<div id="readability-page-1" class="page"><p><cite>wookiist</cite>
                  <span> 2022. 1. 1. 13:02</span>
                </p><div>
                                <blockquote>
<p>시작에 앞서, 본 스터디는 모두 제 사비로 구매하여 수강한 것임을 먼저 밝힙니다!</p>
</blockquote>
<h2>데이터 엔지니어..?!</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>그러다 우연히 프로그래머스에서 <a href="https://programmers.co.kr/learn/courses/12916">‘<strong>실리콘밸리에서 날아온 데이터 엔지니어링 스타터 키트 with Python’</strong></a> 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.</p>
<p><img src="https://user-images.githubusercontent.com/16011260/147843652-9c769b4d-c4b4-4ff3-8f98-ef79b1cc9d56.png" alt="https://user-images.githubusercontent.com/16011260/147843652-9c769b4d-c4b4-4ff3-8f98-ef79b1cc9d56.png"></p>
<h2>오픈 알림 메시지</h2>
<center><img src="https://user-images.githubusercontent.com/16011260/147843723-68d50976-ef7d-434a-ba8c-d9dcd05f3bdc.png" width="250" height="250"></center>

<p>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.</p>
<p>구매 다음 날이 되어 사이트를 확인해보니, 놀랍게도 정원이 모두 차서 모집이 마감되었다는 걸 알게 됐습니다. 조금 더 고민해본답시고 시간을 끌으면 어떻게 됐을지 아찔하네요.</p>
<h2>인상 깊었던 첫 강의</h2>
<p>구매한 이후로 한 달 정도가 지나서 첫 스터디 날짜가 되었습니다.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<h2>적절하게 높아지는 강의 난이도</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<h2>마무리도 확실하게</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>이렇게 마무리까지 확실하게 해주셔서, 스터디가 끝나고 나서도, 계속 긍정적인 영향을 받았던 거 같습니다.</p>
<h2>강의를 수강할 때 개인적인 팁</h2>
<ul>
<li><strong>질문을 많이 하세요.</strong><ul>
<li>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.</li>
</ul>
</li>
<li><strong>주도적으로, 활발하게 활동해보세요.</strong><ul>
<li>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.</li>
</ul>
</li>
<li><strong>과제가 나오면 그날 바로 수행하고, 다음 스터디 이전에 다시 살펴보고 오는 것이 좋습니다.</strong><ul>
<li>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.</li>
</ul>
</li>
<li><strong>가능하다면 화상 카메라를 켜두는 것을 추천해요.</strong><ul>
<li>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.</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2>총평</h2>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p>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?</p>

            
            
                </div></div>

욱이의 IT 생존일지

Jaewook Oh

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.
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?

[wookiist] 프로그래머스 Data Engineering 스터디 후기

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