욱이야기/욱이

[wookiist] 프로그래머스 Data Engineering 스터디 후기

wookiist 2022. 1. 1. 13:02

시작에 앞서, 본 스터디는 모두 제 사비로 구매하여 수강한 것임을 먼저 밝힙니다!

데이터 엔지니어..?!

이번에 데이터 엔지니어로 합류하게 된 후, 여러 고민을 많이 했습니다. 특히, 지금까지 해오던 분야와 전혀 다른 Data라는 분야에 어떻게 적응하고 익혀가야할까 하는 고민이 정말 컸던 것 같아요. 더구나 저는 SQL도 정식으로 강의를 들어본 적이 없다보니, 무엇부터 해야하는지조차도 여러 소스에 의존할 수밖에 없었습니다.

그래서 여러 인터넷 강의(패X트캠퍼스, 인X런)를 구매하고, 하나하나 들어가기 시작했어요. 헌데, 문제는 강사님들의 강의 스타일도 저와 잘 맞지 않았고, 강의 내용이 기대했던 것보다 훨씬 낮은 수준인 경우가 종종 있었습니다. 강사님 음성보다 배경 음악이 더 큰 경우도 있었고, 전달력이 좋지 않은 강사님도 있었습니다. 비싼 강의료를 지불하고, 그런 상황을 겪으니 더 막막했습니다.

그러다 우연히 프로그래머스에서 실리콘밸리에서 날아온 데이터 엔지니어링 스타터 키트 with Python’ 라는 이름의 온라인 스터디 프로그램이 있는 걸 발견했어요. 당시에는 5기가 모집이 마무리 된 상태였고, 나오면 바로 들어볼 생각으로 ‘6기 오픈 알림’을 신청해두었습니다. 그러고는 까맣게 있고 있었어요.

https://user-images.githubusercontent.com/16011260/147843652-9c769b4d-c4b4-4ff3-8f98-ef79b1cc9d56.png

오픈 알림 메시지

그러다 어느 순간에 이런 알림 문자를 받았습니다. 그리고 당일에 큰 맘 먹고, 바로 질렀어요. 지난 강의들에서 받은 실망감이 너무 컸고, 강의료도 만만찮게 높았기 때문에 조금 더 생각해보고 구매하는 것이 어떨까 하는 마음도 들었지만, 미래를 위한 투자라고 생각하고 바로 구매했습니다.

구매 다음 날이 되어 사이트를 확인해보니, 놀랍게도 정원이 모두 차서 모집이 마감되었다는 걸 알게 됐습니다. 조금 더 고민해본답시고 시간을 끌으면 어떻게 됐을지 아찔하네요.

인상 깊었던 첫 강의

구매한 이후로 한 달 정도가 지나서 첫 스터디 날짜가 되었습니다.

Max님의 첫 강의는 마인드셋을 위한 강의에 더 가까웠어요. 데이터 엔지니어에만 초점이 맞춰진 것이 아닌, 전반적으로 엔지니어로 살기 위해 갖춰야 하는 마음가짐, 자세 등을 알려주셨습니다. 그리고, 데이터 엔지니어는 어떤 하루를 보내게 되는지도 설명해주셨어요. 첫 강의부터, ‘Airflow는 무엇입니다.’가 아니라, 이 분야를 처음 시작하는 사람들이 충분히 이 분야를 두려워하지 않을 수 있도록 재미난 이야기도 곁들여 가면서 데이터 엔지니어에 대한 이해도를 높여주셨습니다.

그리고 보통 외국에서 오래 일을 하시다 오신 강사님들을 보면, 한국어가 어눌하신 분들이 꽤 많았는데, Max님은 전혀 아니었어요. 적절한 정도로 영어를 섞어 가시면서 한국어로 강의를 진행해주셨습니다. 목소리도 믿음이 가는 목소리셨습니다.

적절하게 높아지는 강의 난이도

처음부터 어려운 내용으로 진행되는 강의는 이제 막 시작하는 단계의 지망생에겐 좌절감을 주기 쉽습니다. 다행히도, 강의 커리큘럼이 난이도를 고려하여 잘 짜여져 있었던 거 같아요. 매주 난이도가 서서히 올라갔지만, 그에 맞춰 강의도 함께 더 깊은 내용을 다뤘던 것 같습니다.

매주 할당되는 과제는, 강의의 난이도와 유사하게 주어졌습니다. 저는 강의 내용도 좋았지만, 과제도 굉장히 마음에 들었어요. 과제가 실제 데이터 엔지니어가 하게 될 업무와 연관성이 높았기 때문인데요, 과제를 수행하면서도 ‘이걸 왜 해야하는지’를 명확하게 이해하고 수행할 수 있었습니다.

또한 과제에 대한 피드백도 확실했어요. GitHub에 제 과제 코드를 올리면, Max님께서 직접 코드에 대한 리뷰를 진행해주셨습니다. 누군가에게 코드에 대한 리뷰를 받는게 익숙치 않았는데, 확실히 Max님이 손봐주신 코드를 보니, 가독성 + 성능 모두를 챙긴 코드로 바뀐 걸 확인하게 되었습니다.

마무리도 확실하게

스터디 마지막 일정이 지나고, Max님과 Slack Call을 이용해서 개인적인 피드백 및 상담도 받을 수 있었어요. 저는 당시에, 잘하는 팀원들 타인들과 저를 계속 비교하면서 혼자 부담감과 스트레스를 만들어내고 있는 상황이었어요. ‘나는 언제쯤 저렇게 잘할 수 있을까’ 하며 조급해 하고 있었습니다.

저는 회사 팀원들과의 피드백 + Max님과의 상담을 통해서 이런 부분을 어느정도 해소할 수 있었어요. ‘비교를 해야 한다면, 어제의 나와 오늘의 나를 비교해가며 발전하려 노력하는 것이 맞다’는 말씀이 가장 인상적이었습니다. 타인과 비교해본들, 그 사람이 같은 시간동안 쌓아온 경험이 나와 다르기 때문에 더 잘 할 수 밖에 없는 구조인데, 그걸 ‘왜 난 안 되지, 왜 난 못 하지’라고 비교하는 건 정말 못난 생각이란 걸 느꼈습니다.

이렇게 마무리까지 확실하게 해주셔서, 스터디가 끝나고 나서도, 계속 긍정적인 영향을 받았던 거 같습니다.

강의를 수강할 때 개인적인 팁

  • 질문을 많이 하세요.
    • 제 경우엔 정말 질문을 많이 남겼습니다. 모르는 것도 많았고, 궁금한 것도 많았어요. Max님도 첫 날부터 이것을 매우 강조하셨는데, 모르면 질문하면 됩니다. 여러분 이 강의 수강료를 생각해보세요. 이 강의가 끝날 때, 강의 내에서는 모르는게 있으면 안 됩니다. 여러분이 모르면, 다른 분들도 모른다는 생각으로 그냥 질문하세요.
  • 주도적으로, 활발하게 활동해보세요.
    • 간혹 모각코를 모집하는 분들도 계시고, 과제를 서로 맞춰보는 분들도 있어요. 이건 그 스터디의 구성원이 어떤 성격이 많이 모였느냐도 많이 중요할 거 같긴 하지만, 선뜻 나서는 분이 없다면 본인들이 제안해보는 것도 좋다고 생각해요. 그리고 그렇게 하면서, 이 스터디를 데이터 분야로 함께 나아가는 분들과의 좋은 네트워킹의 장소로도 활용해보면 어떨까 합니다.
  • 과제가 나오면 그날 바로 수행하고, 다음 스터디 이전에 다시 살펴보고 오는 것이 좋습니다.
    • 과제를 하는 시점은 생각보다 매우 중요합니다. 스터디 이후로 시간이 많이 지난 뒤에 과제를 하려고 하면, 생각보다 잘 안 될거에요. 기억이 안 나거든요. (경험담입니다) 그래서 저는 스터디가 끝나면 가능한 그 날 과제는 당일에 마무리하려고 했어요. 그리고 다음 스터디 전날에 내가 어떤 과제를 했고, 어떻게 풀이 했는지를 살펴봤습니다. 이렇게 해야, 다음 스터디 당일에 진행되는 Max님의 과제 풀이를 이해할 수 있어요.
  • 가능하다면 화상 카메라를 켜두는 것을 추천해요.
    • 이건 개인차에 따라 다를 수 있겠지만, 화상 카메라를 켜게 되면, 좀 더 스터디에 집중할 수 있더라고요. 실제 오프라인 스터디를 하는 기분이라 딴짓 방지용으로도 좋았던 것 같습니다.

총평

데이터 엔지니어를 지망하거나, 저처럼 데이터 엔지니어가 되신지 얼마 되지 않아 길을 헤매고 있는 분들에게 적극 추천 드립니다. Max님의 경험과 노하우가 녹아 있는 강의를 들을 수 있어요.

또한 비슷한 분야로 가는 분들이 모였기 때문에, 훌륭한 네트워킹 장소라고도 생각합니다. 나와 비슷한 고민을 하는 분들이 모여서 함께 하다보면, 언젠가 서로 도움을 주고, 또 도움을 받는 그런 모임이 될 수도 있겠다 생각했어요. 스터디는 끝났지만, Slack은 그대로니까요.

하지만 분명히 확인하셔야 하는 점은, 이 강의가 데이터 엔지니어가 하는 모든 Job을 커버하고 있지는 않다는 것입니다. 이 강의가 주로 다루는 것은 Airflow에요. 개인적으로 아쉬웠던 부분도 이것이었는데요, Hadoop Ecosystem, Spark, Kafka 등의 기술도 다뤄볼 수 있는 강의였다면, 정말.. 정말 완벽했을 거 같다는 생각입니다.

물론, 현실적으로 이 모든 기술을 약 두 달이라는 스터디 동안 모두 다룰 수 없다는 것도 맞고, 이제 막 시작한 주니어나 지망생들에게 이걸 모두 전달하는 것도 무리가 될 거라고 생각했습니다. 지금은 Airflow를 가지고 강의가 진행된 것이 오히려 더 좋은 선택이었던 거 같다는 생각도 듭니다. 그렇지만, 만약 Max님이 다른 주제를 가지고 비슷한 스터디를 진행하신다고 하면, 저는 다음 스터디도 참여할 의사가 있어요.

마지막으로, 스터디는 말 그대로 다 같이 하는 공부에요. 얼마나 주도적으로, 적극적으로 참여하고, 이해하려고 하느냐에 따라 성취도도 달라질 거라고 생각합니다. 이왕 하는 거 잘 해봐야하지 않겠어요?

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