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[데이터 과학자 되는 법]은 책 제목부터 딱 그 궁금증을 해결해 주겠다는 강한 자신감이 느껴졌다. 읽어보니 데이터 과학자가 아니어도 취업, 이직부터 탄탄한 커리어를 쌓는 방법, 채용하는 사람 모두에게 도움 될 내용이 가득했다.

이 책은 4개 파트 총 16개 챕터로 구성되어 있다. 데이터 과학이 무엇인지, 어떤 일을 하고 커리어를 쌓아야 하는지, 프로젝트는 어떤 프로세스로 진행되는지, 이직과 퇴사를 준비할 때 필요한 것까지 총망라하고 있다. 업계에 종사하는 사람들의 인터뷰로 생생한 현장 분위기를 알 수 있으며, 챕터마다 추가로 더 참고할 만한 책과 해외 데이터 사이언티스트의 블로그 링크도 포함하고 있다. 또한 커버레터 및 이력서 작성, 면접 질문 준비까지 담겨있어 채용부터 이직, 커리어 발전 로드맵까지 이 책 한 권으로 모두 준비할 수 있다.

이 책을 통해 어떤 커리어에도 적용할 수 있는 통찰력을 키우는 4가지 방법을 배울 수 있었다.

블로그가 내가 쓰는 내 이력서이자 추천서다. 이력서를 쓸 때 신입이든 경력이든 프로젝트 진행 경험을 묻는다. 내가 그 과정에서 어떤 기여를 했고 무엇을 배웠는지를 작성해야 한다. 갑자기 과거 일을 떠올리면 잘 기억도 안 나고 제대로 작성하기도 어렵다. 미리미리 정리하고 작성한다는 생각으로 블로그에 내 경험을 축적하자. 글쓰기 능력도 키울 수 있고 내 블로그를 보고 새로운 기회가 먼저 주어질 수도 있다. 데이터 과학자는 분석 데이터만 숫자만 전달하는 사람이 아니다. 상대가 누구든 그 숫자에 어떤 스토리가 있는지 설명할 수 있어야 한다. 평소 블로그에 글을 써둔다면 이 또한 프로젝트와 경험이 된다.

협상의 기본은 상대가 원하는 걸 파악하는 거다. 취업을 목표로 한다면 이력서를 누가 보는지, 채용자의 입장에서 읽고 싶고 뽑고 싶은 이력서를 보여줘야 한다. 프로젝트를 한다면 고객의 질문이 무엇인지, 원하는 게 무엇인지 알아야 고객이 원하는 결과물을 만들 수 있다. 회사에서 일을 할 때도 마찬가지다. 동료나 상사가 요청한 게 무엇인지 파악하는 게 먼저다. 그러려면 상대의 마음에 진심으로 공감해야 한다.

커뮤니티에 참여해야 하는 이유는 크게 두 가지다. 첫째는 다른 관점을 배우기 위해서이고, 둘째는 의사소통 능력을 키우기 위해서다. 우리는 모두 다르다. 독학은 한계가 있다. 다른 사람과 의견을 교환하며 시야를 넓히고 슬럼프가 와도 서로 이끌어 줄 수 있는 커뮤니티에 함께 하면 빨리 많이 배울 수 있다. 또한 어디나 관계에서 의견 차이나 갈등은 생기기 마련이다. 이를 해결하고 소통하는 과정이 혼자서는 쌓을 수 없는 소중한 경험이다.

우리는 살면서 다양한 실패를 경험한다. 이는 당연한 과정이다. 바로 채용되지 않을 수도 있고 프로젝트 결과가 좋지 않을 수 있다. 원하던 직장에 들어갔는데 지내다 보니 나와 맞지 않을 수 있다. 그럴 때마다 좌절하지 말고 실패 원인을 분석하고 수정해서 재도전하면 된다. 스스로 자책할 필요도 없고 누군가를 원망할 시간도 없다. 실패를 묻어두면 다음에 비슷한 이유로 또 실패한다. 다음 기회에 잘하려면 실패도 의연하게 분석하자.

만약 본인의 건강과 커리어에 미치는 영향이 좋지 않다면 이직을 고려해야 한다. 직장 생활을 7년째 하고 있는데 이 대목에서 참 많은 공감이 갔다. 커리어뿐만 아니라 회사가 내 건강을 해치는 주범이라면 그 영향을 줄이려고 노력해야 한다. 한 번 나빠진 건강은 그 회사 내에서 아무리 직무를 바꿔도 크게 개선되지 않는다.

완벽한 시작은 없다. 일단 시작하고 하면서 수정하는 게 맞다. 커리어든 일이든. 우선 일을 하는 사람이라면 블로그를 시작하자!

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."