KDI국제정책대학원(KDIS) 데이터사이언스 전공 2025년 봄학기 성적과 과목별 학습 후기.
Python, R, 통계학 기초, 계산 사회과학 입문 등 주요 수업에 대한 소회
1. 학기 개요 및 GPA
2025년 봄학기 KDI국제정책대학원(KDI School of Public Policy and Management, 이하 KDIS)에서 데이터사이언스 전공 정규 수업을 시작했다. 총 5과목을 수강했고, 학기 GPA는 3.67.
KDIS는 GPA 만점이 4.0(A)이므로 3.67은 A-에 해당하는 수준이다.
기대 이상의 성적이지만, (결코 우수한 성적은 아니다.)
과목별 프로젝트나 학습과 관련해서 아쉬움이 남는 것들도 있어 기억이 흐려지기 전에 여기 기록한다.
2. 과목별 성적 및 학습 후기
■ Korean Economic Development (이창근 교수님) → 내 성적: A
한국 경제발전사를 이론과 실증데이터, 정책사례로 접근한 수업. KDIS의 플래그쉽 수업 중 하나일 것이다. 다만 한 학기만에 이 방대한 경제사와 관련 이론을 모두 자세히 다룰 수는 없으므로 개론 성격이 강하다.
나중에 따로 글을 적겠지만 KDIS는 개발도상국에서 한국의 발전에 관심을 갖고 유학 온 외국인 학생이 많다. (체감상 학생 재적 인원의 50%는 되는 것 같다.) 이 수업은 외국인 학생들이 특히 많이 듣는 수업이다. 아마 한국인 교수 수업 중에 외국인이 과반수인 몇 안 되는 수업 아닐까?
교수님의 슬라이드로 수업을 진행하는데, 강의 중간중간에 학생들의 질문이 매우 많다. 주로 외국인 학생들의 질문인데, 교수님은 질문 답변도 수업의 중요한 부분으로 생각하셔서 상당한 시간을 할애하신다. 한국적 맥락과 관련된 것이면 한국 수강생들에게 질문에 대한 답을 물어보시는 경우도 있다. 질문답변 과정에서도 다양한 시각과 맥락을 배울 수 있었다.
나는 행정고시를 준비하며 중급 미시경제학과 거시경제학, 행정학, 정치학 지식을 갖추고 있어 수업에서 사용되는 용어나 배경지식이 낯설지 않았다. 이미 알고 있던 개념들을 영어로 이해하는데 집중하는 한편, 한국 근현대사에서의 내 구멍난 지식들을 메꾸고 보완하였다. 내가 전공 필수 수업이 아님에도 이 수업을 택한 가장 큰 이유는 다른 사람들에게 한국이 어떻게 해방 후 내전을 겪은 최빈국에서 모범적인 원조국으로 발돋움할 수 있었는지를 논리적으로 설명하기 위함이다. 수업 내용 자체도 재미있고 내 니즈에도 정확하게 부합하여 무리 없이 수강 가능했다.
과제는 수업에서 배운 것과 연관지어 Notion에 가벼운 리포트 페이퍼를 쓰는 것. 나는 교육파견 직전에 국토교통부 철도국에서 근무했기에, 한국의 고속철도(KTX) 도입을 주제로 잡았다. 구체적으로는, 한국 고속철도와 대만 고속철도를 비교하여 양국의 제도적 기반 등의 맥락 차이가 고속철도 도입 방식과 도입 이후 성과에서 변화를 야기하였음을 주장하는 글을 적었다. 많은 시간을 할애하진 못 했기에 논거도 부족하고, 질적인 설명이나 역사적 사건으로서의 결과 이외에 그럴싸한 양적 데이터를 구하지 못 하여 데이터 분석이나 시각화를 활용하지 못 한 측면에서도 아쉬움이 남는다.
시험은 주관식이지만 질문에 대해서 5줄 정도로 짧게 핵심만 답하는 방식이었고, 7~8 문제 정도가 나왔던 것 같다. 아마..? 잘 기억은 안 나는데, 예를 들면 이런 식이었다.
"당신은 개발도상국 정부부처의 관료이고, 당신의 상사는 한국의 경제발전을 참고하여 하나의 기업에 정책 지원을 집중하고 이를 통해 수출을 증대하려 한다. 한국의 경제발전 과정과 관련하여 이에 대한 당신의 의견과 근거를 적으시오."
과제나 시험 모두 만족스럽진 않았으나,
1. 한국인이기 때문에 외국 학생들보다 수업의 맥락을 이미 많이 알고 있었던 점
2. 수업시간에 비교적 적극적으로 참여한 점
3. 과제나 시험 모두 충분한 퀄리티는 아니었지만, 구색은 갖추어 제출한 점
이 세가지로 인하여 최고점인 A를 받은 것 같다.
감상: 한국의 경제발전의 필수조건은 외부 환경(냉전, 미국 등 선진국의 우호적인 태도 등 국제정세)과 내부 환경(수출지향, 민관 협력-종종 정부 주도로 비춰지곤 하지만 민관 협력이 더 적절한 표현 같다. , 중화학공업 전환). 내가 수업을 듣기 전에 목표로 했던 '외부 환경과 내부 환경의 기여도를 몇대몇으로 표현할 수 있을까'에 대한 답은 얻지 못 했지만, 이건 수업에서 보충한 지식을 활용해서 내가 스스로 찾아야 할 답인 것 같다.
■ Programming Fundamentals using Python (박재혁 교수님) → 내 성적: B
Python 입문 수업. 기초 문법, 조건문, 반복문, 함수 등 기본 개념 위주로 진행됐다. 파이썬을 처음 다루는 것이었기에 코드가 낯설었지만, 어떠한 코드든 ChatGPT에게 넘기면 완벽하게 해석을 해주었다. ChatGPT 사용이 금지된 시험(구글링은 허용) 이외에는 항상 ChatGPT와 함께 했다.
과제는 팀 프로젝트로서 파이썬을 활용한 데이터 분석 작업을 하는 것. 주제는 자유. 수강 학생을 무작위로 배분하여 6팀 정도로 나뉘었고 우리 팀의 주제는 Global Barometer의 방대한 샘플링 가구 설문조사 데이터(우리나라의 인구 총조사와 유사하다고 보면 된다. 다만, 질문의 갯수가 훨씬 많고, 정치나 경제 관련 인식에 대한 질문이 많다.)를 활용한 사용자 친화형 대쉬보드 제작 및 민주주의 변화 양상 조사였다. 대쉬보드에서 드롭다운을 통해 살펴보려는 변수(예: 질문1-당신의 나라의 현재 경제적 상황은 어떻다고 생각하십니까?)와 지역(예: 아시아-인도)을 선택하면, 이에 대한 그래프와 세계 지도상에 단계구분도(Choropleth map)가 나타나도록 하는 것이었는데, 이를 구현하기 위해 사용한 패키지(ipywidgets 등) 때문에 HTML export가 안 되어서 애를 먹었다. 결국 수업 마지막날 과제 발표 시간에도 HTML이 아닌 주피터노트북으로 시연을 해야만 했다. 정말 아쉬운 것은 시간 관리를 못 해서 수업 직전에 코드와 발표물을 완성하였는데, 테스트 시간이 부족하다 보니 코드 한줄이 누락되어 대쉬보드가 일부 오작동되었다는 것이다.
시험은 ChatGPT 등 LLM을 사용을 제한하고 (단, 구글링, 깃헙, Stack Overflow 등 사용은 제한 없음) 주어진 task를 Python 코드로 해결하는 것이다. 어렵지 않은 문제였으나, 수업 내내 LLM의 도움을 받다가 시험 직전에 벼락치기를 한 나는 for loop 코드를 만들다가 조건문에서인지 뭔가 꼬여서 망해버렸다. 기억이 안 나는데, 나중에 파이썬 관련하여 복기하며 다시 작성해볼 것이다.
시험에서 망한 것(!)!, 과제가 발표현장에서 100% 시연되지 않은 것이 낮은 학점(B)의 자명한 원인이다.
감상: LLM은 질문에 답하는 수준을 넘어, 내가 지시하는 모든 작업에 대해서 거의 완벽한 코드를 만들어준다. LLM의 발전 속도를 생각하면, 컴퓨터 언어 공부에 많은 시간을 할애할 필요가 있을까 하는 생각도 든다. 그렇지만, 기초는 있어야 LLM을 효율적으로 활용하여 코딩할 수 있는데, 나는 아직 기초조차 부실한 상태다. 수업이 끝난 지금에서라도 기초를 더 단단히 하려 한다.
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글을 쓰다보니 너무 길어져서 나머지 3개 수업 (R Fundamentals for Public Policy, Introduction to Computational Social Science, Statistical Foundations for Data Scientists)은 다음 글에 적겠다.
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