이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
전산 관련 학부 과정에서 가장 유용했던 과목은 자료구조와 알고리즘 수업이었습니다. 단순히 코드를 짜는 것보다 문제를 어떻게 구조화할지를 배운 것이 이후 개발 전반에 영향을 줬습니다. 운영체제 수업에서 프로세스, 메모리 관리, 파일 시스템 원리를 배웠는데, 이 내용이 나중에 컨테이너와 Linux 환경을 이해할 때 토대가 됐습니다.
데이터베이스 과목에서 정규화와 인덱스 원리를 배웠고, 실제 프로젝트에서 쿼리 최적화를 할 때 이론적 배경이 됐습니다. 통계 관련 과목으로는 확률론과 선형대수를 수강했는데, 머신러닝 논문을 읽을 때 수식을 따라가는 데 도움이 됐습니다. 한계는 수업에서 배운 것과 실제 프로젝트 규모의 차이가 있어, 이론을 실제에 적용하는 연습을 별도로 해야 했다는 점입니다. 전공 과목은 기술이 아니라 문제를 보는 시각을 만드는 것이 결임을 배웠습니다.
전공에서 통계 과목이 실무에 연결된 경험은 데이터를 다루는 프로젝트에서였습니다. 확률론과 통계 수업에서 배운 분포 개념을 실제로 사용하게 된 것은 두 방식 사이의 차이가 유의미한지 판단해야 할 때였는데, 가설 검정 방식으로 접근하니 수업에서 배운 내용이 직접 연결됐습니다. 선형대수 수업에서 배운 행렬 연산은 처음에는 추상적으로 느껴졌는데, 데이터를 행렬로 표현하고 변환하는 방식을 이해하는 데 토대가 됐습니다. 데이터베이스 수업에서 집계 쿼리를 짤 때 평균이나 분산을 계산하는 기능이 왜 있는지, 그 수치가 어떤 의미를 갖는지 통계 과목을 들은 뒤에야 제대로 이해했습니다. 전공 과목은 개별적으로 보면 추상적으로 느껴지는데, 여러 과목이 연결되는 순간이 있었고 그때 배운 것이 실무 이해로 이어지는 방식이 기억에 남습니다. 전공 지식은 실제 문제에서 쓰일 때 비로소 체감이 된다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
전공 수업에서 배운 것과 실제 프로젝트의 차이를 처음 실감한 것은 여러 모듈이 함께 작동하는 팀 프로젝트를 처음 경험했을 때였습니다. 자료구조 수업에서는 각 알고리즘이 독립적으로 작동하는 예시를 다뤘는데, 실제로는 여러 모듈이 얽혀서 어느 부분이 느린지 파악하기 어려운 상황이 생겼습니다. 수업에서 배운 시간 복잡도 개념은 맞았지만, 그것이 실제 I/O나 네트워크 지연과 합쳐지면 다른 문제가 된다는 것을 직접 경험해야 했습니다. 이 간극을 메우기 위해 오픈소스 코드를 읽거나 실제 규모의 데이터셋으로 실습하는 방식이 도움이 됐습니다. 전공 과목은 개념을 이해하는 데 필요한 언어를 배우는 것이고, 그 언어를 실제 상황에 적용하는 연습은 별도로 필요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 고려대학교의료원 DBA 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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