일단 Python의 그래프가 R에 비해 예쁘지 않다는 걸 알리고 시작하겠다.
(본격적으로 예쁜 데이터 시각화를 위해서는 Web일 경우 javascript의 D3 등을 추천한다. )
*
다음은 필자가 필드에서 강의때에 진행하는 짤막한 기초 예제 중 일부이다.
그리고 아래는 그로부터 도출 된 그래프이다.
여기서 22라인의 옵션을 추가하면,
그래프의 모양은 다음과 같이 바뀐다.
두 그래프의 차이가 보이는가?
자 그렇다면,
'최근 출산율이 급격히 하락하였다.'
는 메세지를 전달하기 위해서는 어느쪽이 더 효과적이라고 생각하는가?
두 그래프 모두 똑 같은 데이터를 통해 만들어진 것이다.
차이라면 겨우 단 한 줄의 코드 옵션일 뿐이다.
위 사례는 아주 간단한 예제지만,
빅데이터분석에서 말 하는 스토리텔링의 기본중의 기본을 보여준다 할 수 있다.
아무리 코딩을 잘 익힌다고 해도,
사람을 둘러싼 기본적인 것들,
사회, 경제, 역사, 문화, 심리 등등...
을 알 지 못하면,
파이썬을 아무리 잘 하고 R을 아무리 잘 다룬다고 한들
제대로 활용 할 수가 없는 것이다.
필자는 풀스텍을 갖추기 위해 여러 코딩 언어들을 배우러 오는 학생분들께 늘 말한다.
프로그래밍은 단지 문제 해결을 위한 도구일 뿐임을 잊지 말라고.
그렇다면
1) 현재 상태와 이상 상태의 괴리를 인지하고 문제를 정의하는 능력과
2) 최종적으로 이상 상태로 나아가기 위한 각 단계 별 적절한 목표를 설정하고 검증하는 능력,
3) 그리고 그 과정을 설계하고 이행하는 능력,
4) 마지막으로 최종 성취를 판가름하고 의미와 가치를 부여하는
능력은
어디에서 오는 것인가?
그것이 공학적인 사고와 인문학적인 사고의 결합이라 필자는 감히 말 하고 싶다.
조금 더 디테일하게 나누자면, 중간 해결 과정에서 주로 활약하는 것이 공학이요,
처음과 시작에서는 인문학의 역할이 크다 할 수 있겠다.
하지만 지금까지 그렇게 역할분담을 잘 해 오던 학문들이,
언제부턴가 서로의 영역싸움에 몰입 한 것인 양 때로는 적대적으로 보이기까지 한다.
문제는 점차 빠르게 변해가는 메가트렌드1)의 시대에 그것이 큰 걸림돌로 작용 할 수도 있다는 것이다.
제임스 캔턴은 2016년 발간 한 그의 저서 퓨처스마트2)에서
곧 다가 올 메가트렌드에 위기를 기회로 바꾸어, '시대를 선도 해 나가는 성공'을 하기 위해서는
'모든것을 연결하는 능력'을 키우는 것이 핵심이라 거듭 주장하고 있다.
그리고 그 연결의 핵심이 바로 배우고 적용하는 능력의 연결이라 필자는 생각한다.
모든 학문에서 유용한 가치를 발견하고,
그 누구도 알려주지 않은 성공의 길을 걷기 위해,
당신은 그 모든 것들을 융합 할 필요가 있다.
그리고 잊지 말아라.
그 소용돌이의 중심에 바로 '사람'인 '당신'이 가장 중요한 가치라는 걸.
(주)---------------------------------------
1) [퓨처스마트] 제임스 캔턴(2015),
[미래의 단서] 존 나이스비트, 도리스 나이스비트(2018),
[UN 세계 미래 보고서 시리즈] 박영숙, 제롬 글렌(2018)
등의 저명한 미래학자들의 저서에서 공통적으로 언급되는 개념.
완전히 다른 새로운 세계로 나아갈 길목에 선 우리가 지금 이 순간 알고 대비해야 할 '미래의 변화'에 대해 총징하는 개념.
2) 퓨처 스마트란 엄청난 속도로 변화하는 세상에서
똑똑하게 적응하고, 빠르게 새로운 기술과 정보를 학습하여
과감하게 도전하는 것을 말한다. [퓨처스마트] 제임스 캔턴(2015)