[미래포럼]데이터 인재 양성을 위한 대학 교육

데이터가 미래 산업의 핵심 경쟁력이고 다양한 시도로 그 중심에 살아남기 위한 치열한 전쟁이 곳곳에서 벌어지고 있다. 이는 지금 우리의 직업에도 큰 영향을 미치고 있다. 바야흐로 데이터와 연관되지 않은 직업이 없다 해도 과언은 아닐 듯 하다.

대학 교육 목적 가운데 하나는 사회로 진출하기 직전의 최종 교육 과정에서 학생들이 원하는 직업을 선택하기 위한 자연스러운 지식 전달과 간접 경험을 하게 해 주는 것이다. 시대를 반영하듯 최근 대부분의 대학이 학과를 막론하고 빅데이터와 인공지능(AI) 과정을 운영하고 있다. 꽤나 바람직하다고 생각한다. 반드시 실효성 있는 시도로 이어져서 지금 기업들이 애타게 기다리고 있는 데이터 인재 배출이 지속되기를 희망한다. 다만 그 과정을 보면 데이터 기술자를 앞 다퉈 양성하는 커리큘럼이다. 파이선, R, 딥러닝 등이 마치 데이터를 이해하고 활용하는 필요충분조건인 것처럼 교육 과정은 천편일률 양상을 보이고 있다.

데이터에서 빅데이터라는 용어로 변화되는 과정에서 데이터는 하나의 데이터 세트를 얘기하지 않고 다양성과 연관성에 더욱더 주목하기 시작했다. 데이터 콘텐츠보다는 각각의 데이터를 연결했을 때의 통찰력을 데이터의 힘이라고 본 것이다. 예를 들어 '언제 비가 많이 오지?'라는 질문보다 '비가 오면 어떤 일이 세상에 벌어지고, 실생활에 어떤 영향을 미칠까?'라고 질문하며 기상 데이터 연관성을 확대해서 보기 시작하는 것이다. 그렇다면 '세상의 데이터는 생각처럼 잘 연결될까'라는 생각을 반드시 해야 한다.

대학 교육을 주제로 얘기하면서 데이터 연관성에 대한 짧은 소견을 피력한 이유는 대학의 데이터 교육 과정에 반드시 현실에서 마주치는 어려움을 해결할 수 있는 데이터 속성을 미리 경험하게 해야 된다고 생각하기 때문이다. 교육을 통해서 경험하는 데이터 세트는 아주 착한 모양으로 제공된다. 데이터는 어떤 노력을 할 필요도 없이 이미 잘 정제돼 있기 때문에 파이선, R, 딥러닝 등 교육에 집중할 수 있도록 해 준다. 그러나 여기서부터 장난꾸러기 데이터, 심술꾸러기 데이터를 경험하지 못하게 된다.

대학의 데이터 교육 과정에서 데이터 샘플을 제공할 때 반드시 학생으로 하여금 주제 영역을 정하게 하고, 그 데이터를 다양한 경로에서 직접 찾아 연관성을 이을 수 있는 모델링을 하도록 해야 한다. 이 과정을 정확하게 이해하고 모델을 완성시켰다면 이는 기술을 익히는 것보다 더 데이터 본질을 이해했다고 할 수 있다.

그다음은 결과를 해석하고 전달하는 능력이다. 대부분은 그 결과를 수치로 전달하기 급급하다. 거기에 담긴 의미, 결과이면서 새로운 질문이라는 접근, 콘텐츠로 스토리텔링을 할 수 있는 인문 소양 등이 반드시 필요하다. 또 듣는 이로 하여금 결과의 전달이 아니라 지식 공유가 되고 있음을 직감하게 해야 한다.

필자 또한 대학에서 빅데이터를 강의하며 느낀 여러 시행착오와 경험을 토대로 다소 주관이 강한 의견을 담아 봤다. 그러나 앞에서 언급한 과정을 수업에 녹여 진행시켜 본 결과 마지막 과제 발표에는 그 어떤 기술자보다 훌륭한 스토리텔링을 들을 수 있었고, 각자 흥미로운 주제를 다른 학생들과 공유하는 모습을 볼 수 있었다.

필자의 기업 비전은 '데이터를 통한 기술·인문 사회 통합을 이루고, 나아가 지식과 정보가 모두에게 고르게 공유되는 세상을 만드는 기업'이다.

어떤 전공을 막론하고 공통화된 도전과 보편화된 기회가 바로 데이터이다. 이러한 데이터 인재가 대학을 통해 지속해서 사회로 연결될 수 있기를 희망한다.

안동욱 미소정보기술 대표이사 an08@misoinfo.co.kr