데이터 엔지니어 꿈나무의 부스트캠프 AI Tech 3기 회고

1월부터 6월까지 5개월 간 달려온 부스트캠프 AI Tech를 드디어 마무리하였다. 5개월이란 시간은 뭔가 굉장히 짧으면서도, 1년의 절반 정도라고 생각하면 또 굉장히 긴 시간이다. 길다면 긴 시간동안 부스트캠프의 양질의 교육을 받으면서 좋기도 하였지만, 때로는 그만두고 싶다는 생각이 들때도 있었다.

오늘은 그 동안의 5개월을 자문자답하는 형태로 정리해서 공유하고자 한다. 만약 많은 분들이 글을 보면서 댓글로 궁금하신 점들을 물어보신다면 나중에 따로 정리해서 글을 올려볼 예정이다.(질문 많이 달아주세요😃) 그럼 한 번 시작해보자!!!

그리고 밑의 자문자답 부분은 평소와 같이 평서체로 작성하는 것보다 경어체를 사용하는 편이 자연스러운 것 같아 경어체로 작성하였다!

Q1. 왜 부스트캠프를 수강하게 되었나요?

저는 데이터 관련 학과에 재학 중이고, 컴공쪽도 부전공으로 하고 있었지만 다른 사람보다 데이터에 조금 늦게 흥미가 생겨서 실력이 많이 부족했습니다. 그래서 뭔가 학교 강의와 개인 공부로는 만족할 수가 없었고, 여러 부트캠프를 알아보았습니다. 실제로 부스트캠프를 수강하기 전에 몇 개의 부트캠프를 들었지만, 뭔가 제가 생각했던 것과는 많이 달라서 번번히 그만두었습니다.

그래서 부트캠프도 메이저 재단에서 운영하는 걸로 들어야겠다..!! 라는 생각을 하게되었습니다. SAFFY, 우아한 테크코스 등등 여러 후보들이 있었지만 AI를 제대로 배울 수 있는 과정은 부스트캠프가 유일했고 수강을 결정하였습니다.

제 목표는 데이터 엔지니어입니다. 그래서 어떻게 보면 부스트캠프는 저에게는 조금 맞지 않는 과정일 수 있을거라는 생각을 했습니다. 실제로 과정을 수강하면서 여러가지 현타가 와서 중간에 그만둘까라는 생각도 했었습니다. 사실 저는 가장 마지막에 변성윤 마스터님이 진행하시는 Product Serving 부분만 보고 수강을 결정하였기 때문에 조금은 힘들었던 거 같습니다.

물론 데이터 엔지니어에 대한 교육을 받은 것은 아니었지만 저는 충분히 많은 것을 배웠다고 생각합니다. 스스로의 실력에 대해 냉철하게 다시 생각해볼 수도 있었구요. 절대 헛된 5개월은 아니었다라고 생각합니다😀

Q2. 부스트캠프 AI Tech에서는 어떤 교육을 받나요?

부스트캠프를 많이 서치해보셨다면 많이들 아시고 있는 내용이라고 생각합니다. 그래도 간략하게(쓰다보니 간략하게가 아니게 되었지만...) 제가 교육 받았던 내용을 토대로 다시 정리해보려고 합니다.

기본적으로 AI Tech는 CV, NLP, RecSys 3개의 트랙으로 나뉘어 진행됩니다. 초반 한달 정도는 AI에 필요한 개발 지식과 머신러닝, 딥러닝 이론을 배웁니다. 파이썬 기초부터 기본적인 통계, 선형대수, CNN까지 전반적인 개념을 배우게 됩니다.

이 과정도 꽤나 유용한데 이미 기초 지식이 있으신 분들도 다시 한 번 개념을 리마인드 한다는 느낌으로 들으시면 좋은 강의들인 것 같습니다.

저 같은 경우는 초반 수학 파트에서 어려움을 느꼈는데, 만약 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트를 꿈꾸고 계신 분들은 꼭!!! 부스트캠프를 시작하기 전에 머신러닝과 관련된 수학 개념(통계, 선형대수 등등)을 공부하시면 좋을 거 같습니다.

과정을 진행하면서 느꼈지만 "결국 공부는 본인이 해야한다"는 생각을 많이 했던 거 같습니다. 부스트캠프의 강의가 물론 굉장히 훌륭했지만, 커리큘럼 상 시간이나 여러가지 한계가 있기 때문에 모든 걸 세세하게 알려주시지는 못하다보니 조금 따라가기 벅차다는 생각을 하기도 했습니다. 본인의 의지에 따라 충분히 따라갈 수도 있으나 그래도 어느정도 기초가 있으면 더더욱 좋은 강의가 되지 않을까라는 개인적인 의견이었습니다!

기초 강의를 다 들으면 본격적으로 프로젝트를 시작하는데요. 부스트캠프에서의 프로젝트들은 최종을 제외하고는 모두 대회 형식으로 진행됩니다. 캐글 컴페티션에 참여해보셨던 분들이라면 굉장히 익숙한 방식으로, 특정 주제에 대해 머신러닝 프로젝트를 하면서 최대한 높은 순위를 기록하면 되는 대회입니다.

이번 공통 세션에서는 사람 얼굴 이미지 만으로 이 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 쓰지 않았는지, 정확히 쓴 것이 맞는지 자동으로 가려낼 수 있는 이미지 분류 대회를 2주간 진행하였습니다. 프로젝트를 진행하는 동안 정말 많은 것들을 배웠고, 팀원들과 협업해보는 경험이 너무 소중했던 것 같습니다. 이렇게 공통 대회를 마무리하면 그때부터는 각자 트랙에서 강의 및 프로젝트를 수행하게 됩니다.

그 전에 중요한 과정을 깜빡할 뻔 했네요. 공통 세션에서는 부캠측에서 임의로 팀원을 꾸려줍니다. 물론 이때도 트랙별로 팀이 꾸려지긴 합니다. 하지만 공통 세션이 끝나면 본인들이 다시 팀을 꾸릴 수 있는 기회가 생기게 됩니다. 저는 이 과정이 정말 정말 중요하다고 생각합니다. 남은 4개월 이상을 함께하게 될 팀이고 한 번 팀을 꾸리면 바꿀 수 없기 때문에 본인이 원하는 방향이나 목표와 fit이 맞지 않으면 굉장히 힘든 4개월이 될 수 있기 때문입니다.

부캠 측에서 공통 프로젝트를 하면서 팀을 모집하는 장(?)을 마련해주는데, 다음 기수부터는 조금 개선될 지 모르겠지만 저희는 각종 네트워크 문제나 이런저런 이슈때문에 그렇게 좋은 자리는 아니었던 걸로 기억합니다. 저는 거기서 모임을 만들고 주도하는 주최자 역할을 맡았는데도, 다른 분들과 소통할 수 있는 시간이 그리 많지 않았습니다. 그러니 너무 부캠을 믿지 말고 조금 부끄럽더라도 슬랙 DM을 통해 마음에 드는 분들에게 얼른 컨택하면 좋을 거 같습니다. 저도 나름 일찍 시작했는데 이미 많은 분들이 다른 분들과 팀을 맺으셔서 조금 고생했습니다. 그래도 운이 좋게 정말 좋은 팀원들을 만난 건 행운이었던 거 같습니다 ㅎㅎ

다른 팀원들에 대해 알아보는 것은 부캠에서 따로 스프레드시트로 자기 어필을 할 수 있는 공간을 장만해주니 해당 정보를 보고, 또 따로 DM을 통해 시간을 갖고 알아보면 좋을 거 같습니다.

하여튼 팀을 꾸리면 본격적인 Level2에 들어서게 됩니다. 저는 RecSys(추천 시스템) 트랙에서 남은 기간을 보냈는데요. Level2에서도 U-stage와 P-stage 두 개의 스테이지로 나뉘게 됩니다. 먼저 U-stage는 추천 시스템에 대한 기초를 공부할 수 있는 학습 기간입니다. 이 기간동안 추천 시스템 Basic과 CF 모델, Item2Vec 등 다양한 모델을 학습할 수 있습니다.

U-stage에서 추천 시스템에 대한 학습을 어느정도 마무리하였다면 이제부터는 P-stage에 들어가게 됩니다. 이때부터는 학습하였던 개념을 바탕으로 2번의 프로젝트를 진행하게 되는데요. 다음 기수는 어떨지 모르겠지만 이번 기수에서는 영화 추천과 DKT 대회를 진행했습니다. 참고로 해당 프로젝트를 진행할 때도 강의는 계속 제공되어서 강의를 들으면서 프로젝트를 진행하는 형식이라고 생각하시면 될 것 같습니다.

이렇게 2번의 추천 대회가 끝나면 이제 마지막 Level3로 진입합니다. Level3에서도 크게 2가지 stage로 나뉘는데, 그 유명한 변성윤 마스터님의 Product Serving 강의와 최종 프로젝트를 진행합니다. Product serving 파트에서는 말 그대로 머신러닝 프로덕트를 서빙하고 배포하기 위한 방법을 학습합니다. MLOps 개론과 FastAPI, Airflow 등 다양한 툴을 배울 수 있는 좋은 기회입니다.

최종 프로젝트는 Product Serving과 함께 진행되는데, 각 팀이 원하는 주제로 (물론 자신이 속한 트랙에 맞는 주제로) 프로젝트를 완성하면 됩니다. 사실 저는 이 level3 파트가 가장 아쉬웠습니다. 저희 팀 같은 경우는 최종 프로젝트에 무게를 굉장히 많이 실어서 그런지 프로덕트 서빙 강의와 병행하기가 너무 힘들었습니다. 물론 열심히 하면 충분히 같이 들을 수는 있지만, 프로덕트 서빙과 최종 프로젝트를 같이 합쳐서 한 달 정도에 진행하다보니 조금 벅차기도 했고, 질 좋은 강의를 제대로 못들은 것 같아 아쉬웠습니다.

최종 프로젝트까지 마무리 짓고 나면 5개월 간의 대장정이 끝나고 드디어 수료를 하게됩니다!

Q3. 부스트캠프에서 가장 좋았던 점은?

제가 느낀 부스트캠프에서 가장 좋았던 점은 훌륭한 퀄리티의 강의와 같은 목표를 가진 동료들이었던 거 같습니다. 우선 강의같은 경우는 국내의 저명한 교수님과 강사님들이 열심히 좋은 강의를 찍어주셔서 의심할 여지가 없고, 무엇보다 좋았던 건 함께하는 동료들이었습니다. 워낙 뛰어나신 분들이 많았고, 새로운 지식이나 여러가지 경험들을 서로 공유해주시는 부분이 너무 좋았습니다.

특히 4개월 동안 함께하는 같은 팀원들 덕분에 힘든 과정을 잘 버틸 수 있었던 거 아닌가 싶습니다. 위에서도 팀의 중요성에 대해 강조했었는데, 이후 기수에 참여하는 분들도 자신이 추구하는 바는 무엇인지, 이번 부캠에서 어떤 부분을 얻어가고 싶은지 등을 잘 생각해서 본인의 가치관과 잘 맞는 팀원을 잘 탐색해서 저처럼 동료들의 도움을 많이 받으셨으면 좋겠습니다^^

Q4. 그렇다면 부스트캠프에서 아쉬웠던 점은?

너무나 좋은 부캠이었지만 조금 아쉬웠던 부분도 있습니다. 그 부분에 대해 조금은 냉철하게 비판해보려고 합니다. 아직까지 그리 오래되지 않은 과정이기 때문에 운영상으로 조금은 미흡했던 거 같습니다. 특히 제가 듣는 추천 시스템은 이번 기수에 처음 생겨서 더욱 더 아쉬웠던 거 같습니다.

특히나 제가 아쉬웠던 부분에 대해 몇 가지 적어보자면, 일단 강의를 다시 리뉴얼하지 않고 이전 기수 강의를 재탕하는 경우가 조금 많았습니다. 물론 교육 상에 크게 지장이 있는 건 아니지만 사실 그렇게 강의를 재탕할거면 왜 강의 피드백을 받는건지는 조금 의문이었습니다. 특히 추천 트랙에서는 예전의 NLP 대회를 그대로 가져와서 더욱 아쉬웠던 거 같습니다.

그리고 단기간에 학습을 하다보니 초심자들은 벅차다는 점도 있습니다. 하지만 이건 부스트캠프가 아니라 모든 부트캠프에서의 문제이니까... 그래서 다음 기수분들에게 당부하고 싶은 건 AI를 배워보겠다는 넓은 생각도 좋지만, 애초에 이 코스가 CV, NLP, RecSys로 나누어져있는 만큼 인공지능에 대해 어느정도 공부를 조금 해보았고, 3가지 트랙 중 이 쪽에 관심이 있다라는 확실한 마음가짐이 있는 분이 하시면 더욱 더 좋지 않을까 싶습니다.

사실 저도 추천 시스템에 엄청난 관심이 있던 건 아니었는데, 뭔가 이쪽으로 공부해본 적도 없고, 흥미도 그렇게 있지 않아서 중간쯤에 조금 힘들었던 경험이 있습니다. 그러니 만약 부스트캠프를 통해 정말 제대로 된 성장을 하고 싶다면 두 가지 인공지능에 대한 기초 지식과 세부 분야에 대한 관심과 지식이 꼭 필요하다고 생각합니다.

Q5. 데이터 엔지니어를 꿈꾸는 사람에게도 좋은 코스인가요?

한국에는 데이터 엔지니어를 위한 부트캠프를 찾아보기가 힘든게 현실입니다. 저도 모 플랫폼에서 운영하는 데이터 엔지니어 부트캠프를 잠깐 수강하다가 퀄리티를 보고 중간에 하차한 경험이 있습니다...😂 그래서 부스트캠프로 눈을 돌리게 되었습니다. ㅎㅎ

일단 제가 느낀 부스트캠프는 데이터 엔지니어보다는 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트들에게 훨씬 최적화된 환경이었던 것 같습니다. 아무래도 모델 쪽을 많이 학습하기도 하고, 프로젝트도 인프라를 건드려볼 수 있는 환경이 아닙니다.(부스트캠프 측에서 제공해주는 서버가 도커 컨테이너로 구성되어 있어서 여러 인프라 관련 도구를 사용하지 못하고, 권한도 제 마음대로 할 수가 없더라구요...) 그리고 프로덕트 서빙 부분을 제외하면 데이터 엔지니어링에 대해 배우지도 않습니다. (프로덕트 서빙 부분도 그렇게 깊게 배우지는 않습니다.)

그래서 데이터 엔지니어가 되는 것이 급하신(?) 분들에게는 추천하지 않습니다. 하지만 개인적으로 데이터 엔지니어는 데이터 플랫폼 뿐만이 아니라 여러 업무를 담당하는 잡부라고 생각합니다. 그만큼 다양한 분야의 사람들과 커뮤니케이션해야 하기 때문에 다양한 분야를 얕게라도 알고있으면 절대 손해볼 건 없다고 생각합니다. 따라서 부스트캠프가 절대 나쁜 선택은 아니라는 것은 알아두셨으면 좋겠습니다.

저는 사실 데이터 엔지니어링 외에는 다른 도메인에 큰 관심이 없었던 상태였기 때문에 부캠 과정이 조금 지루하고 그만두고 싶을 때가 있었습니다. 만약 저처럼 중간에 현타를 느끼지 않으시려면, 데이터 엔지니어링에 관심이 있더라도 5개월 동안 본인이 선택한 트랙을 제대로 배워보겠다는 생각으로 임하시는 것을 추천드립니다. 저는 중간에 멘탈을 놓고 제대로 집중을 하지 못한게 아직도 아쉽습니다...

마지막으로 정리를 해보면, 부스트캠프는 데이터 엔지니어에 특화된 과정은 아닙니다. 하지만 관련된 다양한 지식을 얻을 수 있어 절대 손해보지는 않는 것 같습니다. 만약 데이터 엔지니어를 꿈꾸면서 부스트캠프를 듣는다면 본인이 선택한 분야를 제대로 공부해보겠다는 각오가 필요합니다. 추가로 그래도 데이터 엔지니어링을 공부하고 싶다면 혼자서 조금씩 해도 되고, 아니면 저처럼 프로젝트에서 데이터 엔지니어링 기술을 조금 씩 녹여보는 것도 좋은 방법입니다.

Q6. 정말 취업할 수 있나요?

아마 많은 분들이 가장 궁금해하는 내용 중에 하나이지 않을까 생각합니다. 부스트캠프 마지막 주차쯤에는 네트워킹 데이라는 기업 연계 프로그램을 진행합니다. 네트워킹 데이 때는 저희들이 다양한 기업들을 만나보며 해당 기업들을 탐색해볼 수 있는 기회이면서 반대로 기업들은 저희들이 한 프로젝트를 보면서 저희를 알아보기도 합니다.

저는 사실 아직 학기가 좀 남아있는 상황이기 때문에 부캠에서 진행하는 채용연계에 크게 관심이 있지는 않았는데, 이번에 생각보다 굉장히 많은 기업들이 참석해주시기도 하였고, 당연히 없을 줄 알았던 데이터 엔지니어 채용도 생각보다 굉장히 많아서 관심을 갖고 참여하였습니다.

일단 부캠을 통해서 취업을 할 수 있냐 없냐에 대해서는 정말 수 많은 부캠러분들이 계시기 때문에 할 수 있다! 라고 단정해서 말씀드리지는 못합니다. 그래서 일단은 저의 케이스에 대해서만 말씀드리려고 합니다. 우선 저는 AI, ML 엔지니어 쪽이 아니기 때문에 그 분야의 상황에 대해서는 정확히 알지 못한다는 점을 주의하면서 보시면 될 거 같습니다.

결과적으로 저는 부캠을 통해 취업하지는 않았습니다. 아직 학기가 조금 남아서 정규직으로 취업하기에는 무리가 있었고, 네트워킹 데이 때 백엔드 엔지니어나 데이터 엔지니어 직군으로 원서를 넣고 면접도 봤는데, 저의 핏에는 맞지 않는 것 같아 지원을 포기하였습니다. 대신 따로 개인적으로 인턴으로 여러군데 원서를 넣었는데, 감사하게도 저와 맞는 기업을 찾았고, 최종적으로 합격을 하여 7월부터 인턴으로 근무할 예정입니다!

아마 AI, ML 엔지니어도 비슷할 것으로 생각되는데, 아무래도 기업과 채용인원이 한정되어 있다보니 모두 취업을 할 수 있는 것은 절대 아닙니다. 하지만 그 동안 한 학습과 프로젝트들을 바탕으로 이력서와 포트폴리오를 잘 작성하신다면 저처럼 부캠의 채용연계 기업 말고도 열려있는 길은 아주 많다고 생각합니다. 제 생각이지만 그 동안 정말 열심히만 따라가셨다면 좋은 포트폴리오를 만드는 데 어렵지 않을 것이라고 생각합니다.

마무리

쓰다보니 굉장히 긴 글이 되었는데, 위의 질문들은 부스트캠프를 들을지 고민하였던 과거의 제가 부스트캠프에 대해 궁금했던 질문들을 정리해놓은 것입니다. 그러다보니 이 외에도 궁금하거나 조금 더 깊은 대답을 원하시는 분들이 있을 거 같습니다. 3기가 끝나고 이제 곧 4기를 모집한다는 공지를 봤었는데, 혹시나 더 궁금한 사항이 있으시다면 댓글을 달아주시면 제가 아는 선에서 최대한 답변해드리도록 하겠습니다.

그리고 새로운 질문이나 내용이 추가된다면 댓글 내용을 정리해서 다시 글에 추가할 예정입니다. 본인이 질문한 내용이 해당 포스팅에 공유될 수 있다는 점 알아주시면 감사하겠습니다. 다음 기수에 지원하시는 분들은 모두 화이팅이고 좋은 결과있기를 바라겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다😄