이 책의 마지막 부분에서 저자는 ‘캐릭터 마이닝‘ 이...

이 책의 마지막 부분에서 저자는 ‘캐릭터 마이닝‘ 이라고 해서 나만의 캐릭터를 찾는 시간, 내 인생의 키워드를 찾는 시간을 가질 것을 권한다. 또한 이를 실행하는 데 도움이 될만한 질문 20가지를 엄선하여 이를 몇 가지 카테고리 별로 분류하고 독자들이 이에 직접 답해보면서 자신만의 인생 키워드를 발견하는 작업을 해보기를 권한다. 이것은 저자가 실제로 대학 강의실에서 학생들을 대상으로 수업 시간에 실습용 과제로 내주기도 하는 것이라고 하니 어느 정도 검증된 방법이라고도 볼 수 있겠다.

이 캐릭터 마이닝과 관련하여 지난번 포스팅에서 상당부분을 다루었었고, 오늘은 나머지 부분 중 ‘내가 좋아하는 것들의 키워드 찾기‘라는 소주제에 대한 얘기를 좀 더 살펴보면서 시작해본다.
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뒤이어서는 앞서 언급했던 좋아하는 것에 반대되는 것으로서 ‘내가 참기 어려운 것들의 키워드 찾기‘라는 소제목의 글이 나온다. 소위 말해 성질 건드리는 것들이 무엇인지를 곰곰이 생각해보자는 것이다. 이것을 하는 이유는 나 자신이 싫어하고 견디기 힘들어하는 것들을 잘 파악하고 있어야 그러한 일들을 만나게 됐을 때 아예 그 상황을 피할 수 있을 것이고 혹은 피할 수 없다면 개선하는 방법을 찾기 위해 노력할 수 있기 때문이다.

내가 좋아하는 일의 형태나 방식을 알면 그 시간을 좀 더 늘려갈수 있다. 전혀 다른 종류의 직업에서 좋아하는 지점을 찾아낼 수도 있다. 좋아하는 일 하나를 알면 또 다른 좋아하는 일을 찾기도 쉬워진다. - P215

내가 행복을 느끼는 것들의 공통점을 찾는다. - P215

나는 일의 어떤 순간에 보람을 느끼는지 공통점을 찾는다. - P215

나는 어떤 일의 형태가 효율적이라고 느끼는지 공통점을 찾는다. - P216

내가 참기 어려워하는 것들은 무엇인가. 어느 조직, 어느 사람에게나 장점이 있다. 하지만 조직이나 사람과의 관계가 끊어지는 것은 장점이 없어서가 아니라 단점을 견디기 어려워서다. - P216

왜 그렇게 화가 났는지, 내가 어떨 때 큰 슬픔이나 좌절을 느끼는지 생각해볼 수 있다. 그리고 그 일들을 피하거나 개선하는 방법을 찾기 위해 노력할 수도 있다. - P216

큰 변화를 감수해야 하는데도 참기 어려웠던 것들의 공통점을 찾는다. - P217

아주 큰 슬픔을 느꼈던 순간들의 공통점을 찾는다. - P217

화가 나서 참을 수가 없는 것이 있다면 이유를 찾아본다. - P217

키워드를 찾는다는 것은 나 자신을 좀 더 솔직하게 알아보고 특장점을 극대화하는 작업이다. - P218

장점이나 단점은 양날의 검과도 같아서 어떤 장점을 갖고 있다면 반드시 그에 수반되는 단점을 안고 있다. 이때 장점에 집중하고 긍정적인 키워드를 만들어 자신의 모토로 삼으면 된다. - P218

분노나 좌절 같은 경험은 있는 그대로 사용하는 것이 아니라 자신을 보호하는 방안으로 활용한다. 이런 일을 다시 겪을 만한 장소나 사건을 회피하는 지침으로 삼을 수도 있다. - P218

앞으로 할 일들을 상상해보자. 이 키워드들을 더 강화하려면 무엇을 해야 하는지, 이 분야에서 어떤 사람이 되고 싶은지, 가까운 미래에 어떤 일을 해야 할지 등이다. - P218

혹시 마음에 드는 키워드가 부족하다면 그 점들을 확보하기위해 뭘 해야 하는지 고민해보는 것도 좋다. 뭔가 다른 키워드가 하나 더 있으면 좋겠다면 채우고 싶은 것을 상상해보고, 이를 얻기 위해 뭘 해야 할지 계획을 세워보는 시간도 필요하다. - P219

키워드들을 중심으로 내 이력도 다시 정렬해본다. 강점과 약점을 중심으로 나열할 수도 있다. 그리고 이를 활용해 이력서나 자기소개서를 다시 쓸 수도 있다. - P219

이런 시간을 통해 자신의 중심 속성을 찾고 앞으로 하는 일들에 잘 활용할 수 있길 바란다. 자신의 속성에 맞지 않는 일들로 이유도 모른 채 힘들어하는 경우가 있는데, 적어도 나를 알고 있으면 대응할 방법을 생각할 수 있다. - P219

내가 일하고 싶은 직종의 속성을 전부 나열한다. 이 속성이 내 속성과 얼마나 유사한지 파악하는 것이다. 단 하나의 공통점 덕분에 당신은 그 일을 계속하게 될지도 모른다. 자신이 가치를 두고 있는 속성과 하는 일의 속성이 맞닿아 있는 지점을 아는 것이 중요하다. 그럼 당신이 그 일을 해야 할 이유를 하나 더 갖게 된다. - P219

많은 사람들이 자기 일을 좋아하지 않잖아. - P221

앞으로 상황이 달라질 수도 있고 심지어 다른 직업을 가질 수도 있지만, 무슨 일을 하든 일에서 조금이라도 즐거움을 찾으면서 살아가고 싶다. - P222

‘나‘라는 데이터의 분석 결과를 현실과 연결해보면서 직업에서 즐거운 부분들을 찾았으면 한다. 한순간이라도 즐거운 일을 찾는 것이 나와 잘 맞는 일을 찾는 방법중 하나일 테니. - P222

지난 포스팅의 마지막 부분에서도 잠깐 언급했지만 이 ...

지난 포스팅의 마지막 부분에서도 잠깐 언급했지만 이 책의 마지막 챕터에서는 진로 선택시 고려해야 할 사항들에 대해 나름 체계적으로 정리된 질문들과 관련된 내용들이 나온다.

책의 흐름상 갑자기 생뚱맞게 느껴지는 독자들도 있을지 모르겠으나, 이 부분은 저자가 학교에 강의를 나가면서 만났던 학생들과 진로 상담을 통해 느꼈던 점들에 기반하여 그들의 진로선택에 조금이나마 도움이 되었으면 하는 마음으로 썼다고 한다. 개인적으로는 지금 현재 학생 신분인 사람들 뿐만아니라 이직이나 전직 등을 고려하는 사람들에게도 조금이나마 도움이 될 수 있겠다는 생각이 들었다.
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이어지는 글에서 재능과 관련하여 저자가 자신의 삼촌과 나눴던 짧은 대화가 나와 있었다. 여기서 저자의 삼촌이 했던 말이 저자뿐만 아니라 독자인 나에게도 큰 울림을 주었다. 핵심은 쉽게 하는 게 적성이고 재능이 있는 거라는 말이었다. 막상 듣고 보니 결코 어려운 말은 아닌데, 의외로 많은 사람들이 이런 생각보다는 뭔가 노력하고 열심을 내서 결과물을 만들어내야 한다는 고정관념에 사로잡혀 내가 쉽게 하는 것의 가치를 등한시하며 살고 있는 건 아닌지 돌아보게 하는 문장이었다.

때론 이렇게 단순한게 어쩌면 가장 현명한 방법인지도 모른다. 너무 복잡하게 생각하면 오히려 제자리에서만 머물고 한 발자국도 움직일 수 없게 된다. 그냥 한 걸음 앞으로 내디디면 뭐라도 되긴 된다. 쉽고 단순하게 생각하고 움직여보자.

나와 같은 업계에 있는 사람과 비교해 내가 특별히 잘하는 것은 무엇인지, 내가 잘한다고 생각하는 사람들의 특장점중 내가 가질 수 있는 것과 갖지 못할 것은 무엇인지, 내가 지금까지 해왔던 일 중 지금 일에 도움이 되는 경험은 무엇인지, 내가 좋아한 일들의 공통점은 무엇인지, 내가 싫어하는 일은 무엇인지, 내가 어떤 가치 때문에 이 일을 하고 있는지 등. - P177

어린 시절 잘했던 게 뭔지 떠올려보면 적성을 발견하는 데 도움이 된다. 일 자체에 대한 재능이라기보다는 타고나는 성향이다. - P183

내가 좋아했던 일의 공통점을 발견 - P183

돌잡이는 우리가 원래 갖고 있는 성향을 알고 싶어 시켰던 게 아닐까? 물론 그냥 잡기 좋은 위치에 있어 잡는 경우도 많겠지만. - P184

어릴 때 좋아했던 일과 현재 내게 만족감을 주는 일의 포인트가 비슷할 수 있다 - P184

같은 일을 하더라도 사람마다 만족감을 느끼는 지점이 다르다. - P184

직업은 바뀔 수 있다. 하지만 사람에게 만족감을 주는 어느 지점, 사람의 성향은 크게 바뀌지 않을 수도 있다. 자신에게 만족을 주는 부분, 희열을 느끼게 해주는 부분, 안정감을 주는 부분이 무엇인지 생각해보면 적성을 찾는 데 도움이 될 것이다. - P185

‘이지 고잉easy-going‘. 느긋하고 태평스러운 것을 말한다. 경쟁이 일상이 된 사회에서 ‘이지 고잉‘이란 단어를 들으면 뭔가 치열하게 살지 않는것 같고 노력하지 않는 것 같은 느낌도 든다. 하지만 생각보다 ‘쉬워 보이는 길‘에 가치가 있다. 무리하지 않고 쉽게 해내는 일이 자신의 적성을 나타낼지도 모르기 때문이다. - P185

쉽게 하는 건 내가 재능이 있기 때문이더라고. 쉽게 하는 게 적성일지도 몰라. - P186

내가 따분하게 느끼는 일이 어쩌면 재능이 있고 잘하는 일이라서 그런 걸지도 모른다고? 그전까지는 그렇게 생각해보지 못했다. - P186

매 순간의 선택이 나를 만든 것일까, 아니면 돌고 돌아 같은 길을 가게 되어 있었던 걸까? 지금의 나는 수많은 경우의 수 중 하나일까? - P187

내가 쉽게 해내는 일, 남들만큼 노력하지 않아도 비교적 좋은 결과를 내는 일, 그래서 큰 노력을 필요로 하지 않고 덜 신난다고 생각되는 일. 이런 생각이 드는 일이 있다면 그 일에 재능이 있는 것인지도 모른다. 내 재능이 남들보다 덜 노력해도 더 쉽게 그 일을 이루게 하는 것일 수도 있다. - P188

만약 내가 남들보다 쉽게 해내고 있는 것이라면? 그래서 주어진 일이 너무 쉽다고 생각하는 것이라면? 다른 일이 필요한 것이 아니라 같은 종류의 일이지만 더 높은 레벨의 일이필요한 상황이라면? 내 적성은 거기에 있을지도 모른다. ‘이지 고잉‘에서 의외의 적성을 발견할 수도 있다. - P188

현재 열정을 잃어버린 상태라면 스스로에게 질문을 던져보자. 이 일이 정말 가치를 못느끼는 일인가? 정말 의미 없는 일인가? 다른 일이 아닌 이 일을 시작한 계기는 뭐였나? 다른 선택이 아닌 지금의 이 선택을 한 조그마한 동기라도 있지 않았나? 지금 필요한 것이 적성에 맞는 새로운 일인지 혹은 좀 더 심화된 일인지 구분해보길 바란다. - P189

일을 잘 못하는 느낌이 든다면, 일단 정말 일을 못하는 사람은 ‘그런 생각조차 하지 않는다‘는 점을 상기할 필요가 있다. 일을 잘하고 못하고를 고민한다는 것 자체가 일을 잘하거나 잘할 가능성이 있다는 뜻이다. 더 잘하고 싶은 마음이 있기 때문에 그런 좌절을 느낀다. 진짜 일을 못하는 사람들은 자신이 일을 잘한다고 착각한다. - P190

일을 잘하고 싶다면 본인이 생각하기에 일을 잘하는 사람들과 자신의 공통점과 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 때로는 내가 잘하는 것보다 남이 잘하는 것이 더 커 보인다. 내가 잘하는 건 이미 갖고 있는 것이라 내가 갖지 못하고 잘 못하는 역량이 더 훌륭해 보인다. 그래서 나는 일을 잘 못한다고 생각하는 악순환이 반복된다. 내가 정말 객관적으로 일을 못한다고 평가받는 것인지, 아니면 갖지 못한 역량 때문에 그렇게 느껴지는지 확인해보자. - P190

갖지 못한 역량이 있다면 그 역량을 얻기 위해 노력하면 된다. 적성에 맞지 않는데 그저 욕심을 내는 경우라면 그 역량을 그렇게까지 해서라도 가져야 할 이유를 분명하게 적어본다. 그 이유가 생각보다 분명하지 않을 때도 있다. ‘남들이 다 하니까‘ 같은 이유는 자신의 인생에 그다지 도움이 되지 않는다. 하나의 역량을 갖기 위해 노력한 시간만큼 다른 것을 위해 노력할 시간은 줄어들게 마련이다. 그런데 자꾸만 자신이 갖지 못한 것만 보면서 가지려고 하다가는 스스로가 초라하게만 느껴질 뿐이다. - P190

회사를 다니는 것은 연애를 하는 것과 비슷하다. 똑같은 행동을 하는데 그것을 좋아해주는 사람이 있고 싫어하는 사람이 있다. 내 능력 자체는 전혀 부족하지 않은데 부족하다는 느낌을 주는 회사가 있다. 나를 알아봐 주는 조직을 만나는 건 그래서 큰 행운이다. - P191

달릴 땐 보이지 않던 것들이 걷거나 멈춰 서면 보일 때가 있다. - P191

좋아하는 일의 형태를 끊임없이 확인하라 - P193

자신의 전공이나 동아리 활동, 취미 생활을 ‘어떤 이유 때문에 선택했는지‘ 꼭 생각해보면 좋겠다. ‘그냥‘이라고 생각할 수도 있지만 사람은 반드시 어떤 작은 이유라도 있어야 뭔가를 선택한다. - P193

내 선택에 영향을 주는 이유를 생각해보자는 것이다. 선택의 이유에서 성향이 드러난다. - P193

억지로라도 자신에게 맞는 형태로 의미를 부여하는 작업들이 필요하다. 원래 그런 일이 아니더라도 자신이 좋아하는 형식으로 의미를 부여할 수 있게 하는 것이다. 일종의 합리화인데, 정말로 내게 기쁨을 줄 수 있는 형태로 바꿔야 한다. - P194

나는 이런 일을 중요하게 생각하는데 이런 부분이 채워지면 더 즐겁게 일할 수 있을 것 같다고. - P194

다른 사람들은 어떻게 생각하든 자신에게 의미 있는 형식을확인해야 한다. 남들이 의미 있다고 말해도 본인이 느끼지 못하면 소용이 없다. 반면 남들은 의미가 없다고 생각하는 것 같아도 본인이 의미를 찾으면 그것은 소중한 일이 될 수 있다. - P195

좋아하는 일의 형식, 만족감을 얻는 방식을 찾아야 한다. 의미를 부여할 수 있도록 하는 일을 조금 변형해보는 것도 좋다. 회사와 자신 모두에게 도움이 되는 변화가 일어날지도 모른다. - P195

인턴은 이직에 비해 상대적으로 적은 기회비용으로 자신의 적성을 확인할 수 있는 시간이다. 몇 개월의 인턴 기간 동안 실제로 일하는 사람들을 어깨너머로 볼 수 있고, 자신이 상상하던 것과 실제의 차이를 눈으로 확인할 수 있다. 연봉 계약을 한 뒤 퇴직과 이직을 하는 것보다 위험 부담이 훨씬 적다. - P196

정말 중요한 일을 맡게 된 뒤에는 그 이력들을 바탕으로 다음 행보를 정하게 된다. 좀 더 무거운 과정이 되는 것이다. 인턴은 스스로 판단을 내리기 위한 시간으로서의 가치가 있다. 어떤 분야에서 인턴을했다고 해서 반드시 그 방향으로 경력을 쌓을 필요는 없다. - P196

첫 직장이 중요한 이유는 그 직장에서 한 일을 기반으로 다음 기회가 생기기 때문일지도 모른다. 통념처럼 학벌이나 전공이나 첫 직장이 무조건 중요하다고 주장하는 것은 아니지만 첫 직장에서 업무 스타일을 배울 확률이 높고 거기서 했던 프로젝트나 역량을 바탕으로 다음 일을 결정하게 될 가능성이 크다. - P197

어떤 결과물을 내야 하는지 한 번이라도 경험해본 사람과 아닌 사람은 일의 과정에서도 차이가 있다. - P197

인턴은 ‘경험‘이 생긴다는 점에서도 좋은 기회가 된다. 회사에서 중책을 맡지 않더라도 어떻게 프로젝트가 굴러가고, 어떤 결과를 내는지 잘 살펴봐야 한다. 좋은 결과에 관한 이미지가 있으면 다음에 프로젝트를 맡았을 때 응용할 수 있다. - P197

신입에게 경력을 기대하는 것 자체가 말이 안 되지만 어쩌면 ‘경력 우대‘에게 진짜로 바라는 것은 결과물을 내는 방법에 있어서의 경험일지도 모른다. - P197

할 수만 있다면 아르바이트든 인턴이든 다양한 경험을 해보길 바란다. 요즘엔 너무 정보가 많다 보니 그냥 해보기보다는 정보를 모은 뒤 최선의 선택을 하기 위해 고민하는 경우가 많다. 그러지 말고 그냥 해보면 좋겠다. 상상하는 일과 실제로 해볼 때의 일은 다르다. 경험을 해보는 것이 중요하다. 정보와 경험이 합쳐질 때 더 확신이 생긴다. - P198

이직을 하는 근본적인 이유는 저마다의 유토피아를 찾기 위해서라고 생각한다. 이상적으로 여기는 조직의 모습, 이상적인 자신의 일이 어딘가에 있으리라 기대하며 이직할 확률이 높다. 혹은 연봉이 이유가 될 수도 있는데, 이 역시 자신의 가치를 좀 더 높이 평가하는 곳이 있으리라 생각하는 것과 궤를 같이한다. - P199

이직을 결심했다면 자신이 원하는 것이 무엇인지 확실히 할 필요가 있다. 앞에서도 말했지만 회사는 연인과 같아서 지금 애인의 어떤 점이 마음에 안 들어 그 단점이 없는 새로운 애인을 만나면 또 다른 단점이 보인다. 모든 면이 완벽한 사람은 없듯이 모든 면이 완벽한 회사도 없다. 자신이 원하는 것이 무엇인지 확실히 알고 있다면, 견딜 수 있는 단점이무엇인지 알고 있다면 이직 여부를 결정할 때도 도움이 된다. - P199

속으로만 생각하지 않고 여러 사람을 만나 묻고 답하는 시간은 중요하다. 그런 대화를 통해 내면에 품고 있던 질문의 답을 구할 수 있을지도 모른다. - P200

실제로 임상심리학자가 일하는 모습을 몇 시간이라도 보고 그들의 실제 얘기를 들어본다면 자신의 성향과 맞는지 안 맞는지 미리 고민해볼 수 있다. - P201

데이터를 분석하는 일을 하는 사람에게는 ‘데이터를 갖고 있는 것‘이 무엇보다 중요하다. 물론 데이터를 분석하기 위해 필요한 것은 이 외에도 많다. 데이터를 분석할 수 있는 툴, 기술 지원, 함께 일할 동료, 데이터를 필요로 하는 프로젝트, 조직 문화.. 하지만 이 모든 것은 ‘데이터‘가 있기에 가능하다. 데이터가 없다면 아무리 좋은 툴과 동료가 있어도 무의미하다. - P201

조직은 마치 사람과 같아서 완벽하지 않다고 했다. 장점이 있으면 단점이 있기 마련이라 어느 조직에서든 약간의 결핍을 느끼게 된다. 여기에서 결핍 자체는 문제가 아니다. 이 결핍이 내게 얼마나 치명적인지가 중요하다. 데이터 분석가에게 데이터가 없는 것은 어떤 경우에나 치명적이다. - P201

데이터가 없으면 일은 정말 어려워진다. 데이터를 쌓는 일부터 해야 하기 때문이다. 또 데이터는 쌓일수록 강한 힘을 갖는 속성이 있어서 지금부터 데이터를 쌓는다면 최소1~2년 후에나 의미 있는 일을 할 수 있다. (만약 데이터가 없다면 1~2년 후에도 지금처럼 고민할 수 있기 때문에 지금부터라도 데이터를 쌓아야 한다.) - P202

데이터가 없는 데이터 분석가는 흙이 없는 토기장이, 보석이 없는 보석 세공사다. 뭔가 다른 것으로 대체할 수 있을 것 같지만 데이터는 무엇으로도 대체할 수가 없다. 데이터는 다른 데이터로 대체할 수밖에 없다. 어떤 데이터라도 갖고 있어야 한다. - P202

자기 일의 본질, 자신의 일에서 가장 필요한 것이 무엇인지 생각해봐야 한다. 그것이 결핍되어 있다면 조직에 알려야 한다. 설득하고 이끌어내야 한다. 하루라도 빨리 본질적인 업의 필요를 채워 의미 있는 일을 하기 위해 노력하는 것이 좋다. 의미를 발견하면 조금이라도 재미를 느낄 수 있고, 재밌는 일은 좀 더 오래 잘할 수 있다. - P203

구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배다. 그런데 구슬이 없으면 꿸 수가 없다. 데이터가 없는 회사에서 데이터 분석가는 의미를 잃게 된다. - P203

휴가가 생겼을 때 어떤 일을 하느냐에 따라 성향의 차이가드러난다. 귀한 시간과 금전이 제한된 상황에서 자신이 어떤 선택을 하는지, 그 선택을 한 이유는 무엇인지 떠올려보자. - P205

여행지가 새로운 가치관을 심어줄 때도 있다. 평소 만나보지 못했던 것들이 나를 자극하는 것이다. 그때 만난 사람, 사건으로 인해 새로운 곳에서 일할 아이디어를 얻게 되기도 한다. - P205

일에 대한 적성을 파악할 때는 안정적이고 이성적인 성향을 고려하는 것이 더 적합하지만, 사람이 어떤 순간 한계에 다다르면 감정적인 부분이 크게 다가온다. 그리고 인생의 큰 결정이나 변화는 그런 감정적인 순간에 이뤄지기도 한다. 따라서 자신의 감정이 폭발했던 경험을 되새겨볼 필요도 있다. - P206

사람들은 생각보다 자기 자신을 잘 알지 못한다. - P209

내 커리어의 키워드를 찾아보자. 회사를 다닌 적이 있다면 좀 더 구체적인 키워드를 찾기 쉬울 수도 있다. 취업 준비생이라면 앞으로 하고 싶은 일의 키워드와 그 일을 위해 지금까지 해온 일들을 정리해 찾아내면 된다. - P213

키워드는 단순하고 선명한 것이 좋다. 누구나 알아들을 수 있는, 사람들에게 이미지가 좋은 단어들을 중심으로 생각해보자. 결국 여러 단어들의 공통점을 찾는 작업인데, 귀결점 같은 느낌으로 단어를 생각해봐도 된다. ‘이 종착지를 위해 내가 이렇게 여러 단어들을 거쳐왔구나‘ 하는 느낌이다. - P213

일하는 1년 중 단 1분만 큰 행복을 느껴도 괜찮을지 모른다. 그 1분의 기억으로 평생을 살아갈 수 있는 사람도 있다. - P215

지난번 포스팅의 마지막 부분에서는 세포에 대한 내용과...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서는 세포에 대한 내용과 더불어 단백질에 대한 얘기가 잠깐 나왔었다. 단백질이 몸에서 얼마나 중요한 역할을 하는지를 배웠었는데, 오늘은 약간 생소하게 느껴질 수도 있는 단백질 분자의 모양에 대한 얘기로 시작한다.
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뒤이어 읽다가 현대 생물학과 관련한 중요한 문제들과 질문들이 나온다. 이것들을 보면서 일반인들에 비해 상대적으로 똑똑하다고 여겨지는 과학자들조차도 아직 해결되지 않은 난제들을 어떻게든 해결해 보기위해 저렇게 인생을 걸고 애를 쓰는데, 독자인 나는 과연 무엇을 위해 인생을 걸고 최선을 다하고 살고 있는지 한 번 되돌아보게 되었다. 미지의 영역을 조금이라도 없애기 위한, 그리하여 궁극에는 모든 것을 섭렵하는 일반적인 원칙을 발견하기 위한 과학자들의 태도에 박수를 보낸다.

이와 관련하여 개인적으로는 작년에 읽었던 유시민 저자의《문과 남자의 과학공부》에서 느낀 과학자들에 대한 존경심이 문득 생각났다. 오늘 본문에서 언급된 생물학 뿐만 아니라 화학이나 물리학, 지구과학 등 어떤 과학분야든 관계없이 과학자들이 자기가 연구하는 대상의 궁극적인 본질을 알아내고자 집요하게 파고들며 몰입하는 태도는 꼭 과학분야에 종사하는 사람이 아니더라도 어느 분야에서든 인정받고 통할 수 있는 굉장히 중요한 자세라고 생각한다. 다시 한 번 과학자들에게 경의를 표한다.
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다음으로는 챕터를 바꿔서 마음이라는 주제를 놓고 이야기가 펼쳐진다. 저자는 마음에 관한 본격적인 설명을 하기에 앞서 뇌에 대한 얘기를 먼저 시작한다. 여기서 한 가지 중요한 깨달음은 뇌라는 것이 자기 자신을 이해하기 위한 것이 아니라 그저 뇌 자신의 생존을 위해 조립된 하나의 기계라는 말이었다.

개인적으로 뇌는 뭔가 생각을 하기 위한 중추라는 이미지가 강한데, 저자는 이 뇌를 단지 수많은 신체기관 중 하나 정도로 생각하는 것처럼 보인다. 이러한 생각은 자연과학자인 저자가 철저히 물리적 기초에 근거하여 사고하기 때문에 할 수 있지 않았을까 싶다.

위에서도 잠깐 언급했지만 개인적으로 작년에 읽었던 유시민 저자의 책 《문과 남자의 과학공부》에서 이 통섭의 저자가 정의한 뇌에 대한 정의를 본 적이 있다. 여기서 핵심 키워드인 ‘생존 기계‘ 라는 용어는 그당시 내게는 문화충격처럼 느껴졌다. 이는 부정적인 충격이 아닌 긍정적인 충격으로써 ‘아, 이런 식으로 세상을 바라볼 수도 있구나‘ 와 같은 기존에 미처 생각하지 못해봤던 새로운 시각에 대한 일종의 깨달음 같은 것이었다.

또한 ‘생존 기계‘ 라는 용어는 리처드 도킨스가 쓴《이기적 유전자》에서도 본 적이 있다. 간단히 말하자면 유전자로 구성된 인간이 자신의 생존을 위해 모든 행동을 한다는 생각에 기반해서 나온 용어이다. 이러한 생각과 유사하게 통섭의 저자 윌슨도 뇌를 생존 기계 중 하나로 보고 있는 것이다. 종합해서 보자면 과학자들이 세상을 보는 방식은 나같은 문과 출신 사람들과는 그 뿌리부터가 엄연히 다른 것이다. 다만 이건 옳고 그름의 문제가 아닌, 그저 관점의 차이다 정도로 말해볼 수 있을 듯하다.

단백질 분자의 기능은 그것의 일차 구조와 그 속에 있는 아미노산 서열뿐 아니라 그것의 모양에 따라서도 결정된다. 각종 아미노산 가닥은 꼬인 실처럼 감겨 있고 솜뭉치처럼 뭉쳐 있다. 전체 분자의 모양은 변화무쌍한 구름처럼 다양하다. 그 모양을 보고 있으면 혹 모양의 구, 도넛, 아령, 양의 머리, 날개를 펼친 천사, 코르크 따개 등을 연상할 수 있다. - P175

표면 윤곽은 체내의 화학 작용을 촉진하는 단백질인 효소의 기능을 좌우한다. - P175

효소 분자 대부분은 생산력이 엄청나서 단 하나의 효소가 1초에 1,000개의 기질 분자들을 처리할 수 있을 정도이다. - P176

현재 분자생물학은 대개 새로운 요소들을 확인하고 각 교점의 조절 입출력을 정의하며 생화학적으로 유관한 경로들을 밝혀낸다. - P177

역사를 보면 과학은 예술과 마찬가지로 후원에 의존한다. - P177

성능이 급속하게 향상되고 있는 장비들 덕분에 생물학자들은 이미 살아 있는 세포의 내부를 검사해 보고 분자 구조물을 직접 조사할 수 있게 되었다. - P177

적응 체계가 자기 자신을 조직하기 위해 몇몇 단순한 것들을 사용하고 있다 - P177

페타크런처 (petacruncher, 1000조 단위의 빠르기를 가진 계산기) - P178

빌헬름 루(Wilhelm Roux, 1850~1924년, 배아 발생에 실험적으로 간섭함으로써 발생의 역학을 연구해야 한다고 강조한 독일의 실험 발생학자) - P178

중요하지만 아직 해결되지 않은 문제들 ...(중략)...

1. 조직과 기관 발생의 분자 수준 메커니즘

2. 발생과 유전적 진화 간의 관계

3. 세포들이 특정 기능으로 분화해 가는 방법

4. 조직 발생에 있어서 세포 간 신호 전달의 역할

5. 초기 배아에서 조직 패턴들의 자가 조립 과정

6. 신경 세포들이 신경삭(nerve cord)과 뇌를 창조하기 위해 특수한 연결들을 확립해 가는 방법

7. 조직과 기관을 만들어 가는 과정에서 세포들이 분열하고 죽는 방법

8. 전사를 조절하는 과정들(세포 내에서 DNA 정보의 전달)이 조직과 기관의 분화에 영향을 주는 방법 - P179

복잡계들도 결국에는 동일한 종류의 분자, 조직 그리고 기관의 산물이다. - P179

몇몇 종에 대해 발생 과정을 근사적으로 밝혀내면 생명이 어떻게 재생산되고 유지되는지를 무수한 다른 종들로 확장하여 추론할 수 있을 것이다. 전일적 비교(comparative holistic) 생물학을 이렇게 확장하게 되면 오늘날과 같은 생명의 모습이 도출될 수도 있고 진화 초기의 생명 단계가 드러날 수도 있으며 상이한 서식 환경을 가진 다른 행성에서나 가능한 생명의 모습을 알 수도 있다. - P180

서식 가능한 환경을 떠올릴 때에는 좀 더 열린 마음을 가져야 할 것이다. 남극 바위 속에서 자라는 원시 세포와 심해 열구의 끓는 물에서 번성하고 있는 미생물들이 실제로 존재하지 않는가? - P180

언젠가는 심원하고 강력한 복잡성 원리들이 무수한 시뮬레이션을 통해 틀림없이 도출될 것이다. 그 원리들은 다양한 수준의 조직들을 관통하여 가장 복잡한 체계에까지 이르는 알고리듬을 우리에게 보여줄 것이다. 이 체계들은 자가 조립을 할 수 있고 유지가 가능하며 계속적으로 변하지만 완벽하게 번식할 수 있는 그런 체계들이다. 다른 말로 하면 그들은 살아 있는 유기체일 것이다. - P180

우리는 생물학에 관해 참된 이론을 갖게 될 것이다. 그리고 그 이론은 현대 생물학에 넘쳐나는 상세한 묘사들과는 질적으로 다를 것이다. 그 원리들은 인간의 마음과 행동 그리고 생태계를 탐구하는 데 가속 페달의 역할을 담당할 것이다. 그중 생태계는 개체들로 구성된 가장 복잡한 체계이기 때문에 연구자들을 꽤나 괴롭힐 것이다. - P180

중요한 질문은 다음과 같다. 첫째, 모든 분자와 원자를 일일이 시뮬레이션해 보지 않고도 살아 있는 개체를 완벽하게 재편할 수 있는 일반적 조직 원리가 존재하는가? 둘째, 이 동일한 원리가 마음과 행동 그리고 생태계에도 적용될 것인가? 셋째, 물리학과 수학의 관계처럼 생물학의 자연 언어로 기능할 만한 수학이 존재하는가? 넷째, 올바른 원리가 발견된다 하더라도 원하는 모델에 그 원리를 적용하려면 얼마나 상세한 사실 정보가 필요한가? - P181

모든 문제들에 대해서 오늘날 우리는 마치 어둠 속에서 안경을 끼고 있는 형국이다. 하지만 성경적 예언이 성취되는 ‘그날‘이 오면 우리는 그 모든 것들을 직접 대면하게 될 것이고 아마도 이 난제들에 대한 해답을 분명히 보게 될 것이다. 어쨌든 대답을 찾기 위한 이런 시도는 인간 지력(知力)의 한계에 대한 일종의 시험이다. - P181

지식의 통일성 ㅡ미로의 실재ㅡ에 대한 믿음은 궁극적으로 모든 정신 과정이 물리적 기초를 가지고 있으며 그 과정이 자연과학에 잘 부합한다는 가설에 근거해 있다. - P183

마음(mind)은 우리가 알고 있으며 알수 있는 모든 것들이 창조된 장소이다. 이런 기본적이면서도 우리를 혼란스럽게 만드는 심오한 사실 때문에 마음은 통섭 프로그램의 가장 중요한 주제이기도 하다. - P183

내성(內省 introspection)으로만 시작된 논리는 신빙성이 떨어지고 실재와 괴리될 수 있으며 흔히 잘못된 방향으로 흐르기 쉽다. 역사는 언제나 그렇게 말한다. - P183

데카르트로부터 칸트로 이어지는 근대 철학은 뇌에 대한 설명을 시도하기는 했으나 대부분 실패로 끝났다. 하지만 이런 실패는 자신의 방법만을 고집한 철학자들의 잘못에서 비롯되었다기보다는 뇌의 생물학적 진화의 직접적인 결과 때문이다. - P184

진화와 정신에 관한 경험적 연구들을 통해 우리가 배운 분명한 사실은 뇌가 자기 자신을 이해하도록 조립된 게 아니라 생존하기 위해 조립된 하나의 기계라는 점이다. 자신을 이해하는 일과 생존하는 일이라는 이 두 목표는 기본적으로 같지 않기 때문에 과학으로부터 사실적인 지식을 공급받지 못한 마음은 세계를 부분적으로 볼 수밖에 없다. 마음은 다음 날에도 살아남기 위해 꼭 알아야만 하는 세계의 부분들만 밝게 비춰볼 뿐 나머지 부분들에 대해서는 거의 장님이나 다름없다. - P184

수천 세대 동안 사람들은 뇌라는 기계가 어떻게 작동하는지를 알 필요가 없는 상태로 살았고 번식했다. 신화와 자기기만, 부족의 정체성과 의식 등은 객관적 진리 이상으로 사람들에게 적응적 이득을 안겨 주었다. - P184

뇌는 흰색과 회색을 띠고 부피는 2리터 정도, 무게는 평균 1.4킬로그램(가령, 아인슈타인의 뇌는 1.25킬로그램이었다.) 정도인, 포도송이만 한 헐멧 모양의 단백질 덩어리이다. - P184

뇌의 표면은 청소용 스펀지처럼 주름이 잡혀 있다. 또한 뇌의 굳기는 커스터드 과자와 같아서 가만히 두면 스스로 뭉개지지 않을 정도로 단단하기는 하지만 숟가락으로 푸면 퍼질 정도로 연하다. - P184

말랑말랑한 뇌덩어리는 수천억 개의 신경 세포들이 복잡하게 연결된 하나의 체계이다. 이 신경 세포는 너비가 수백만 분의 1미터 정도이며 그 끝 부분은 수천 개의 다른 신경 세포들과 연결되어 있다. - P185

축적된 인간 유전체 자료(인간 유전체 속에 들어 있는 유전자의 총수는 5만에서 10만 개일 것이라고 추정된다.)에 따르면 뇌의 구조는 적어도 3,195개의 다른 유전자들의 영향을 받는데 이것은 다른 기관이나 조직에 관여하는 유전자 수의 50퍼센트 이상이다. (그러나 더 최근의 연구 결과에 따르면 인간 유전체에는 초파리나 예쁜 꼬마 선충과 별 차이가 없이 약 2만 개의 유전자가 들어 있는 것으로 밝혀졌다.) - P185

뇌 영역 중에서 언어와 문화 능력과 같이 마음의 상위 기능을 담당하는 자리인 신피질 - P186

첫 번째 변화는 생명 자체의 탄생이었는데 그것은 단순한 박테리아 형태로 시작했다. 그런 후에 핵은 다른 세포 소기관들과 만나 하나의 단위로 정밀하게 조립되어 복잡한 진핵세포를 탄생시켰다. 이렇게 해서 진핵생물의 기본 단위들이 주변에 널려 있게 되니까 갑각류와 연체류 같은 커다란 다세포 동물들이 생겨나기 시작했다. 이 동물들은 감각 기관과 중앙 신경계의 통제를 받으며 운동한다. 그리고 마침내 인류가 탄생했다. - P187

의식과 합리적 과정들로 구성되어 있는 마음이 바로 뇌의 작용 - P187

그들(마음이라는 주제에 대한 전문가인 모든 과학자와 철학자들)은 『성찰』(1642년)에서 "신적인 힘에 의해 마음은 신체가 없이도 존재할 수 있으며 신체는 마음 없이도 존재할 수 있다."라고 결론내린 르네 데카르트의 마음/뇌 이원론을 배격한다. 이 위대한 철학자는 비물질적인 마음과 불멸의 영혼은 물질적이고 필멸할 신체 내의 어딘가에서 쉬고 있다고 여겼다. 그는 그곳이 뇌의 기저부에 있는 미세한 기관인 송과선일지도 모른다고 생각했다. - P187

초기 신경생물학적 모델에서 뇌는 전신에서 정보를 받고 그 정보가 송과 중심부에 전달되면 거기서 그것이 어떤 식으로든 의식적 사고로 번역된다. 이원론은 데카르트 시대의 철학과 과학에 딱 들어맞는 것이었다. 당시에는 우주에 관해서는 물질주의적 설명이 호소력이 있었지만 이원론은 여전히 안전지대에 있었다. 이원론은 어떤 형태로든 20세기에도 영속했다. - P187

송과선은 멜라토닌 호르몬을 분비하고 신체의 생물 시계와 일상 리듬을 조절하는 곳으로 알려져 있다. - P188

과학자들이 새로운 발견들에 흠뻑 취해있는 기간은 일반적으로 10~20년, 드물게는 50년 이상이다. 또한 그들은 그 기간 동안 상상은 할 수 있으나 알 수는 없는 것들에 쉽게 매료된다. - P189

연구들을 통해 진짜로 중요한 물음이 처음으로 대답될 수 있는 형태로 제시되었다. 즉 마음을 구성하는 세포적 사건들은 무엇인가? "마음을 창조한다."라는 모호한 표현이 아니라 "마음을 구성한다."라는 표현을 쓴 것에 주의하라. - P189

전두엽에 성실성과 감정적 균형을 관장하는 부위가 있다 - P190

뇌 손상은 물리적 외상, 마비, 종양, 감염 그리고 중독 등을 포함한다. 그 정도는 겨우 감지되는 경우에서부터 뇌의 상당 부위가 없어지고 절단되는 경우에 이르기까지 매우 다양하다. 그리고 손상 위치와 크기에 따라서 사고와 행동에 다양한 영향을 미친다. - P191

뇌는 무거운 것으로 가격을 당하거나 특정한 형태의 독극물을 섭취해 손상을 입는 경우에 광범위하게 부풀어오르는데 이것이 너무 심하면 심장 박동이나 호흡을 통제하는 중앙 장치를 압박하게 된다. 결국 혈액 순환이 정지하고 몸 전체의 죽음을 맞게 된다. - P191

시상만 절단되면 뇌사 상태에 이른다. 시상은 신경 세포들로 이뤄져 있고 달걀 모양의 덩어리 2개로 되어 있는데 뇌의 중심부 근처에 자리를 잡고 있다. 그것은 일종의 중계 센터로서 냄새를 제외한 모든 감각 정보를 대뇌 피질로 전달해 주고 의식을 깨우는 기능을 한다. 꿈마저도 시상 회로를 통해 전달된 자극에서 촉발된다. - P192

신경외과 의사는 뇌의 건강한 조직이 어디에 있는지를 찾고 그것이 손상되는 것을 막기 위해 환자들이 의식을 잃지 않게 한 상태에서 피질이 전기 자극에 어떻게 반응하는지를 시험한다. 이제 이런 일은 신경외과 의사들에게는 일상적인 것이 되었고 그 실험 절차도 별로 까다롭지 않게 되었다. - P192

신체의 모든 부분으로부터 오는 자극을 처리하는 뇌 조직은 자기 자신에 대해서는 수용체가 없다. 그래서 뇌에 탐침을 이리저리 갖다 댄다 해도 고통을 느낄 수 없으며 감각과 근육 수축들만 혼합되어 나타난다. 예컨대 피질의 표면에 있는 어떤 자리를 자극하면, 환자는 영상, 가락, 이상한 소리 그리고 온갖 느낌을 경험하게 된다. 때로는 부지불식간에 손가락 같은 신체 일부가 움직인다. - P192

전체 뇌의 활동을 영상으로 볼 수 있는 장치를 만들기 위해서 과학자들은 물리학과 화학에서 개발된 세련된 기법들을 상당량 수용했다. 1970년부터 시작된 이른바 뇌 영상 장치 개발의 역사는 현미경의 분해능이 향상되는 과정과 유사한 전철을 밟아 왔다. 과학자들은 살아 있는 뇌를 연속적으로 모니터함으로써 개별 신경 세포가 모여 이루어진 전체 신경 네트워크의 활동을 낱낱이 보고 싶어한다. - P193

그렇다. 뇌라는 기계는 아직까지도 우리에게 엄청나게 낯설다. 과학자들은 뇌 회로의 극히 일부만을 알아냈을 뿐이다. 뇌의 주요한 부위들이 왜 그렇게 생겼는지에 대해서는 아직도 잘 모르고 있다. 단지 그것들이 다양한 기능을 하고 있다는 것을 통해 많은 것을 배울 뿐이다. - P193

뇌의 복잡성을 이해하는 가장 확실한 방법은 다른 생물 체계에 대해서도 그렇듯이 그것을 공학적인 문제로 생각해 보는 것이다. 하찮은 물질들로부터 뇌를 창조하는 데 필요한 일반적인 원리는 무엇인가? 건축물의 주요 특징들은 그 특징이 사전 계획을 통해서건 아니면 맹목적인 자연선택을 통해서 만들어졌건 간에 대개 예측 가능할 것이다. - P193

생물역학(biomechanics) 연구자들은 자연선택을 통해 진화된 유기적 구조가 공학적 기준으로 평가할 때 높은 수준의 효율성을 갖고 있다는 사실을 여러 차례 발견했다. - P194

생화학자들은 더 미세한 수준에서 효소 분자들이 얼마나 정확하고 강력하게 세포들의 행동을 통제하는지를 발견하고는 크게 놀랐다. 마치 신이 만든 제분기처럼, 서서히 진행되는 진화 과정은 결국 무언가를 갈아내고 만다. 그것도 어떤 시인이 말했듯 아주 미세하게 말이다. - P194

설명서를 쫙 펴놓고 뇌가 어떤 물리 문제들의 집합에 주어진 하나의 해답이라고 생각해 보자. 간단한 기하학으로 시작하는 것이 가장 좋다. 뇌는 엄청나게 많은 회로로 이루어져 있고 그 연결요소들은 살아 있는 세포들이다. 따라서 뇌를 담을 그릇은 상대적으로 엄청난 양의 조직을 담을 수 있어야 한다. 게다가 그 조직은 끊임없이 새로 만들어진다. 그렇다면 이상적인 뇌 용기는 둥근 공 모양이거나 그와 유사해야 한다. - P194

구 모양은 모든 기하학적 입체 중에서 그 부피에 대한 표면적이 가장 작다. 따라서 손상되기 쉬운 내부에 대해 최소한의 접근만을 허용한다. 그리고 수많은 회로가 밀집해 있을 수 있는 구조가 구 모양이다. 구 모양 구조 속에서 회로의 평균 길이는 최소화될 수 있다. 그 덕분에 회로를 만들고 유지하는 데 드는 에너지 비용을 줄이는 동시에 정보 전달의 속도는 높일 수 있다. - P194

뇌라는 기계의 기본 단위는 세포여야 한다. 이런 제약 때문에 뇌의 구성 요소들은 수신소와 동축 케이블 기능을 동시에 수행하는 끈모양일 때 가장 효율적으로 기능한다. 이런 이중 목표를 가진 세포들은 진화 과정을 통해 실제로 뉴런(neuron)으로 창조되었고, 우리는 뉴런을 신경 세포나 신경 섬유라고 부른다. 뉴런의 주요 부분이 다른 세포로부터 들어오는 자극을 받아들이는 장소로 기능하도록 뉴런을 설계한 것도 실용적이다. 뉴런은 자신의 신호를 축삭(軸素, axon)을 따라 전달할 수 있다. - P194

전달 속도는 어떻게 할까? 세포막의 탈극화에 따른 전기 방전이 신호 전달이 되도록 하자. 우리는 뉴런이 "발화한다."라고 표현한다. 뉴런 발화가 일어나는 동안 정보가 정확하게 전달되도록 뉴런의 축삭은 절연체로 둘러싸여 있다. 사실, 이 축삭은 흰색의 지방질로 된 미엘린(myelin) 수초로 둘러싸여 있는데 이 때문에 뇌가 밝은 색을 띤다. - P195

데이터에서 인사이트를 얻고 이를 유관부서에 효과적으로...

데이터에서 인사이트를 얻고 이를 유관부서에 효과적으로 전달하는 프로젝트를 할 때는 가장 먼저 프로젝트를 기획하고 관련된 데이터를 적절히 분석한 뒤 유의미한 결과물을 얻기 위한 실행을 해나가야 한다.

오늘 시작하는 부분에서는 크게 ‘기획-분석-실행‘의 과정 중 마지막 실행 단계에서 해야 할 것에 대한 얘기가 나온다. 어떤 프로젝트를 하든 간에 데이터 분석 결과에서 얻은 인사이트를 가지고 업무를 진행했을 때 그것이 회사의 매출을 증진시키는 등의 성공적인 결과를 가져올 수도 있지만 반대로 그렇지 못할 수도 있을 것이다. 성공이든 실패든 어떤 결과가 나오든 간에 그 결과에 대한 철저한 피드백이 중요하다는 게 저자의 생각이다. 다만 이 피드백도 단순히 추상적인 얘기만 오가는 것보다는 결과물과 관련된 데이터에 근거할 때 그 피드백의 가치가 좀 더 높아질 수 있을 것이다.

데이터를 분석한 결과를 토대로 가설을 세우고 그 가설이 맞는지를 지속적으로 검증함과 동시에 개선해나갈 점을 찾아나간다는 점이 과학자들이 하는 일들과 비슷하기에, 저자는 데이터 뒤에 ‘사이언티스트‘ 라는 말을 덧붙인 것 같다. 처음에는 데이터 사이언티스트라는 용어가 그저 멋있어 보이기 위한 영어단어의 조합인줄로만 알았는데, 본문을 읽으면서 그것이 단순히 멋의 문제가 아니라 나름대로 이 업무의 속성이 고스란히 내포되어 있는 말이라는 느낌을 받았다. 비즈니스 영역에서 얼마든지 무궁무진한 가치를 창출해 낼 수 있는 멋진 업무가 바로 데이터 사이언티스트가 하는 일이 아닐까 싶다.
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뒤이어지는 내용에서는 데이터를 실제 IT서비스에 반영하는 프로젝트와 관련된 얘기가 나온다.

본문을 읽어보면 이 프로젝트의 일반적인 프로세스가 데이터에서 인사이트를 얻는 프로젝트의 프로세스와 대동소이(大同小異)함을 느낄 수 있다. 물론 세부적인 내용들이 조금씩은 다르지만 큰 맥락 자체는 본질적으로 같기 때문이다.

본문에서는 데이터관련 프로젝트를 크게 2가지 유형으로 나누어서 이론적으로 설명하지만, 실무에 들어가면 여기 나왔던 이론적인 얘기들이 아주 다양한 형태의 업무로 쪼개져서 다가올 것이기에 신경써야할 게 한두가지가 아닐 것이고 이는 결코 만만한 일이 아님을 직감적으로 느낄 수 있었다.

바로 이어서는 IT서비스 데이터 반영 프로젝트 사례로 인터넷 서점의 인터페이스 세팅과 관련된 얘기가 나온다. 이론상으로 뼈대만 훑어보다가 실제 사례를 통해 뼈대에 살을 붙이는 느낌을 받았다. 실무적으로 어떤 식으로 일이 진행되는지 간접적으로나마 느낄 수 있어서 유익했다.
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뒤이어지는 글에서는 유능한 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기질에 대한 설명이 나오는데, 저자가 언급한 기질들에 부합하는 독자라면 이쪽 분야에 상대적으로 기본적인 재능이 있는 것으로 판단해도 무방할 듯하다. 물론 실무적인 역량을 위한 노력들이 당연히 수반되어야 훌륭한 데이터 사이언티스트가 될 수 있겠지만 말이다.
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오늘 포스팅의 마지막 부분이자 이 책의 마지막 챕터에서는 저자가 강의차 학교에 가서 만나는 수많은 학생들과의 진로 상담을 통해 느꼈던 점들을 간단히 나눈다. 좋은 얘기들이 많이 나오는데, 독자인 내가 느낀 핵심은 일단 뭐가 됐든 관계없이 조금이라도 관심이 생긴 분야가 있다면 약간의 시간을 투입하여 그것과 관련된 간단한 결과물이라도 만들어보라는 것이었다. 이러한 과정을 통해 자신이 그 분야에 맞는 사람인지 여부를 몸소 느낄 수 있기 때문이다.

그리고 다음 포스팅에서 좀 더 자세히 다루겠지만 저자가 속한 데이터 분야든 혹은 이외의 다른 분야든 관계없이 진로 선택시 고려해야 할 사항들에 대해 나름 체계적으로 정리된 질문들과 관련된 내용들이 나온다. 이 내용들은 다음 포스팅에서 좀 더 자세히 다뤄 보겠다.

왜 성공했고 왜 실패했는지 알아야 다음에 다른 환경에서 또 사용할 수 있다. 데이터 사이언티스트가 이 분석 과정에까지 동반해야 ‘데이터가 회사를 위해 일하는 회사‘라고 할 수 있다. - P141

IT기업에서는 아무래도 웹/앱 내 기능이나 구성을 최적화하기위한 분석을 하는 경우가 많은 편이다. - P141

데이터 분석 결과 만들어진 알고리즘이 IT서비스나 웹/앱에 직접 반영되는 프로젝트의 일반적인 프로세스

• 프로젝트 초반 : 기획

1. 기한 내 수행할 프로젝트의 범위를 정한다.

2. 유관 부서의 필요를 듣고 함께 연구해야 할 문제를 정한다.

3. 현재 웹/앱 데이터를 확인하고 필요하다면 추가 데이터를 모은다.

• 프로젝트 중반 : 분석

4. 목적에 맞는 가설들을 검증한다.

5. 가설을 실제 웹/앱에 반영할 수 있는지 구체화한다.

6. 필요하다면 수식이나 알고리즘을 만든다.

• 프로젝트 후반: 실행

7. 개발 담당자들과 반영 여부를 논의한 후 실제 웹/앱에 반영한다. 가능하다면 미리 테스트를 한다.

8. 실행 효과를 데이터로 검증한다. 대안을 미리 만들어두었다면 가장 나은 것을 선택한다.

9. 향후 웹/앱에서 실제 고객들의 반응을 지속적으로 추적하고 필요하다면 모델을 수정·보완한다. - P143

사람에게 인사이트를 전달하는 프로젝트와는 달리 실제로 웹/앱에 분석 모델이 사용되는 경우에는 엔지니어와의 협업이 많아진다. 웹/앱에서 어떤 에러를 만들어내지는 않는지, 상충되는 부분은 없는지 확인하면서 프로젝트를 진행한다. 인문적 역량보다는 기술적 역량이 좀 더 강조될 수밖에 없다. - P143

모든 것이 가능하나 모든 것을 한꺼번에 진행하기는 어렵다. 빠르게 개선되어야 할 시급한 프로젝트, 언젠가 해야 하지만 당장 급하진 않아서 천천히 진행할 중·장기적 프로젝트를 나누는 것도 방법이다. - P145

각 담당자들이 그들의 언어로 필요하다고 생각하는 기능을 얘기할 때 그 ‘원인‘이 무엇인지 파악해야 한다. 말하는 그대로 만들 필요는 없지만 왜 그 기능이 필요하다고 하는지 맥락을 파악하는 것이 중요하다. - P146

각 실무 담당자들이 필요하다고 얘기하는 데는 다 이유가 있는 법인데, 구상하는 것들을 일단 가감 없이 들어보는 것이 좋다. 그리고 그중 가장 선행되어야 할 일이 무엇인지도 의견을 들어본다. - P146

실제 데이터를 모았다면 가설을 검증하면서 분석을 해본다. ...(중략)... 생각한 것이 전부 그대로 드러나지 않을 수도 있는데, 또 다른 관점에서 보면 새로운 발견을 할 가능성도 있다. - P147

개인별로 의미 있는 차이가 나왔다고 해서 모든 것을 반영하기는 어려울 수도 있다. 1명의 사람이라도 행동 특성상으로는 여러 그룹에 속할 수 있기 때문에 어떤 기준을 먼저 보여줘야 할지도 고민해봐야 한다. - P148

동일한 수라 하더라도 책 1,000권의 유사성을 분석하는 것과 1,000명의 구매 패턴을 분석하는 것 중 사람 분석이 더 어려울 때도 있다. - P148

웹/앱에서 어떨 때 어떤 책을 보여줘야 할지 규칙을 만들었다면 기계가 이해할 수 있도록 기계언어로 규칙을 전달해야 한다. - P148

인사이트를 사람에게 전달할 때는 반드시 알고리즘을 만들지는 않는다. 사람의 말로 풀어내는 것이 더 중요하기 때문이다. 하지만 웹/앱에서는 기계가 알아들을 수 있도록 프로그래밍 언어를 사용해 코딩해야 한다. 가상이지만 웹/앱 화면이 움직일때 따라야 할 규칙을 만들어주는 것과 비슷하다. - P149

내가 상상했을 때와 실제로 소비자에게 전달되었을 때 효과가 다르거나 전혀 없을 수도 있기 때문에 가능할 경우 테스트를 해보면 더 좋다. 사람들에게 추천 도서를 보여줬는데 크기가 작거나 화면에서 보이지 않는 귀퉁이에 있어 그 책을 전혀 클릭하지 않을 수도 있다. 혹은 추천 로직이 잘못되면 왜 이런 걸 보여주느냐며 귀찮아하는 경우도 있다. 의도한 대로 화면이 구성되도록 테스트해보면 좋다. - P150

웹/앱 업데이트에 대한 사람들의 반응은 좋을 수도 나쁠 수도 있다. 나쁜 것들은 개선하고 좋은 것들은 더 좋게 만들면서 반응의 차이를 살핀다. 한번 만들고 끝이 아니라 소비자가 원하는 것들을 계속 찾아내야 한다. - P150

웹/앱 개선 프로젝트는 개발 일정이 정해져 있는 경우가 많다. 서비스를 사용하는 사람들에게 개인화 추천을 하거나 가장 효율적인 화면을 보여주거나 구매 편의성을 높여주기 위한 방법을 고민하면서 이를 숫자로 증명하고 모델을 만드는 일을 하게 된다. 이때 개발자들과의 협업은 필수이며 실제로 웹/앱 화면에 반영되는 것을 상상하면서 기획해야 한다. - P151

무엇이든 가능하지만 모든 것을 기한 내에 다 할 수는 없다.
일정 기간 안에 수행할 프로젝트의 범위를 정해야 한다. - P151

지금 분석해야 하는 문제를 정의한다. 예를 들어 고객들이 특정 아이콘을 자주 사용하고 있는지, 사용하고 있지 않다면 개선해야 할지 삭제해야 할지, 그 아이콘을 통해 고객 편의나 수익이 만들어지고 있는지 등 확인해야 할 연구 문제를 구체화한다. - P152

웹/앱이 론칭됐다고 해서 데이터 사이언티스트의 일이 끝난 것은 아니다. 예상치 못한 오류가 생길 수도 있고 실제 고객의 건의에 따라 불편한 점들이 보완될 수 있다. 완제품이 나오면 수정하기가 어려운 실물 제품과 달리 끊임없이 오류를 수정해야할 가능성도 있다. - P155

앞으로 반복적인 일은 점점 더 기계가 대신하게 되고 인간은 그 결과물만 받아보는 일이 점점 더 늘어날 것이다. - P156

머신러닝 자동화 기술Auto ML은 기계학습의 어려운 부분을 블랙박스 영역으로 남겨둔 채 결과를 낼 수 있게 한다. 입력과 결과를 구상할 수만 있다면 중간 부분은 이미 만들어져 있는 쿼리로 해결해주는 것이다. 이런 현상과 함께 그 반대편에서는 인간의 인문학적 판단이 더욱 중요해지리라 예상된다. 시간과 노력으로 하던 일들을 기계가 대신해주는 만큼 사람만이 갖고 있는 고유의 사고력이 더 많이  요구되는 것이다. - P157

기계가 알아서 학습을 하고 있다면 ‘무엇을 학습해야 하는지‘, ‘학습한 데이터로 시장에 무엇을 내놓아야 하는지‘ 같은 결정이 나 자신은 물론이고 다른 기업과의 차이도 만들어낼 수 있다. - P157

가설들과 가능성들을 테스트하는 것을 일반적으로 ‘AB테스트‘라고 부른다. A 조건과 B 조건을 비교한다고 보면 된다.
이때 조건이 꼭 2개일 필요는 없다. - P159

기계가 대신할 수 없는 영역이 분명 아직 남아 있다. 기술이 가져올 환상적인 미래 때문에 간과하는 부분들이 있다. 결국 그 기계를 학습시키는 것도 사람이고 결과를 책임지는 것도 사람이고 기술이 알려주는 데이터를 기반으로 전략을 세우는 것도 사람이며 신제품의 디자인을 결정하는 것도 사람이다. 사람이 해야 하는 최소한의 기능은 계속 남아 있을 것이고, 그 최소한의 기능이 사실 가장 중요한 영역일지도 모른다. 바로 인간의 판단력이나 창의성과 맞닿아 있는 지점이다. - P160

인문학적 사고를 바탕으로 기술을 이해해야 한다. 기술의 발전이 필요 없다는 것도 아니고 인문학이 더 중요하다는 것도 아니다. 기술과 인문은 분리되어 있는 것처럼 보이지만 분명히 함께해야 할 영역이다. - P160

파마를 한 뒤 일정 기간 물을 멀리해야 탱글탱글한 파마머리가 유지된다 - P161

어떤 분야, 그것이 아무리 사소하고 작은 것처럼 보여도 무언가 하나에 깊이 빠진 적이 있는 사람은 남들과 다른 시야를 갖게 된다 ...(중략)... 그리고 그 시야는 인생에 상당히 도움이 된다. 어떤 주제를 깊이 파고들어본 적이 있느냐 없느냐에 따라 다른 분야를 대하는 관점도 달라진다. - P161

전혀 상관없어 보이는 분야의 지식이 내 일에 도움이 되는 순간은 언젠가 찾아온다. - P162

똑같은 문제를 보고 남들과는 다른 당신만의 시각으로 설명할 수 있는가? 꼭 ‘새로운 시각‘일 필요는 없다. 자신만의 관점을 갖고 있는지가 중요하다. - P162

하나 이상의 분야에서 전문가가 되면 자연스럽게 ‘관점‘을 갖게 될 것이다. 자신도 모르는 사이 안목으로 스며드는 것이다. 차에 시동이 걸리지 않을 때 기계공학자는 시동장치를, 전기공학자는 배터리를, 화학공학자는 연료를 생각한다는 얘기가 있다. - P163

회사에 정말로 도움이 되는 자신만의 관점이 있다면 대단한 강점이 될 수 있다. 남의 시각을 복사하는 것이 아니라 나만의 관점으로 해석하는 능력을 가져야 한다. 계산은 기술이 대신해주고 정답은 검색 한 번으로 쉽게 찾을 수 있는 시대이기 때문이다. - P163

코딩은 머릿속에 선명한 이미지가 있을수록 더 빠르게 배울 수 있다. 분석을 잘하려면 내 머리로 상상하고 그 상상을 논리적으로 증명하고 실제로 분석할 수 있어야 한다. - P163

머릿속에 대강이라도 원하는 결과물이 있는 것이 좋다. 이를 위해 여러 데이터를 조합한 결과를 상상할 수 있어야 한다. - P163

데이터로 코딩을 하다 보면 수도 없이 이 데이터와 저 데이터를 연결해야 하는 일이 생긴다. 이렇게 뒤집어보고 저렇게 뒤집어봐야 하는 일의 연속이다. 어떻게 하면 이 테이블과 저 테이블을 연결했을 때 오류가 없을까? 어떻게 하면 의미 있는 결과를 찾을 수 있을까? 이때 머릿속으로 어떤 결과물이 나올지 상상할 수 없다면 창의적인 분석이 어렵다. - P164

데이터의 조합을 머리로 상상하지 못하면 실제로 코딩을 할 수도 없다. 상상한 대로 결과물이 나오지 않으면 나중에 수정할 수 있지만 처음부터 상상을 할 수 없다면 아예 다음 단계로 갈 수가 없다. - P165

전문용어를 쓰자면 엑셀에서 피벗* 기능을 쓸 수 없는 사람이 코딩을 하면서 분석할 가능성은 거의 없다. 먼저 엑셀로 시트간 조합**이나 피벗 등의 원리를 이해해보는 것이 좋다. 엑셀에 있는 표로 상상하기 어렵다면 코딩을 배우기 어려울 수도 있다. - P165

pivot :  데이터를 좀 더 쉽게 분석하도록 요약하는 기능. 행렬 재배치와 연산 등을 할 수 있다. - P165

vlookup : 엑셀에서 특정 값을 찾고 계산하거나 대치할 수 있게 해주는 함수. - P165

상상한 결과물을 만들기 위한 재료는 당연히 데이터다. 날것 상태인 로데이터(raw data)는 정말 작은 단위의 데이터이기 때문에 어떻게 분석하느냐에 따라 같은 데이터로도 수천수만 가지 분석을 할 수 있다. 그 작은 단위의 데이터를 어떻게 조합할지 구체화하기 위해서는 논리적인 사고 단계가 반드시 필요하다. - P165

raw data :  수집한 원래 자료, 즉, 전환이나 가공되기 전 최초의 형태를 지닌 자료. - P165

단계적으로 생각할 줄 알아야 한다 - P166

코딩의 기본은 논리력이다. 단 한 글자, 단 한 줄만 잘못돼도 원하는 결과를 얻지 못할 수도 있다. 남이 작성한 쿼리를 가져다 쓸 때도 자신이 원하는 방법으로 수정해야 하는 경우도 있고, 스스로 수백 수천 줄의 쿼리를 논리적인 단계에 따라 한 줄 한 줄 정성껏 작성해야 하는 경우도 많다. - P166

분자 단위가 어떻게 물질이 될 수 있는지 상상할 수 없는 사람은 스스로 코딩을 하고 쿼리를 작성할 수 없을 가능성이 높다. 낱개의 블록을 이렇게 쌓으면 이런 모양이 나오고, 저렇게 쌓으면 저런 모양이 나온다는 것을 상상할 수 있어야 하나하나 흩어져 있는 데이터를 모아 결과물을 만들 수 있다. - P166

머리로 상상한 것을 가장 빠르게 구체화하는 방법은 바로 상상한 그 사람이 손을 움직여 결과물을 내고 확인하는 것이다. 남에게 시키면 그만큼 기다리는 시간이 필요하고 자신이 원하는 그대로 나오지 않을 가능성도 있다. 시간 지연 없이 자신의 머릿속에 떠오른 것을 확인할 수 있으면 그만큼 더 빨리, 더 나은 결과물을 얻을 수 있다. - P167

자신의 손으로 직접 결과물을 만들어내고 싶다는 동기부여가 있는 사람이 기술을 배울 확률이 높다. 혹은 높은 수준의 기술을 갖지 않더라도 남이 작성한 쿼리를 보고 응용할 수 있을 정도의 학습 의지를 가져야 한다. 자신이 직접 통계적으로 가치있는 쿼리를 작성하고 인사이트를 찾고 모델링을 하고 싶다는 생각을 해야만 데이터 사이언티스트가 될 수 있다. - P167

자신의 경험과 장점을 바탕으로 데이터 프로젝트의 목적을 달성하기 위한 모든 역량을 동원할 수 있는 전문가가 되어야 한다. - P168

학업이나 조직 경험을 통해 집중적으로 얻는 역량들이 있다. 그 모든 경험들이 나중에는 균형을 이루게 된다. - P169

해보는 것만큼 중요한 것은 없다. 한 일에 대한 후회보다 하지 않은 일에 대한 후회가 훨씬 더 오래 간다. 그러니 데이터 사이언티스트가 궁금한 사람이라면 이 책을 읽는 데서 그치지 말고 데이터를 분석해보는 일을 꼭 직접 해보길 바란다. - P175

상상만으로 고민하지 않길 바란다. 딱 10시간만이라도, 엑셀로라도 분석 과정을 경험해보길 바란다. 직업을 선택하는 것은 향후 몇 년 혹은 남은 미래 전체가 걸린 결정을 하는 일이니 신중해야 한다. - P175

데이터 사이언티스트가 되든 되지 않든, 자신이 좋아하는 일을 하길 바란다. 이런저런 이유와 팍팍한 인생 탓에 좋아하는 직업을 갖지 못했다면 현재 직업에서 자신이 좋아하는 지점을 찾아내면 좋겠다. 뭔가를 정리하는 것을 좋아하는 사람인지, 결과물을 만들고 이름을 알리는 데서 희열을 느끼는지, 매일 반복적인 일을 할 때 마음의 안정을 느끼는지 등 분명 자신만이 좋아하는 부분이 있을 것이다. - P175

나를 설명할 수 있는 나만의 키워드를 찾아냈다. - P176

[100자평] 딱 1억만 모읍시다

딱 1억만 모읍시다 - 돈쭐남의 목돈 마련 챌린지
김경필 지음 / 경이로움 / 2024년 10월

이 책은 단순히 1억 원을 모으는 노하우만 담겨있지 않다. 우리들의 전반적인 소비습관, 각종 언행이나 사고방식 등도 점검하고 그것들을 바람직하게 만드는데 도움을 준다. 또한 1억이라는 것의 가치가 단순히 산술적인 금액 이상이라는 것을 느낄 수 있게 해준다. 재테크에 관심은 있지만 어떻게 시작해야 할지 감이 안 잡힌다면 이 책이 도움이 될 것이다.