2025.10.02 TIL (Python, 9일차)

오늘도 Python 학습이 이어졌다.

 

Python 반복문, 함수, 튜플, 집합, f-string 각각의 코드를 어떻게 사용하는지에 대해 배웠다. 반복문은 for 같은 거고, 함수는 재사용 가능한 코드 블록을 만드는 것이다. 튜플과 집합은 데이터를 저장하는 또 다른 방법들이고, f-string은 문자열 안에 변수를 쉽게 넣을 수 있는 기능이다.

 

하나하나는 이해가 되는데, 조금씩 어려워지는 것 같다.

 

솔직히 오늘은 좀 버거웠다. 강의 듣다가 "어? 이게 뭐지?" 하는 순간들이 점점 늘어나고 있다.

점점 이해력에 한계가 있는 듯싶다. 처음엔 따라가기 수월했는데, 갈수록 머릿속이 복잡해지는 느낌이다.

나만 그런 것인가... 의문이 든다. 다른 팀원들은 다 잘 따라가는 것 같은데, 나만 뒤처지는 건 아닌지 걱정도 된다.

 

계속하다 보면 될 듯싶다. SQL도 처음엔 헷갈렸지만 복습하니까 정리되듯이 Python도 마찬가지일 것이다.

내일은 쉬는 날이지만 복습해야겠다.

오늘 배운 걸 다시 한번 천천히 보면서 이해가 안 됐던 부분들을 채워야 할 것 같다.

쉬는 날이라고 진짜 쉬면 안 될 것 같다. 지금 이 순간이 중요한 때인 것 같아서.

 

오늘은 좀 힘들었지만, 그래도 한 걸음 더 나아갔다. 이해가 안 되는 부분이 있다는 건 성장하고 있다는 증거 아닐까 싶다.

내일 복습하면서 오늘의 막혔던 부분들을 뚫어내야겠다.

 

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오늘 "데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들"을 읽으면서, 어제의 두 아티클에서 느꼈던 생각들이 실무 관점에서 어떻게 구현되는지 구체적으로 이해할 수 있었네요.

 

특히 인상 깊었던 부분은 ‘데이터 기반’의 중요성입니다. 아무리 고도화된 분석 기법을 알고 있어도, 조직 내에서 데이터가 제대로 흐르지 않으면 무용지물이라는 점이 와닿았습니다. 어제 제가 "데이터의 본질적 의미를 파악하는 것이 중요하다"고 했던 것과 맥락이 통하는 부분입니다. 데이터에 '이름을 붙여주는' 것처럼, 조직 내에서 주요 지표가 어떻게 계산되고 무엇을 의미하는지 명확히 정의하고 공유하는 것이 선행되어야 한다고 생각합니다.

 

두 번째로 공감했던 부분은 성공 확률이 ‘높은 의사결정’을 돕는 것이 데이터 분석가의 핵심 역할이라는 점입니다. 단순히 데이터를 보여주거나 리포트를 작성하는 것을 넘어서, 그 데이터가 실제 비즈니스 의사결정에 어떻게 기여하는가가 중요합니다. 어제의 아티클에서 느낀것처럼 "문제의 본질 파악"과 연결됩니다. 문제를 제대로 이해해야만 어떤 데이터가 필요한지, 그 데이터를 어떻게 해석해야 하는지 알 수 있기 때문입니다.

 

마지막으로 “도메인 지식과 지속성의 중요성”도 새롭게 깨달은 부분입니다. 데이터 분석은 일회성 작업이 아니라 기획-실행-측정의 반복적 사이클 안에서 이루어집니다. 이 과정에서 현장의 맥락을 이해하는 도메인 지식이 없다면, 데이터는 그저 숫자의 나열에 불과할 것입니다. 데이터에 의미를 부여하고 올바른 해석을 하기 위해서는 비즈니스 전반에 대한 이해가 필수적입니다.

 

결론적으로 어제와 오늘의 아티클의 핵심은 동일하다고 느껴졌습니다. 데이터 그 자체보다는, 데이터를 통해 문제를 해결하고 올바른 의사결정을 내리는 것이 중요하다는 점입니다. 이를 위해서는 데이터 리터러시, 올바른 해석 능력, 그리고 비즈니스 맥락에 대한 깊은 이해가 함께 갖춰져야 한다고 생각합니다.