이터 에듀가 좋은 이유
- 저자께서 전공자
- 관심 있는 분들은 아시겠지만 저자가 전공자인 경우가 생각보다 드물다
- 역시나 데이터 전문 교육기관 데이터 에듀
- 내용에 군더더기가 없이 깔끔하고 첵이 두껍다 (시험이 첫 회라 많은 내용을 알수록 합격률이 높을것)
- 카카오톡 정오표 알림
- 애초에 책에 오탈자가 적은데 정오표 알림까지 카톡으로.. 그저 갓이터 에듀
- 연습문제와 답안의 분리
- 전에 보던 책은 문제와 답이 공존하여 실수로 눈알을 조금만 잘못 굴리면 답을 보고 문제를 풀어야했었다..
- 무료 동영상 강의 / 카카오톡 실시간 질의
- 이런 말도 안되는 구성은 처음본다
- 역시나 디자인
- 내가 무슨 세계적인 디자이너도 아닌데 왜 이러는지 궁금하다면.. 다른 책들을 검색해보시길 추천드린다
** 오탈자
2권 272쪽 - 가. 배깅과 부스팅의 비교 중 첫번 째 줄 : 붓스트랩(bootstrap) 데이터을 -> 데이터를
2권 241쪽 - 실루엣계수 중 6번 째 줄 : 군집화이 -> 군집화 가
2권 179쪽 - 마지막줄 : 투입되느 -> 투입되는
2권 139 쪽 - 밑에서 2 번째 줄 : 추출하더라고 -> 추출하더라도
2권 133쪽 - 가. K-NN알고리즘의 원리 중 1번 째 그림에 대한 설명이 반대로 되어있음 : 삼각형으로 분류된다 -> 원으로 분류된다
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