조정래 소설은 재미있다. 최근에 지인과 대화 중 ‘...

조정래 소설은 재미있다.

최근에 지인과 대화 중 ‘소설을 좋아한다’는 말을 했다가
MBTI 성격검사 이야기가 나왔다.
보통 강한 T형(사고형)은 소설이 허구라서 잘 안 읽는다는 것이다.
“어..맞아요. 전 그래서 소설만 읽진 않고 비문학도 같이 읽어요..”

근데 생각해보니 내가 T형인지 F형(감정형)인지 헷갈렸다. 예전엔 T였던거 같은데 요즘은 사람들에게 F형이라 말하고 다녔기 때문이다.

그래서 오늘 정식 검사지로 다시 검사해봤다.


T였군..^^
하지만 거의 경계선에 있어서 바뀔 수도 있단다.

아무튼 소설이 허구이긴 하지만 흥미로운 스토리텔링 속에서 감동과 통찰력을 제공하는 것 같아 나는 좋다!!

그런 의미에서 조정래 작가의 ‘천년의 질문’도 재밌다!!

물론 동일 작가의 다른 작품들도 재밌게 봤지만ㅎㅎ

처음 보면 어디서 많이 본 듯한 한국 영화들(베테랑, 내부자들 등)을 짬뽕한 것 같다. 하지만 영화와 달리 소설은 내 페이스대로 장면을 상상하여 연출할 수 있고, 무엇보다 전지적 작가 시점의 힘으로 인물마다 내면 심리를 다 파헤쳐볼 수 있다. 그리고 당연히 허구지만, 비현실적으로 재치있고 유창하게 대화하는 문장과 그 속에 표현된 단어들을 보면 놀랄 때가 많다. 곳곳에 매력을 많이 넣었나보다.

결국 작가가 전달하고자하는 메세지를 수용하든 비판하든 그건 독자의 몫이다. 하지만 문학적 상상력을 제공하며 재미를 느끼게 해주는 소설을 만들어낸 작가들에게 분명 감사를 표현하고 싶다!!^^

[오늘의 한문장] 문과생, 데이터 사이언티스트 되다

향상심, 즉 더 나아지고 싶다는 마음은 데이터 사이언티스트에게 가장 필요한 자세 중 하나다. 내 주변의 뛰어난 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어에게서 공통적으로 발견한 기질이기도 한데, 이들은 늘 호기심이 끊이질 않고 더 발전하기 위해 스스로 공부하며 정신없게 바쁘지 않으면서도 부지런하다.

진심으로 지금보다 나아지길 바라는 마음, 지금 있는 문제를해결하고 더 나은 방법을 찾고 싶은 마음, 새로운 기술이 나왔을 때 기꺼이 자신의 시간을 들여 습득하려는 마음, 이런 마음을 나는 향상심이라고 부르고 싶다.

동기는 현실과 이상의 차이를 느낄 때 부여된다. 이상이 없으면 현실에서 더나아지기 위한 노력의 필요도 못 느낀다. 꿈을 꾸는 건 그래서 중요한 일이다.

한 데이터 사이언티스트는 이렇게 얘기했다. 좋은 데이터 사이언티스트가 되려면 견고한 성에 갇혀 있는 것이 아니라 성문을 열고 마을로 나와 사람들과 함께해야 한다고, 자신만의 분석이 아닌 고객이 원하는 분석을 하기 위해서는 영업 조직과 친밀해야 한다는 것이다.

해석은 데이터 사이언티스트의 일 가운데 화룡점정이라 해도과언이 아니다. 데이터 분석 결과 중 의미 있는 일을 가려내는경험, 사람들이 받아들일 수 있는 얘기로 전달해보는 경험은 많으면 많을수록 좋다. 해가 거듭될수록 데이터 안에서 더 풍성한얘기를 찾아낼 수 있게 된다.

금은 금인데 사금처럼 정제를 해야 금을 얻는 경우도 많다. 정말 귀찮고 어려운 일이지만 사금도 금이다. 손이 많이 가는 데이터도 때로는 귀한 가치를 지닌다.

코딩조차 필요 없는 세상이 올지도 모른다. 기술보다 더 중요한것은 코딩한 내용이 가지고 있어야 할 기본적인 ‘논리‘ 혹은 데이터 처리 기술로 얻을 수 있는 결과물의 이해‘라고 생각한다.
코딩 기술 자체는 변할 수 있지만 그 원리는 변하지 않을 것이기 때문이다.

[오늘의 한문장] 문과생, 데이터 사이언티스트 되다

그런데 지금 생각해보니 먼저 제너럴리스트가 되어야 스페셜리스트가 될 수 있는 것 같다. 요즘에는 학문의 경계나 분야도모호해지고 있다. 연결을 통해 빛나는 아이디어를 만들어낼 수있는 시대다.

스페셜리스트가 될 수 있는 중심축을 하나 세운 다음 제너럴리스트로서 여러 분야를 두루 알고 차용할 수 있어야 한다. 이것이 진정한 전문가가 되는 길이다. 하나의 전문 분야를 가진뒤 다른 분야를 만날 때 생각의 깊이가 달라진다.

무엇이든 아는 것은 또 다른 영역에 도움이 된다. 쓸모없는 경험이란 없으며, 언젠가는 분석의 자양분이 된다.

박쥐의 고통을 감수하라
이렇게 스페셜리스트이자 제너럴리스트가 되기 위해서는 박쥐 같은 시간을 보내야 한다.

익숙하지 않은 업계의 지식을 쌓는 데는 시간이 필요하다. 이때 모른다는 사실 혹은 단점은 빠르게 인정해야 한다. 그래야새로운 것을 배우는 데 필요한 촉을 곤두세우고 스펀지처럼 흡수할 수 있다.

경쟁자에게는 내가 아는 정보를 알려주고 싶지 않을 수도 있다. 그런데 내 능력에 자신감이 있다면 경쟁자와 같이 성장하고 같이 더나은 일을 할 수 있다는 신뢰가 생기며 내가 아는 것을 아낌없이 나눠줄 수 있다.

이처럼 데이터에는 사람들이 주장을 객관적으로 받아들이...

이처럼 데이터에는 사람들이 주장을 객관적으로 받아들이게하는 힘이 있다. 반드시 어려운 숫자를 보여주지 않더라도 논리적인 사고의 흐름 속에서 의문이 생기는 부분을 데이터가 채워줄 수 있다. 이런 이유로 기업에서도 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 문화가 점차 확산되고 있다. 더 많은 데이터를 가진기업일수록 더 정확한 의사결정을 할 수 있고, 더 나은 데이터를 제시하는 사람은 더 논리적인 사람으로 인식된다.

그로스 해커‘는 성장rowth과 해커Hacker의 합성어로 데이터사이언티스트처럼 새로운 개념으로 등장한 직업이다. 진짜 해커는 아니지만 기업의 성장과 판매를 높이는 요인을 해커처럼파헤쳐 기업의 성장률이나 판매율을 높일 수 있는 방안을 찾는데 집중한다. 예를 들어 웹사이트에 어떤 변화를 주었을 때 판매율이 얼마나 높아지는지 알아내고 그 변화를 바로 다음 단계에 적용해보는 것이 그로스해커가 하는 일 중 하나다.

기업에 필요한 비즈니스 인사이트나 마케팅 아이디어를 얻기 위해, 혹은 웹/앱에서 판매를 높일 수 있는 모델을 만들기 위해 데이터를 활용할 줄 알아야 한다. 현장 실무에 대한 사업 감각도 있어야 하고 통계 지식도 있어야 하며 데이터 분석을 구현해내는 기술까지 이해할 수 있어야 한다.

스타벅스코리아에서 함께 일한 팀원들의 특별한 점은 이렇게분석부터 보고서 작성, 보고까지 직접 한다‘는 것이다. 초기에는 인력이 많지 않아 그랬던 면도 있지만 현재는 분석의 완결성때문인 경우가 많다.

자신이 부족한 부분을 채우는 데 시간을 들이는 것보다 잘하는 일을 더잘하게 만드는 것이 훨씬 더 효율적이라는 관점이다.

여러 번 반복하지만 데이터 사이언티스트가 하는 일의 핵심은숫자와 현실의 연결이다. 현실을 바라보는 인간의 언어와 데이터 사이를 잇는 가교 역할을 한달까.

데이터 분석의 첫 단계는 인간의 언어에서 시작된 질문을 어떻게 숫자로 만들어낼지 탐색하는 일이다.

결과물을 상상할 수 있을 때 언어를 더 빠르게 배울 수 있고, 데이터에 목적이있을 때 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있다.

싫어하는 전공을 계속 들으라는 것은 아니다. 다만 내가 하고싶은 일에 필요한 역량이라면 꾸준히 지속할 필요가 있다는 뜻이다. 앞서 말했듯 내 전공이 아닌 다른 분야의 공부를 꾸준히하다 보면 내 전공의 전문성에 그 분야가 더해져 나만의 강점이생긴다.

우리가 어떤 선택을 한 데에 분명 이유가 있다. 먼 길을 돌아온 것처럼 느껴지고 내가 저걸 왜 했었지?‘ 싶은 일들도 있을 것이다. 하지만 지금 하는 일에 그때의 경험을 접목해보려고 노력한다면 버려지는 시간은 하나도 없다.

[오늘의 한문장] 천년의 질문 2

‘도시는 자꾸 비대해지고, 비대해지는 만큼 경쟁은 치열해지고, 경쟁은 서로를 적대시하게 되고, 그 적대감은 서로를 경계하며 소통이 차단되는 개체화가 되고, 그 분열은 서로를 소외시키다가 끝내는 자기 자신까지 소외시키기에 이른다. 그 자기 소외는 곧 정신 질환 상태에 이르는 것을 말하며, 그것은현대 도시인들이 갖는 가장 큰 비극이다. 그 치유책은 단 한사람만이라도 하소연할 수 있고, 넋두리를 할 수 있는 친구를 갖는 것이다. 그 학자의 말마따나 거대한 회사의 그 많은사람들은 날마다 대하면서도 마음이 전혀 통하지 않는 사무적 관계일 뿐이었다.