저는 퇴사 후 7개월동안 강도높은 AI 부트캠프에 참여했어요. 이 시기가 정말 힘들었지만 돌이켜보면 대학원 지원할 때도 도움이 되었고, 앞으로도 많은 도움이 될 듯합니다.
부트캠프에 대한 호불호가 많이 갈리는 것으로 알고 있는데요, AI 부트캠프에 대한 제 개인적인 의견 공유해볼게요.
AI 부트캠프에 참여한 이유
제가 처음 데이터사이언스로의 진로를 결정하고 석사 유학준비를 시작할 때 통계학, 컴퓨터공학 위주로 과목들을 수강했었는데요. 그 이후에 데이터분석 준전문가(ADsP), SQL개발자, 사회조사분석사 같은 자격증도 취득했어요. 하지만 이 모든 것들이 이론 중심이었기 때문에 '실제로' 어떻게 이 지식들이 사용되는지 확인하고 배우고 싶었어요.
직장과 병행하며 독학하기에는 배움의 깊이가 계속 얕을 것 같아서 퇴사와 동시에 AI 부트캠프에 지원하기로 했어요.
부트캠프는 단기간에 집중적으로 특정 기술이나 역량을 학습하기 위해 설계된 교육 프로그램을 의미해요. 실용적이고 실무 중심적인 접근방식을 채택하기 때문에 실습을 통해 기술을 익히고 문제 해결 능력을 기르는 데 초점이 맞춰져 있어요.
또한 데이터사이언스에 관심이 있고 배우고자 하는 사람들을 만날 수 있고, 모르는 게 있을 때마다 물어볼 수 있는 멘토, 강사를 만날 수 있다는 점도 매력적이었어요.
코드스테이츠를 선택한 이유
아쉽게도 현재는 코드스테이츠에서 더이상 AI 부트캠프를 진행하지 않습니다.
제가 지원할 당시에는 코드스테이츠가 꽤 규모가 크고 많은 수강생을 배출해낸 곳이어서 우선순위에 있었어요. 마침 제 퇴사시기와 부트캠프 시작시기가 딱 맞아 떨어지기도 했죠. 또 캠프가 종료된 후에도 수강생, 멘토 간 네트워킹이 유지되는 alumni 제도가 매력적이어서 코드스테이츠 AI 부트캠프를 선택했어요.
AI 부트캠프 커리큘럼
AI 부트캠프는 7개월 동안 주 5일(공휴일 제외) 9시부터 오후 6시까지 진행되는 아주 밀도 높은 과정이었어요. 공식적인 학습시간이 오후 6시까지였지, 과제나 개인 학습을 하면 밤을 새는 경우도 많았어요. 비전공자에 코딩 경험이 전혀 없었던 저는 캠프 초반에 정말 너무너무너무너무너무너무너무 힘들었습니다. 하지만 시간이 흐를수록 점점 높은 공부강도에 익숙해지더라구요.
|
| 코드스테이츠 AI 부트캠프 하루일과 |
섹션1: 데이터 분석 입문
- Pandas, Matplotlib, Seaborn 등의 라이브러리를 사용해 데이터 전처리, EDA, 시각화 학습
- t-test, chi-square 등 통계 가설검정 기법 학습, 가설이 통계학적 유의미 여부 판단
- 기본적인 벡터 연산 및 PCA 등 차원 축소 학습
- 미분 및 편미분, Chian Rule 학습
섹션2: 머신러닝
- 문제 정의 및 데이터 선택
- 데이터셋의 특징을 알고 그에 맞는 모델을 선택해 머신러닝 진행
- 모델의 성능을 비교, 평가, 개선
- 데이터와 모델을 올바르게 해석하고 리포팅하는 방법 학습
섹션3: 개발환경 구축 및 응용
- 파이썬으로 하나의 애플리케이션을 배포하는 과정 경험
- 개발환경(git, 파이썬 가상환경, Docker, 환경변수) 학습
- 데이터 베이스, SQL 학습
- 웹 프레임워크(Flask)를 통한 서버 제작
섹션4: 딥러닝
- Keras, Tensorflow를 활용한 딥러닝 모델 학습
- 신경망의 동작원리, 학습방법, 제약학습 등 이론 학습
- 자연어 처리를 위한 전처리, 머신러닝, 딥러닝 모델 실습
섹션5: 컴퓨터공학 기본
- 문제를 분할하여 해결
- OOP에 대한 기본적인 특징, 함수와 변수에 대해 학습
- 알고리즘 학습
실무 프로젝트
- 기획, 팀 빌딩, 협업을 위한 커뮤니케이션, 프레젠테이션 등 학습 내용을 종합하는 프로젝트 진행
- 팀 프로젝트 또는 개인 프로젝트 진행
- 기업 협업 프로젝트도 가능
커리어코칭
- 프로젝트 포트폴리오 제작
- 이력서 작성 및 모의면접 진행
- 연봉협상법, 기초 노무지식 교육
부트캠프 참여 후기
좋았던 점
넓고 얕게 배우는 광범위한 학습 분량
사실 28주 안에 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 엔지니어링, 통계학과 컴퓨터공학 이론까지 모두 깊게 배우는 것은 불가능하죠. 당시 코드스테이츠의 지향점이 넓은 학습범위를 얕게 익히는 것이었어요. 여러 데이터 분야에서 기초 소양을 다진 후 본인에게 가장 맞는 분야를 찾는 것이 목표였죠.
데이터 분야에 대해 문외한이었던 제게는 이 방침이 정말 잘 맞았어요. 각 데이터 분야를 배우고 직접 프로젝트를 해보면서 데이터 분석은 잘 할 수 있고, 머신러닝과 딥러닝은 아주 흥미로우며, 데이터 엔지니어링은 적성에 맞지 않는다는 것을 몸소 느낄 수 있었거든요. 제가 석사 전공을 DS(Data Science)로 정하는데 부트캠프가 정말 큰 영향을 미쳤어요. 제가 모든 것을 맛보기 하지 않았다면 DA(Data Analytics), DS를 혼동했을거에요.
새로운 것을 배울 때 맷집이 강해짐
부트캠프에서는 질문을 해도 쉽게 답을 알려주지 않았어요. 먼저 구글링해보고 동기들과 의논해보고 그래도 답을 못 찾는다면 답을 주는 방식이었죠. 실제로 현업에서도 혼자 문제를 해결해야 하는 경우가 많다고 해요. 부트캠프 측에서 이런 과정을 미리 훈련시킨 것이었죠.
그리고 학습 초반에는 방대학 학습량에 따라가기가 버거워서 정말 자괴감도 많이 들고 울적했는데요. 이렇게 모르는 내용들이 나를 압도할 때 어떻게 이겨나가야할지, 어떤 마인드로 버텨야할지 등을 캠프 내내 많이 고민하고 연습했어요. 새로운 것을 배울 때 오는 막막함과 중압감도 시간이 지나니 익숙해지고, 어떻게 해결해야 할지 저만의 방식을 찾게 되더라구요.
저는 이게 정말 큰 자산이라고 생각해요. 대학원에서 가서 영어로 모든 수업을 들을 때도 모르는 내용이 거대한 산 처럼 들이닥칠텐데, 그 때 그 어려움을 이겨내는데 조금이나마 도움이 될 것 같아요.
7개의 프로젝트
매 섹션이 끝날 때마다 개인 프로젝트를 진행했어요. 그래서 부트캠프가 끝났을 때는 7개의 프로젝트가 결과물로 남았더라구요. 지금 돌아보면 한없이 하찮은 프로젝트지만, 이 프로젝트들이 포트폴리오의 좋은 소스가 되었습니다.
포트폴리오 사이트를 별도로 제작하시는 분들도 많은데, 저는 그렇게까지는 못했어요. Github에 모든 파일을 정리해두고 각 프로젝트별로 Read Me 파일에 한 장 요약 형태로 프로젝트 내용을 정리해뒀어요. 그리고 이력서에 Github 링크를 적어서 유용하게 활용했습니다.
아쉬웠던 점
AI 부트캠프의 종료
제가 수료한 후 2년 이내에 코드스테이츠의 AI 부트캠프 운영이 완전히 종료되었어요. 그래서 alumni 혜택을 제대로 보지 못했습니다.
비대면 교육의 한계
사실 저는 지극히 아날로그형 인간이고 코로나 시대에 공부를 하지 않은 사람이어서 비대면으로 교육을 듣는 것 자체가 익숙하지 않았어요. 일단 Zoom에 접속해서 제 얼굴을 공개하는 것 자체가 엄청 부끄럽더라구요. 그래서 동기들과 소극적으로 네트워킹을 한 것이 개인적으로는 아쉬워요.
그리고 강의나 회의 모든 것들은 비대면으로 진행하다보니 집중력이 오래 유지되기가 힘들었어요. 하루종일 컴퓨터만 보고 앉아있으니 고독감이 심하게 느껴지기도 했구요. 이러한 어려움을 다른 사람들도 많이 호소하는지 코드스테이츠 측에서는 개인적으로 상담도 해주고 응원도 많이 해주었답니다.
취업지원 서비스 100% 활용 못함
시중의 부트캠프들은 모두 수강생을 최대한 많이 취업시키는 것이 목표입니다. 하지만 저는 애초에 대학원 진학이라는 목표가 달랐죠. 그래서 이력서 첨삭, 자기분석 등의 프로그램은 적극 이용할 수 있었지만, 취업 알선, 모의면접 같은 서비스는 100% 활용하지 못했어요. 목표가 달랐기 때문에 어쩔 수 없는 부분이었지만, 개인적으로는 아쉬움이 남아요.
부트캠프 추천하나요?
데이터 분야에 대해 전혀 모르는 비전공자에게는 적극 추천합니다. 오히려 데이터 분야에 대해 조금 경험이 있는 분이라면 교육의 질에 실망을 하실 수 있을 것 같아요. 왜냐하면 대부분의 부트캠프가 초보자를 주 타켓으로 하고 있기 때문이죠.
저는 부트캠프 덕에 데이터 분야 전체에 대한 그림을 조금이나마 그려볼 수 있었어요. 그 중에 제가 관심이 있는 세부 분야, 도메인 분야도 찾을 수 있었구요. 확실히 이론을 배우는 것과 실습을 하는 것은 전혀 다르더라구요.
부트캠프 선택 시 주의사항
부트캠프는 약 2천만원 정도의 비용이 드는 과정이고, 따라서 1개의 부트캠프만 들을 수 있어요. 그러니 커리큘럼과 후기를 꼼꼼히 살펴보세요. 그리고 내가 부트캠프를 통해 무엇을 얻고 싶은지, 무엇을 배우고 싶은지, 그 부트캠프를 통해 얻을 수 있는지 잘 생각해보세요.
그리고 부트캠프별로 '프리코스'들이 있을거에요. 입문자들이 캠프에 잘 적응할 수 있도록 기초적인 코딩 교육 강의를 제공할텐데요. 그걸 들어보고 적성에 맞는지도 꼭 체크해보시길 바라요.
[비전공자의 데이터사이언스 석사 유학 준비과정]
