워릭 대학교 팟캐스트 인터뷰 - 프로그래밍 공부 + LaTeX로 CV작성 + Github + 취업준비 개인 포트폴리오/블로그 관련 이모저모

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2020년 12월 19일, 워릭대학교 한인학생회의 팟캐스트에 초청받았다.

워릭대학교의 한인학생들은 문과 학생들이 대다수이며 프로그래밍에 약한 편이다.
이공계 학생들 역시 프로그래밍을 주특기로 공부하는 경우는 굉장히 드물다.
필수 과정으로 MATLAB, STATA, R 등으로 간단한 프로그래밍을 배우지만, 대다수의 학생들은 이 과정을 즐기지 못하고 추후에 회사에서 다시 배우곤 한다.

하지만 최근 컨설팅과 투자은행에 지원할 때 프로그래밍을 할 줄 알면 경쟁력이 된다는 이야기가 돌면서, 문과 학생들도 프로그래밍에 관심을 가지게 되는 것 같다.

아래 이번 팟캐스트에서 전달하고 싶었던 내용을 간단하게 요약했다.

 

프로그래밍

프로그래밍을 하면 좋은 점

  • 반복되는 작업, 또는 숫자를 다루는 작업을 남들보다 빠르게 수행할 수 있음.
  • Excel이 생기기 전과 후를 생각해보기.
    • 10명이 붙어서 표를 정리하고 그래프를 그려야했던 작업을, 혼자서 엑셀로 수행 가능.
    • 비슷한 논리로, 10+명이 붙어서 엑셀로 작업하던 작업을, 혼자서 프로그래밍으로 수행 가능
  • 개인에게는 업무효율 상승, 기업에게는 인건비 절약 - 취업시장에서 경쟁력을 갖출 수 있음

 

프로그래밍 언어 종류

  • 엄청 많음. C, C++, C#, Python, Java, Javascript, Swift, Haskell, Go…
  • 본인의 섹터에서 어떤 언어를 사용하는지 알아야함.
    • 보통 Analyst쪽에서는 R, STATA가 주 언어임. 하지만 Python이 새로 뜨는 중이며 이걸 배우길 추천.
    • Trading 쪽에서는 속도 때문에 C, C++을 선호하기도 함. 하지만 아마 이쪽은 소프트웨어 직군일 확률이 높음.

 

프로그래밍을 시작하는 방법

  • 처음 프로그래밍을 시작하는 사람은 온라인 코스 / 책 아무거나 들어도 됨.
    • 추천하는 책은 점프투파이썬
  • 언어는 Python으로 시작하는걸 추천.
    • 쉬운 언어라 빨리 배울 수 있고 (독학 2-3개월)
    • 범용성이 좋음 (기본 매크로, 스프레드시트, 그래프 및 데이터 시각화, 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝…)
  • 주변에 프로그래밍을 잘 하는 멘토를 하나 두면 배우는 속도가 급격하게 빨라짐
  • 코스로 언어를 마스터하겠다는 생각을 가지면 안됨.
    • 코스는 최대한 일찍 끝내고, 실제로 적용할 수 있는 첫 프로젝트를 빨리 끝내는게 제일 실력이 빠르게 늘음.
    • 본인 과제에 적용을 해보면 좋음.

 

프로그래밍을 하는데에 필요한 능력 / 성격

  • ‘프로그래밍을 하려면 컴퓨터 공학과를 나와야함’은 틀린 말임.
    • 충분히 학교다니면서 독학 가능함.
    • 물론 컴공과 친구들처럼 효율적인 코드는 못 짤수도 있음. 그 친구들은 학과 내용이 컴퓨터에 대해 공부하는거라…
      • 그래도 투자은행이나 컨설팅에서 코딩을 서브스킬로 가지는 직무에서 전혀 문제가 되지 않음. 10년차가 넘어도 문제 안될듯.
  • ‘프로그래밍을 하려면 수학을 잘해야함’이란 말은 틀린 말임.
    • 컴공과가 수학을 배우는 이유는 조금이라도 효율적이게 계산을 하기 위해서임.
    • 우리는 그 컴공과가 만들어놓은걸 가져다 쓸거기 때문에, 수학 잘 몰라도 됨.
      • 오히려 본인 전공의 수학이 더 중요함.
  • ‘프로그래밍은 누구나 할 수 있다’ 도 (안타깝게도) 틀린 말임.
    • 모니터 화면만 보면서 어떻게 코드를 짜야하는지 생각해야함. 몇시간, 몇일, 몇주가 될 수도 있음.
      • ‘나는 사람들과 이야기하고, 아이디어를 나누고, 딜을 이끌어내는게 더 좋다’ 라던지, ‘난 앞으로 몇십년 커리어를 가만히 앉아서 코딩을 하면서 보내기 싫다’ 하는 사람들은 코딩이 아닌 본인의 장점을 살리는게 더 좋음.
    • 십몇년 경력의 베테랑 프로그래머도 코딩을 하면 막히는 순간이 분명 찾아옴. 이 때 포기하지 않고 구글링을 몇시간씩 해서라도 풀 수 있는 끈기가 있어야함.

 

프로그래밍을 하면 얼마나 업무 효율이 좋아지는지?

  • 어제 밤에 지인의 파이썬 코드 작성을 잠시 도와준 예제를 들면…
    • 코스피/코스닥 상장 회사 데이터가 약 3000개가 있고, 정부가 새롭게 규제를 걸은 회사들의 이름이 약 500개가 있었음.
    • 여기서 정부가 규제를 걸은 회사들을 코스피/코스닥 데이터로부터 찾아서 추출해야함
    • 직접 하나씩 찾으려면 약 3~4시간 정도 소요 예상 + 실수를 할수도 있음
    • 파이썬 코드를 작성했을 때 약 20~30분 소요 + 코드가 돌아가는데 1.5초 걸림.
      • 새로운 데이터가 백만개가 들어와도 똑같은 코드 재사용 가능.
  • 위와 같이 반복적인 일은 사람보다 컴퓨터가 더 빠르게 할 수 있으며, 해야하는 업무의 스케일이 커질수록 더 좋은 효율성을 가짐.
    • 지인인 코딩하는 공익의 유명할 썰로, 반년동안 해야하는 반복업무를 하루만에 끝낸 사례가 있음.
  • 요즘 컴퓨터의 발전으로 모든 회사가 엄청난 양의 데이터를 가지고 있음.
    • 특히나 투자은행, 컨설팅 회사는 엄청난 양의 데이터를 가지고 있을 것임.
    • 이제는 데이터의 양이 엑셀로 처리하기에는 너무 많을 수 있으므로, 프로그래밍을 잘 할줄 안다면 엄청난 업무효율성을 가지게 될 것임.
  • 물론 코드를 처음 짜보는 사람은 일주일이 넘게 걸릴수도 있음. 이 경우 손으로 하는거보다 느림.
    • 프로그래밍을 배우는 단계에서는 이게 문제가 되지 않음. 본인의 실력 향상을 목표로 하는게 좋음.
    • 하지만 실제 업무에서는 시간 판단을 잘 해서 가장 시간효율적인 방법을 찾아야함.

 

머신러닝 / 딥러닝이란? AI란?

  • 쉽게 이야기하면, 데이터로부터 어떠한 패턴을 찾아내는 기술임.
  • 그리고 이 둘이 요즘 흔히 이야기하는 AI 기술임.
  • 데이터 분석이 머신러닝을 이용함.
  • 딥러닝은 머신러닝 기법 중 하나인데, 굉장히 좋은 성능을 보여주기 때문에 유명해짐.
  • 예전엔 연구자들이 가설을 통해 공식과 룰을 만들었다. 이 공식과 룰을 찾는 과정은 오래 걸렸고, 종종 부정확하기도 했음.
    • 최근 컴퓨터 기기가 급격하게 발전하면서, 많은 양의 데이터가 모이게 됨.
    • 이 데이터로부터 패턴을 컴퓨터가 자동으로 찾아줘서, 그 패턴을 공식 / 룰로 사용하게 하는 것이 머신러닝 / 딥러닝임.
  • 머신러닝 / 딥러닝의 기초가 되는 것은 확률과 통계, 선형대수이다. 이 수학 이론들을 바탕으로 컴퓨터가 계산을 해줄 수 있도록 프로그래밍을 하면 되는 것임.
    • 그렇기 때문에 머신러닝/딥러닝을 커리어로 가지고 싶다면, 수학과 프로그래밍에서 남들보다 앞서야함. 수학과 학생들보다, 프로그래밍 학생들보다.
      • 현재 AI 업계에서는 기본적으로 석/박사를 요구하고, 가끔 굉장히 경력이 좋은 학사를 뽑음 ( 이 경우 거의 이공계/수학과/컴공과).
    • 하지만 머신러닝/딥러닝을 서브스킬로 쓰고 싶다면, 요즘 좋은 온라인 코스가 많이 있기 때문에 그걸로 시작해도 됨. 서브스킬로만 쓸꺼면 남들보다 앞서지 않아도 됨 ㅎㅎ

 

AI, 프로그래밍이 계속 발전하는데, 내 미래 일자리는 안전한가? 지금이라도 프로그래머로 전향해야하는가?

  • AI, 프로그래밍 채용 시장이 급격하게 커져서, 상대적으로 내 분야 채용 시장이 작게 보이는 것임.
  • 단순반복 업무를 요구하는 일자리는 금방 사라지고, 전공지식/인사이트/경험을 요구하는 분야는 쉽게 사라지지 못할 것임.
    • 예를 들어, 회계쪽에서 단순 숫자 맞추기 등등은 프로그래머가 만든 자동화 계산 프로그램 등으로 금방 교체될 것임.
    • 제품 기획, 마케팅, 인사, 엔지니어링 같은 작업은 금방 교체되기 어려울 것임.
  • 데이터를 다루거나, 숫자를 다루는 직업에서는 프로그래밍을 요구할 가능성이 큼.
  • 하지만 그렇다고 전공지식을 포기하고 프로그래밍을 공부하는 것은 좋지 않음.
    • 프로그래밍은 학위 없이도 인정받기 쉽지만, 경제학/경영학/자연과학/엔지니어링 등은 학위없이 인정받기 어려움.
      • 즉, 내가 프로그래밍을 독학해서 경쟁력을 갖추긴 쉽지만, 프로그래머가 내 전공지식을 독학해서 경쟁력을 갖추기는 어려움.
    • 회사가 실력있는 프로그래머가 필요하면 당신에게 요구하는 것이 아닌, 새로운 컴공과 프로그래머를 뽑을 것임.
      • 그러니 나는 내가 잘 할 수 있는거에 집중해야함.

 

취업 준비

Github

  • 프로그래밍 실력은 코드나 결과로 보여주는거임.
    • Github라는 코드 저장소가 있음.
      • 많은 개발자들이 포트폴리오로 사용하기도함. 예시로 내 프로필을 첨부함.
      • Github 코드 내역에 자신있다면 이력서에 Github 주소를 첨부하는 것도 좋음.
    • 이력서에 ‘Skills: Python (Intermediate)로 적는건 아무 의미없음. 주식도 직접 투자해본사람이 잘 하지, 책만 읽은 사람은 아무 쓸모 없는것 처럼.
      • 이력서에 Project 등에서 ‘파이썬을 이용해 XXX를 만들었고, 이것을 사용해서 $3000 수익을 얻었습니다’ 으로 채워넣는게 효과적임.

 

CV / Resume

  • MS워드로 Resume를 적을 경우, 보기 좋게 만드느라 여백이 애매하게 조정될 때가 있음.
    • 사람이 보기엔 좋아도, 최근 AI기반 CV screening에서 오류가 나타나기도 함.
    • 그러므로, AI기반 CV screening이 잘 읽을 수 있는 resume를 만들어주는 것이 좋음.
    • LaTeX (레이텍, 라텍) 기반으로 작성하면 보기도 깔끔하고 AI가 읽기에도 깔끔함.
    • PC에서 읽을 때 링크도 사용 가능함.
    • LaTeX로 작성하려면, 살짝 코드짜는 것 비슷하게 작성해야함.
    • TeX 파일을 작성하려면 Overleaf를 사용하면 편함.
      • 추후 필요하면 WKS에 튜토리얼 요청을…

 

Portfolio / Blog

  • 이력서에 포트폴리오 페이지 및 블로그를 첨부하면 좋음.
    • 포트폴리오 페이지에는 이력서에 담지 못한 프로젝트 세부 내용을 적어둠.
    • 블로그에서는 전공지식에 대한 이해를 보여주는 글을 작성하면 됨.
    • 그리고 포트폴리오/블로그 링크를 이력서에 남겨두면 됨.
      • 지원한 회사에서 지원자에게 관심이 있다면, 그 사람이 남겨둔 포트폴리오 페이지 정도는 훑어봄.
      • 면접관이 내가 진행한 프로젝트에 대해 좀 더 자세하게 알고 시작한다면, 면접에서 더 깊은 이야기를 나눌 수 있음. 이 경우 뻔한 이야기를 나눈 다른 면접자들에 비해 합격할 확률이 상승함.

 

  • 블로그를 학교 소사이어티나 외부 커뮤니티에서 잘 PR을 하면 인지도를 얻을 수 있음.
    • 인지도는 곧 좋은 프로젝트 기회나 네트워킹 기회로 이어짐
      • 선순환!
    • 물론 작성하는데에 시간과 노력이 많이 들어감.
    • 블로그 플랫폼으로는 Medium, WordPress, BloggerSpot 등이 있음. 국내 블로그로는 네이버 블로그나 티스토리 블로그도 나쁘지 않음. 프로그래밍/개발 능력을 보여주고 싶다면 Github pages (Hexo, Hugo…), Notion 등이 있음.
      • 현재 보고 있는 블로그가 Github pages로 만든 것이고
      • 이전에 사용하던 블로그는 Notion으로 만든 것임.

 

  • 블로그/포트폴리오를 Github pages로 만들고 싶다면 이 튜토리얼을 참고하면 좋음.
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