'딥러닝/머신러닝을 활용한 시계열 데이터 분석 강의'는 시계열 데이터 분석의 기초부터 딥러닝을 활용한 심화 모델링까지 정말 폭넓게 다루고 있었답니다. 단순히 이론만 나열하는 강의가 아니라, 실제 데이터를 가지고 직접 코드를 돌려보며 실제 실무 스킬을 간접적으로나마 경험할 수 있었다는 특징이 있었어요.

​돌이켜보면 60일이라는 시간은 절대 짧지 않은 시간이었어요. 하지만 60일 동안 챌린지를 통해, 막막하고 의미 없어 보이던 방대한 숫자들 속에서 내가 알고 싶은 이야기를 찾아내고, 그 의미를 읽어내는 법을 배울수 있었다고 생각해요. 단순한 기술 습득을 넘어 새롭게 세상을 보는 관점을 얻게 된거죠!

환급 챌린지에 참여한 이유는요.

사실 솔직히 고백하면, 처음엔 단순히 ‘환급’이라는 단어에 혹해서 시작하게 되었어요. 원하는 것도 배우고, 비용 부담까지 덜 수 있다는 점은 직장인인 저에게만이 아니라 누구에게라도 상당히 매력적인 것이었다고 생각해요. 그러나 환급만이 아니라, 속으로는 '자기계발'에 대한 욕구가 크게 있었다고 생각해요. 원래 평소에도 막연하게나마 데이터 분석에 대한 관심을 가지고 있었거든요. 하지만 매일 반복되는 업무와 스트레스 받는 생활에 언제나 시간 부족, 체력 부족으로 실천하기 어렵다는 생각만 했었지요(뭐... 사실은 의지가 부족했던 저의 핑계였던 것이죠). 반복되는 업무속에 갇혀있다 보니, 어딘가에 정체되어 있는 느낌, 나아가지 못하고 제자리 걸음만 하고 있는 것 같다는 생각에 때로는 불안해하기도 했었답니다.

그런 상황에서 다소 불순한 동기(?)일 수도 있겠지만, '환급'이라는 구체적인 목표(!)가 걸린 챌린지는 60일 동안 매일 컴퓨터 앞에 앉아 학습을 계속해야 하는 강력한 동기(!)를 부여해주었어요. 그렇게 하루하루 (반)강제적이면서도, 의무감을 가지고 시작한 것이었답니다.

가끔씩은 블로그에 학습기록을 남기다 보면, 저와 비슷하게 환급 챌린지를 수행하고 있는 다른 분들의 블로그들도 구경할 수 있었답니다. 공간은 다르지만 보이지 않는 장소에서 함께 공부하는 듯한 분위기를 느낄 수 있어서 왠지 모르게 든든했던 것 같아요. 그리고 무엇보다도 매일 조금씩, 조금씩 이라도 앞으로 나아가고 있다는 그 느낌이 정말 좋았던 것 같아요. 특히 오류가 나는 코드가 해결하고, 어제 이해할 수 없었던 코드를 오늘 이해하게 되는 그 순간 순간의 기쁨들이 마지막까지 챌린지를 완주하게 한 원동력이 되었던 것 같습니다.

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왜 이 강의를 선택했냐구요?

수많은 강의 중에서 시계열 데이터 분석 강의를 선택한 건 순수한 호기심 반, 주식투자에 데이터 분석을 제대로 활용해 보고자 하는 욕망 반으로 시작되었어요. 사실 평소에도 뉴스에 나오는 경제 지표나 여러 데이터들이 시간에 따라 어떻게 움직이는지가 늘 궁금했었답니다. 특히 저에게는 예측 불가능의 영역(?)이라 여겨지는 '주식시장'이 과연 어떤 원리로 움직이는지, 그리고 이것을 조금이라도 예측할 수 있을지에 대한 관심이 아주 많았어요. 그리고 남들이 하는 주식시장 분석이나 차트분석을 그대로 따라가는 것이 아닌, 다양한 데이터들을 나만의 시각과 방식으로 해석해보고 싶었던 것 같아요. 더욱이 이 강의는 그냥 시계열 데이터 분석 강의가 아닌, 머신러닝과 딥러닝까지 접목된 강의였기 때문에, AI의 힘을 빌리면 더 정밀하게 주식시장의 복잡한 움직임을 예측할 수 있지 않을까 하는 기대감으로 강의를 선택하게 되었답니다.

또 다른 결정적인 이유는 바로 강의가 '구글 코랩'을 활용한다는 점이었어요. 집과 회사에 있는 컴퓨터는 게임이나 영상 편집은 물론, 문서 작업만으로도 가끔씩 소리를 지르며 힘들어 하는 열악한 사양의 컴퓨터였거든요(안습). 그래서 머신러닝과 같이 고사양을 요구하는 공부를 하기 위해서는 고사양 컴퓨터와 같이 갖추어져야 하는 조건들이 저에겐 장애물이 되었답니다.

다행히도 코랩은 별도 프로그램을 컴퓨터에 설치할 필요도 없었고, 무엇보다 구글에서 제공하는 고사양의 GPU, TPU를 무료로 사용할 수 있었기 때문에 몇시간 동안 코렙을 활용한 강의를 찾아 헤멘 끝에, 이 강의를 선택하게 되었어요. 덕분에 컴퓨터 사양에 대한 걱정 없이 강의에 집중할 수 있었어요.

이 강의만의 특별한 장점은요.

이 강의의 가장 큰 장점은 바로 '이론과 실습의 완벽한 균형'이에요. 어느 한쪽에 치우친 것이 아니라, 추상적인 개념 설명부터 시작해서 실제 데이터를 만지고 분석하는 것까지, 전반적인 강의 내용의 구성과 흐름이 정말 잘 균형 잡혀 있다고 생각해요. 물론 처음에는 통계 용어나 모델 이름만 들어도 뭔가 뭔지 모르겠고 막막했는데, 바로 이어지는 실습을 하면서 ‘아까 이야기 한 개념이 코드로 이렇게 구현되는구나’ 하며 이해하게 되었답니다. 또한 사용되는 실습 데이터는 강의를 위해서 만들어진 데이터가 아니라, 실제 실무에서 활용되는 현실적인 데이터를 사용해서 더욱 의미가 있었답니다.

그리고 이 강의는 단순한 코딩 기술을 가르치는 데 멈추지 않았답니다. 데이터 이면에 숨어 있는 맥락을 발견하고, 그것을 통해 인사이트를 얻어내는 방법을 알려주었다고 생각합니다. 특히 주식 데이터를 직접 가져와 시각화 해보기도 하고, 우리나라의 GDP와 민간소비 데이터의 연관성을 눈으로 직접 확인하는 등 다양한 실습을 통해, 단순히 수치를 분석하는 것이 아니라 (조금 과장하면) '경제의 흐름을 읽는 방법'을 배웠다는 기분이 들기도 했답니다. 물론, 조금 난이도가 높은 실습의 경우에 정체불명의 코드 에러 때문에 화면만 멍하니 바라보며 엄청 고생하기도 했었지만... 잘 준비된 강의자료와 강사님의 설명을 몇 번이고 돌려보며 결국(!) 코드를 완성해냈을 때의 그 기분은 정말 말로 표현하기 부족할 정도였어요. 당장은 뭔가 프로그램으로 모든 문제를 해결할 수 있을 것 같은 기분이 들기도 했었어요(다음 실습이 나오기전까지는...).

이 강의를 추천하고 싶은 사람은요.

이 강의는 빅데이터 분석을 시작하고 싶으신 분들께 강력 추천(!)하고 싶어요. 저처럼 비전공자에 전문 지식이 거의 없어도, 호기심과 해내고야 말겠다는 열정만 있다면 충분히 따라갈 수 있다고 생각합니다. 때로는 이해하기 어려운 개념과 난이도 높은 실습 앞에서 좌절할 수도 있겠지만, 강사님의 친절한 설명! 무한 반복 학습! 그리고 끝없는 도전 정신! 이 세 가지가 있다면 결국 성공할 수 있을 것이라고 생각해요.

특히 경제, 금융 분야의 데이터를 직접 다뤄보거나 관심이 많은 분들께는 그야말로 딱 맞는 강의라고 생각합니다. 왜냐하면 금융, 경제 관련 실무사례가 정말 풍부하고, 무엇보다도 강사님께서 바로 금융회사의 현직 데이터 사이언티스트이시기 때문에, 강의를 통해 일반 시중의 책에서는 얻을 수 없는 생생한 아이디어와 노하우를 많이 얻으실 수 있을 것이라고 생각합니다.

다음으로 듣고 싶은 강의는요.

AI 활용 글쓰기나 AI 활용 프로그래밍 심화 강의를 들어보고 싶어요. 개인적으로는 이번 강의로 조금은 AI 머신러닝을 적용한 데이터 분석의 재미를 알게 되었다고 생각합니다. 그러다 보니 AI라는 강력한 도구를 더 다양한 분야에 접목해보고 싶은 욕심이 자연스레 생겼답니다.​

AI 활용 글쓰기를 통해 지금 운영중인 블로그의 콘텐츠를 더 풍부하고 효율적으로 제작해보고 싶어졌어요. 그리고 프로그래밍 강의를 통해 이번에 배운 파이썬 코딩 실력을 더 업그레이드 시켜서, 단순히 주어진 문제를 해결하는 것을 넘어서 '세상에 없는 나만의 분석 도구'를 직접 만들어보고 싶다는 바램이 생겼어요.

저는 앞으로도

매일 일정 시간을 구분해서, 자기계발을 규칙적으로 이어나갈 계획이랍니다. 이번 챌린지를 통해 매일의 작은 30분이 모여서, 무언가 목표한 것들을 이룰 수 있다는 것을 깨닫게 되었답니다. 앞으로도 매일 조금씩이라도 새로운 지식을 쌓아가려 해요. 그리고 블로그를 통해 공부한 내용과 직접 짠 코드들, 그리고 공부 과정에서 겪었던 수많은 오류와 해결 과정 등을 다른 사람들에게도 나누려고 합니다.

그리고 가장 기대되는 계획은, 이번 강의에서 배운 시계열 분석 기술을 총동원해서 나만의 '주식 예측 모델 프로그램'을 진짜로 제작해보려고 해요. 아직 현재 저의 실력만으로는 주식시장을 완벽하게 100% 예측하는 모델을 만드는 것은 불가능 하겠지만, 주식 및 금융 데이터를 이용해서 엄청 거대한 주식시장의 흐름을 읽고, 나만의 기준를 가지고 주식투자에 적용해 볼 계획이에요. 실제로 지금은 프로그램을 만들기 위해 필요한 주가데이터 연동방법과 분석에 사용하려는 지표들을 어떻게 구현해야 할지 관련 코드들을 수집하고 있어요. 이후 머신러닝을 적용한 주식투자 프로그램(ver 1.0)이 만들어지면, 프로그램을 주식투자에 적용하는 흥미진진한(!) 과정과 결과들을 블로그를 통해 게시하려고 해요. 혹시 관심 있으실가요?

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마무리하며,

그 동안 60일간의 챌린지 과정들을 돌아봅니다. 처음엔 단순히 환급을 목표로 시작했던 챌린지가 어느새부턴가 나 자신을 성장시킨 소중한 시간이 되었다는 것을 실감할 수 있었어요. 솔직히 처음 강의를 재생할 때만 해도 "내가 과연 이걸 끝까지 따라갈 수 있을까?" 하는 두려움 뿐이었지만, 하루하루 강의를 듣고 코드를 완성해가면서 점점 프로그램에 대한 자신감을 가질 수 있었답니다(자신감 뿜뿜!). 왠지 이제는 새로운 데이터를 만나도 겁먹지 않고, 이 데이터를 어떻게 분석할 수 있을까 하는 생각을 하게 된 것 같아요.

이번 패스트캠퍼스를 통한 공부 챌린지의 경험을 절대절대 잊지 않고, 새로운 시작점으로 삼아서 앞으로도 계속 배우고 성장하는 '일상루틴'으로 만들어가려고 해요. 후기를 빌어, 비록 다른 공간에 있어 보이지 않았지만 함께 달려온 다른 모든 챌린저분들께도 "정말 고생 많으셨어요! 잘 해내셨어요! 그리고 진심으로 축하드려요!" 라고 인사를 전하고 싶습니다.