인하대학교 빅데이터 동아리 '인빅' 설립과 느낀 점
(회고록) 인하대학교 빅데이터 동아리 ‘인빅’
(회고록) 인하대학교 빅데이터 동아리 ‘인빅’
설립과 운영, 그리고 나의 성장
내가 대학생활 동안 가장 열정을 쏟고 도전적으로 몰입했던 일은
인하대학교 최초의 빅데이터 동아리 인빅을 설립하고 운영하여 중견동아리로 성장시킨 것이다.
나는 데이터 분석에 관심이 많았지만 비전공자로서 독학에 어려움을 느꼈었다.
그리고 교내 커뮤니티를 통해 나와 유사한 고민을 안고 있는 사람이 많다는 것을 알게 되었다.
이는 정기적으로 데이터 분석 공부를 하고 정보를
공유할 수 있는 ‘빅데이터 커뮤니티’를 만들자는 생각으로 이어졌다.
그렇게 해서 만든 동아리가 인하대학교 빅데이터 동아리 ‘인빅’이다.
이 회고록을 통해 ‘인빅’ 을 설립하며 느꼈던 보람과 기쁨을
상기시킴과 동시에 어려웠던 점과 배웠던 점을 되새기고자 한다.
이 회고록은 세 파트로 구성되어 있다.
- 인빅에 대한 소개
- 인빅 설립 과정
- 느낀점
1. 인빅에 대한 소개
인하대학교 빅데이터 동아리 인빅은 2021년 2학기 기준 5기까지 운영되었으며,
총 120여 명의 회원이 활동한 교내 최초의 빅데이터 동아리이다.
인빅의 활동은 팀스터디로 진행되며 기초스터디, 시각화단계, 머신러닝단계로
커리큘럼을 나누어 진행한다.
각 단계에 따라 필요한 스터디를 진행하고, 정기세미나에서 실습 내용을 발표를 한다.
이후 학기 말에 진행되는 종강세미나에서 최종 프로젝트를 발표하면 한 기수가 끝이 나게 된다.
기초스터디는 데이터 전처리 능력을 기르기 위해 만들어진 단계이며,
파이썬 기초와 판다스,넘파이를 배우게 된다. 많은 비전공자 회원들이 처음 거치게 되는 단계이다.
시각화스터디는 데이터 시각화 능력을 기르기 위해 만들어진 커리큘럼이며,
태블로를 이용하여 프로젝트를 수행하게 된다.
2주마다 데이터 예제 실습을 진행하고 세미나에서 발표하였다.
특히 왜 이 차트를 사용했는지 공유하고 실습은 어떻게 하였는지를
태블로 창을 띄어서 소개하는 방식으로 진행하였다.
데이터를 활용하기 위한 인사이트를 얻는 것이 최종 목표인 단계다.
머신러닝 단계는 사이킷런, 텐서플로를 이용하여
머신러닝 , 딥러닝을 학습하는 것을 목표로 만들어진 단계이다.
공학적인 내용 , 즉 이론적인 내용까지 건드리는 것이 목표였다.
이와 같은 커리큘럼으로 인빅은 운영되었다.
이를 바탕으로 인빅구성원들로 이루어진 팀이
‘더 존 빅데이터 경진대회’에서 우수상을 수상하고,
수료한 회원들이 라인, 모두의 연구소, 퍼블릭에이아이 ML 개발자로 취직하는 등
인빅은 외부활동에서도 우수한 성과를 보이고있다.
2. 인빅 설립과정
나는 빅데이터 스터디를 같이 진행하던 네명과 함께 인빅 설립 준비에 들어갔다.
주 3회 이상 회의를 진행하고 지속적으로 연락을 취하는 등 많은 시간과 노력을 쏟았다.
이 설립 준비기간동안 크게 두가지 사항을 중점적으로 고려했다.
체계적인 시스템을 갖추자.
동기부여가 될 수 있는 커리큘럼을 만들자.
이를 위해 타 유명 빅데이터 동아리에 컨택을 해 시스템에 대한 조언을 얻는 한편
빅데이터 전공 교수님과 현직자 선배들에게 자문을 구해 필요한 커리큘럼에 대한 정보를 얻을 수 있었다.
정리하면 다음과 같다.
- 시스템 아이디어
- 팀 프로젝트가 효과적
- 고정된 커리큘럼이 있어야 한다.
- 정기 컨퍼런스 시간이 있어야 한다.
- 팀 프로젝트가 효과적
- 커리큘럼 아이디어
- 머신러닝 모델링 뿐만 아니라 데이터 시각화 공부도 필요
- 문제 제기 능력을 기를 수 있는 커리큘럼
- 기초 코딩 지식이 없는 회원들을 위한 기초 스터디 단계 필요
- 머신러닝 모델링 뿐만 아니라 데이터 시각화 공부도 필요
이 과정에서 데이터 직군에 근무하시는 현직자 선배들을
수소문하여 컨택하고 도움을 요청했던 것이 특히 기억에 남는다.
무턱대고 메일 주소를 알아내어 도움을 요청했는데,
다행히 적극적인 자세를 좋게 봐주셔서 직접 만나뵙고 정보를 얻을 수 있었다.
현업에서는 데이터 툴 활용능력도 중요하지만,
어떤 문제를 해결할지 고민하는 능력, 즉 문제 제기 능력이 중요하다는 점을 알 수 있었다.
문제 제기 능력은 동아리 커리큘럼의 방향성이 됐을뿐만 아니라,
나의 데이터 분석 공부 방향성이 되었다.
이렇게 얻은 정보들을 바탕으로 팀 스터디 기반의 3단계 커리큘럼을 만들 수 있었다.
동아리 시스템 구축을 위한 준비를 이와 같이 거쳤지만,
사실 내가 더 신경쓴건 동아리 설립을 같이 한 운영진들과의 소통이었다.
내가 의도한바와 그들이 받아들이는 바가 같은지, 혹은 내가 운영진이 주장하는 것을
제대로 이해하고 있는지를 확인하는 과정에 많은 노력을 기울였다.
이를 위해 많은 회의를 진행했고, 지속적으로 메신저를 통해 연락을 취했다.
많은 회의를 진행하다보니 운영진들이 피로한게 느껴졌고,
스트레스도 많다는 것을 알 수 있었다.
앞으로 동아리를 같이 운영해나가야할 운영진이기 때문에,
그들의 불만사항을 체크하는데도 많은 신경을 썼다.
너무 많은 회의에 지치지 않도록 주3회였던 오프라인 회의를
주 1회 오프라인 주1회 화상으로 대체하고, 회의를 컴팩트하게 진행했다.
또 그들에게 칭찬과 격려를 지속적으로 하고, 우리가 빅데이터 커뮤니티를 만들면
서로 도움을 많이 받을 수 있다는 동기부여를 지속적으로 하였다.
이렇게 약 3개월의 준비기간을 거쳐 인빅을 시작할 수 있었다.
3. 느낀 점
교내 최초의 빅데이터 동아리 인빅의 설립은 나에게 큰 도전이자 성장할 수 있는 계기였다.
- 빅데이터 전문가가 아닌 내가 동아리를 만들 수 있을까?
- 내가 한 조직을 처음부터 만들 수 있을까?
이 두가지 질문이 동아리 설립준비를 망설이게 하였지만,
향후 취업에서 메리트, 빅데이터 전문가로서의 성장, 리더쉽까지
기를 수 있는 좋은 기회이기 때문에 불안감과 걱정을
핑계로 포기하면 후회가 많이 남을 것 같았다.
그리고 결과적으로 동아리 설립을 통해 내가 원하는 바를 다 이룰 수 있었다.
데이터 분석 역량을 기를 수 있었고, 빅데이터에 관심있는 많은 친구들을 알게 되었다.
또 내가 조직을 이끌 수 있는 리더십이 있구나 라는 자신감 또한 얻을 수 있었다.
무엇보다도 후에 대학생활을 돌아볼 때, 인빅을 만들었기 때문에
자신있게 열심히 살았다 라고 말할 수 있을 것 같다.
