[2023부트캠프] Upstage AI Lab 2기 오리엔테이션&특강

블로그에 글을 처음 써본다.

 

시작이 정말 어려웠던 것 같다. 많은 분들의 예쁘고 정돈된 블로그를 보면 와 나도 저렇게 정리 좀 해야 하는데 여유로울 때 해야지 마음만 먹었었는데 역시 사람은 강제성이 있어야 이행하는 것 같다..

오늘은 인스타그램을 하다가 우연히 알게 된 패스트 캠퍼스의 부트캠프에 지원하면서 수강하게 된 Upstage AI Lab의 첫 번째 오티 겸 특강에 대한 글이다.

국비지원 교육을 대학교 때 한번 받아봤었는데 도움이 되는 부분도 생각보다 많았고 다양한 과의 친구들을 사귀게 되었고 무엇보다 첫 번째 직장에 취업을 하게 된 계기라고도 볼 수 있어서 좋은 기억으로 남았던 것 같다. 요즘에는 말이 많은 것 같지만 초창기에 아무 정보도 없이 신청한 것 치고 얻은 게 많았다.

일을 안 해본 것도 아니고 이 시기에 이걸 하는 게 맞나 하는 생각은 들지만... 인생이 정답은 없지 내가 하고 싶은 걸 한다!

그리고 사실 경력만 많지 구멍이 너무 많다고 느끼고 있었기 때문에 영리한 방법이 아니더라도 차근차근 채워나가고 싶은 마음이 컸다.
이런저런 고민을 하는 사람치고는 정보를 많이 알아보는 똑순이도 아니라서 이렇게 우연히 이런 좋은 교육 프로그램을 알게 되어서 기쁘고 오늘 처음 만난 부트캠프에 대한 첫인상과 특강 내용에 대해 정리해 보겠다!

매니저 소개

패스트 캠퍼스의 김광민 매니저님, 최재성 매니저님, 소영 매니저님, 양승인 매니저님이 OT에 함께 해주셨다.
전공자인 분도 계셨고 비전공자인 분들도 계셨는데 모두 AI에 관심을 가지시고 관련 직무를 경험해 보신 분들인 것 같았다!

Upstage AI Lab 소개

가장 궁금했던 학습 로드맵 및 시간표를 간략히 공유해 주셨다.
가장 먼저 Python 기본기를 다지고 머신러닝에 필요한 통계 및 수학적인 소양을 먼저 갖춘 뒤 ML, DL 모델링을 실습하고 실제로 팀을 이루어 AI 경진대회까지 진행해 보는 과정이고 강사님과 함께하는 실시간 강의와 개인적으로 온라인 수업을 수강하는 시간이 섞여서 진행될 예정이라고 하셨다. 특히 마지막 경진대회에서는 실시간 리더보드로 Upstage AI stages를 이용해 볼 수 있다고 해 기대가 되는 부분이었다.

학습 Tool

공지사항 및 소통에는 Slack을, 특강과 같은 실시간 강의는 Zoom, 온라인 강의는 Fast campus 온라인 강의를 이용한 계획이라고 하셨다.

실시간/온라인 강의 멘토링

각 과정마다 멘토링이 진행된다.

이 밖에도 행정적인 문의나 수강 완료 기준 등 매우 상세히 알려주셨고 추후 내용 공유도 해주실 거라 하셔서 믿음직했다!

그리고 잠시 아이스 브레이킹으로 10문 10 답도 진행하였는데 다행히도 지목은 당하지 못했다. 하지만 혹시 모르니 몇 개 작성해 보았는데

1. 이름: 신현규
2. 취미: 헬스(헬린이), 테니스, 노포투어
3. 좋아하는 장소: 엄마네 집
4. 삶의 슬로건: 간절히 바라면 이루어진다.
5. 소확행: 등산 후 한잔... 고양이랑 놀기? 먹을 텐데 투어
6. 지원동기: 딥러닝 역량 강화. Upstage 강의가 궁금했다.
7. 목표: 캐글 마스터되기 ^^.. 오픈소스 기여해보기!
8. 가장 기대되는 것: Competition!

현직자 특강 '업계 동향과 직무 상세'

그리고 현 Upstage의 데싸이신 안창배 님의 특강이 이어졌다.
창배 님은 국내 유수한 기업을 거쳐... 책도 쓰시고 카카오 컨퍼런스에서 발표도 하신 똑똑이님이셨다. 첫 번째 특강으로 유익한 말씀을 많이 해주셨는데 업계 트렌드에서부터 Case Study를 통한 데이터 관련 직무에 대한 설명, 직무 역량 개발을 위한 조언을 해주셨다.

이쪽 일을 그래도 6년 가까이해오면서 정답은 정말 없다고 느꼈고 같은 직무지만 너무 다양한 일을 해야 하고 알아야 한다고 느꼈는데 비슷한 말씀을 해주셔서 공감이 많이 되었다. 연차가 쌓이면 퍼스널 브랜딩이 필요하다고 하셨는데 적극 공감하는 부분이었다.. 내가 내세울 강점이 없다는 건 너무 슬픈 일이다.

데이터 직무에 대해 강사님이 설명해 주신 부분을 기반으로 적당히 정리를 해보자면

• Data Analyst
  • Product Analyst: 제품에 대한 분석 등 대시보드 설계하고 지표 뽑는 일을 기본으로 함. 숫자로 찾아내는 사람
  • Business Analyst: 도메인에 대한 강조가 좀 더 들어가는 느낌
  • Growth Hacker: A/B 테스트와 성장 견인에 특화, 요새 언급이 줄었으며 전문가가 적어 보임(개인적)
  • Performance Marketer: 마케터에 더 가까움. 광고와 유입등에 대한 분석이 많음.
• Engineer
  • Data Engineer: 잡부이자 만능, 데이터가 잘 흐르게 해주는 사람
  • ML Engineer: 머신러닝에 좀 더 특화된 엔지니어
  • Backend Engineer: a.k.a 개발자
  • Analystic Engineer: DA, DE 사이 정도의 존재, 분석 역량에 특화된 엔지니어 사실 지원하는 직무에 따라 일을 하게 되는 것 같지는 않다. 실제로 직무 전환도 잦고 ... 시간이 없으면 누구든 하게되는 일도 많았던 것 같다. 그래도 내가 가장 잘하는 분야를 정해서 로드맵을 정해야 하고 안 그럼 잡캐로 빠지는 것 같다...

직무 역량 개발에 대해선 역시 개인 역량 개발에 대한 많은 투자... 주말도 스터디 퇴근하고도 자기 개발을 하는 시간을 가지는 게 중요하다고 하셨다.
처음 일을 할 때는 그랬던 것 같은데 최근 많이 소홀했던 부분이라 반성이 많이 되었다.
그리고 전문성 어필. 나는 전공자이면서 경력자인 만큼 전문성 어필에 힘을 쏟아야 할 것 같다.
네트워킹과 컨퍼런스, 책 추천도 해주셨다. 아래는 추천해 주신 책!

코딩테스트는 정말.. 대학교 때 준비해 보고 이번에 Upstage AI Lab 코딩테스트를 준비하면서 처음 해보았는데 세상에 대단한 사람들이 참 많다고 느낀다...

알고리즘 코딩 테스트는 테크직군을 지원한다면 중급까지는 풀 수 있어야 한다고 하셨다. 데이터 전처리를 할 때도 알고리즘을 많이 익혀둬야 잘할 수 있다고 하셨다.

 

그 밖에도 좋은 회사 고르는 법(신입의 경우 좋은 시니어가 있는 곳!) 등 많은 이야기를 해주셨다. 오래간만에 동기부여도 되고 재미있는 시간이었다.

 

앞으로도 많은 배움이 있을 거라 생각한다.. 초심 그대로 성실하게 교육에 임하고 교육이 마무리될 때 즈음 많이 성장한 내가 될 수 있었으면 좋겠다.

 

 

끝