대 머신러닝, 인공지능, 대규모 언어생성모형의 시대에 전통적 통계 기법들에 대해 이야기하는 것은 왠지 구닥다리 같은 느낌을 줄 것 같아 두렵다고 하면 이것은 엄살일까? 아무튼 chatGPT, GPT-4 등등이 줄줄이 등장하고 세상을 금방이라도 바꾸어놓을 것만 같은 이 시점에, 뭔가 다른 이야기를, 특히 약간 고전적인(?) 느낌이 드는 통계학 이야기를 하면 시대에 뒤처진 것만 같은 느낌을 받는 것도 사실이다. 데이터과학자라면 모름지기 최신 동향을 끊임없이 모니터링하고 기술 습득을 게을리하지 말아야지! 하고 생각할 수도 있다. 하지만 나 자신도 그렇고, 지금까지 봐왔던 다른 사람들도 - 물론 개중에는 최신 조류 캐치업을 게을리하지 않는 사람들도 많지만 - 다 그렇게 사는 것은 아니다. 물론 데이터과학자들 이야기다. 감히 단언컨대 대부분의 데이터분석가/과학자들은 팬시한 것과는 다소 거리가 있는, 하루하루 마감되어야 할 일을 치우고 살고 있다고 생각한다. 실제로 그게 당장 조직에 필요하거나 돈이 되기도 하고.

아무튼 다른 몇몇 업계 분들과 곧 낼 책에서도 이야기했지만 머릿속에 수학, 통계 이론만 가득 차 있어서는 현업에서 도무지 살아남을 수가 없는 세상이 되었다. 아무리 트레이닝은 다소 옛날 방식으로 받았어도 그날그날의 일을 치워내기 위한 엔지니어링 기본기를 꾸준히 단련하지 않으면 살아남기 힘든 세상이 된 것은 맞다. 나도 학교를 졸업할 때까지만 해도 거의 이론밖에 머릿속에 들어있지 않은 인간이었지만, 졸업 후 반강제로 엔지니어링 기본기들을 습득하게 되었다. 단순히 프로그램을 짜는 것뿐 아니라 남들과 어떻게 "같이" 코드를 작성할 수 있는지 (git), 클라우드 컴퓨팅 환경에서 어떻게 일할 수 있는지 (bash, AWS, aws cli), 코드를 어떤 형식으로 써야 하는지 등등을 배우면서 조금씩 체질을 개선해 나갔다. 사실 학교를 졸업할 때 이런 것들을 전부 갖춘 사람들은 많지 않다. 물론 약간은 있는데 그런 사람들을 우리는 괴물이라 부르지 않을까. 아무튼 배...