[공지] 파비클래스 운영 방침 – Q&A

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2020년 전면 개편 공지 시리즈

공지: 파비클래스 Q&A 관련 운영방침

  • 질문 1개당 파비캐시 5만캐시
    • 파비캐시 앱에서 5만캐시 결제 후, 질문 메일에 전화번호를 포함해 admin@pabii.co.kr로 전송할 것
    • 데이터 사이언스 강의 수강자가 강의 관련 내용 질문시 과금 예외
  • 블로그 포스트에 대답이 있는 경우 링크만 제공

 

Q&A 관련 운영방침 변경 사유

데이터 사이언스 강의를 하다보면 가끔 이런 질문을 받을 때가 있다.

강의 운영하다보면 언제가 제일 힘든가요?

몇 가지 리스트를 뽑으면,

  • (내 실력이 부족해) 못 가르칠 때,
  • (열심히 가르쳤는데도) 못 알아먹을 때,
  • (생각없이) 멍청한 질문을 할 때

정도가 제일 우선으로 꼽힐 것 같다. (몸이 지칠 때보다 정신이 지칠 때 더 힘들더라.)

(Source: 미드, The Office)

첫번째는 두 말할 필요없이 내 잘못이고, 두번째는 수업에 오지말라고 걸러냈어야 되는데 못 걸러냈으니, Information asymmetry를 만들어낸 것도 내 탓이라고 생각한다. 정보를 좀 더 공유했으면 달라졌을수도 있었을테니까. 그런데, Information asymmetry 깨볼려고 파비 블로그파비 클래스에 수십개의 글과 강의 자료를 올려놨는데 여전히 세번째 케이스를 만나게되면…. 힘든데 해결책이 없다.

그 중 세번째 카테고리에 해당하는 질문들 몇 개를 소개한다.

  • 게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 1
  • 게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 2
  • 게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 3
  • 대답해드릴 질문들

 

게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 1

참고로 “수학&통계학 for 데이터 사이언스“라는 강의는 그 강의를 듣고 처음부터 배워서 새롭게 지식을 익히는 강의가 아니라, 이미 그 지식을 다 알고 있다고 가정하고, 그 중 직관적으로 이해해야 데이터 사이언스 메인강좌를 따라올 수 있다고 판단되는 부분을 정리해 놓은 수업이다. (강의 페이지에도 그렇게 써 놨잖어?) 여기선 “직관적인 이해”가 포인트다. 대학에서 안 가르쳐줘서 모를만한 내용이기 때문에 수업을 만들어놨다. 대부분의 대학 수업들이 직관적인 이해가 아니라 문제 풀이 (공학과) or 증명 암기 (수학과) 위주로 가르치기 때문이다.

모르고 있으면 일단 기초부터 탄탄하게 쌓는게 상식아닌가? 학부 때 손 아프게 문제 풀고 증명 이해해가며 배워서 내용을 알고 있는 사람들한테 부족했던 직관적인 이해 수업을 제공하고 있는데, 내용을 대충 겉보기로 훑어도 괜찮을까요라는 질문을 하면 뭐라고 대답해줘야 하나? 수학과 수업이 더 필요할까요? 공학과 수업이 더 필요할까요? 라고 물었으면 메일에 답변을 해 줬을 것이다. 가능하면 둘 다 하고 오라고.

그런데, 이상한 강남역 일대 학원들이 코드 몇 줄만 Github에서 복사해서 예제 몇 개만 돌리면 다 되는 것처럼, 데이터 사이언티스트 직업을 찾을 수 있는 것처럼 몇 년 동안 수십억의 광고비를 써서인지, 심심하면 저런 종류의 질문을 받는다.

본 블로그의 글들 수십개에 이미 기초의 중요성에 대한 어마어마한 강조를 해 놨는데, 도대체 얼마나 수학공부하기 싫으면 저런 질문을 해대는걸까? 대학 수준의 수학 공부가 그냥 개념 이해만하고 나면 직관을 슥슥 따라올 수 있나? 내가 바보라서 손이 아플 때까지 증명쓰고 문제 풀어봐야했나? 저 분이 폰 노이만급의 천재인가? 그냥 대충, 적당히, 조금만, 개념 위주로만 이해하고 나머지는 코드만 돌리면 되겠지라는 안이한 마음가짐을 갖고 있는데, 블로그의 다른 글들은 보고, 읽고, 이해하기 싫고, 그냥 “제발 수학 대충해도 된다는 이야기 해줘~~~~~”라는 기대감을 가진게 아니면 저런 메일을 쓸 수 있을까?

저런 메일 쓸 시간에 선대랑 미방 책 펴놓고 문제 하나 더 풀고, 증명 하나 더 외우고, 고학년 과정에서 어떻게 쓰이는지 구글링을 더 하겠다.

 

게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 2

이 분은 이 블로그의 곳곳에 흩어져있는 파비 클래스 강의를 소개하는 글이나 광고 배너들을 클릭해본 적이 없는 분일 것이다. 파비 클래스 홈페이지에서 수학&통계학 for 데이터 사이언스 수업을 못 찾고, 그 수업의 오픈 동영상에서 예시 문제와 직관에 대한 설명을 못 찾았으니 저런 메일을 보냈을텐데, 나는 “아무것도 하기 싫고, 찾기 싫고, 고민하기 싫으니까, 니가 나한테 떠먹여줘”라는 태도가 온 몸에 배어있는 분이라고 결론을 내릴 수 밖에 없다.

같은 질문을 여러번 받으니까 똑같은 답변을 자주 쓰기 싫은 “게으름뱅이”가 블로그 글, 강의라는 형태로 답변을 요약정리해놨는데, 또 다른 “게으름뱅이”가 그런 정보를 찾는대신 메일을 쓰는걸로 정보를 달라고 하면 어떻게 해야될까? “게으름뱅이”답게 링크하나에 RTFM만 넣은 메일로 답변할까?

위의 다른 메일 때와 마찬가지로, 이런 게으름뱅이의 질문을 받게 되면 스트레스 레벨이 팍 치고 올라가기 때문에 최대한 빠른 속도로 삭제 버튼을 누른다. 안 그러면 오늘처럼 화났다는 글을 쓰게 되기 때문이다.

 

게으름뱅이가 쏘아올린 공 – 3

블로그 안에 데이터 사이언티스트가 엔지니어, 애널리스트랑 어떻게 다른지 수십번도 더 써 놨지 않나? 수학을 잘한다는게 무슨 뜻인지도 꽤나 여러번 강조했던 것 같은데? 이런 식으로 노력은 일절하지 않고, 남의 시간을 아무 대가없이 쓸 수 있다고 착각하는 무례한 인간들을 마주치면 정말 정신수양없이 사업하기 힘들다는 생각을 할 수 밖에 없다.

이렇게 배움이 없는 티가 노골적으로 드러나는 질문은 파비클래스에는 안 해주시면 좋겠다.

 

대답해드릴 질문들

파비클래스는 대답해드릴 가치가 있는 질문(예시1)(예시2)만 받는다. (링크 걸린 글들의 질문들 읽어보시면 최소 요구조건을 이해하실 수 있을 것이다.)

앞으로 질문은 1개당 파비캐시 50,000캐시를 지불한 분들께만 짧은 메일로 답변 드린다. (데이터 사이언스 메인 강좌 수강생은 강의 내용에 대한 질문이라면 따로 비용을 지불하지 않으셔도 된다.) 많은 고민 끝에 질문하시는 분들께 정말 죄송하지만, 정신수양을 강요하는 메일을 필터링하는 가장 좋은 방법은 역시

Stupidity always gets punished (financially)

라는 걸 일깨워주는데서 시작하는 것 같다.

예시1, 예시2를 보면 이해되시겠지만, 5만캐시 내고 질문할만한 내용 아니면 질문 안 해주시면 좋겠다.