[이어드림스쿨 3기] 4개월차 후기 및 회고(07.01~07.31)

1. 이어드림스쿨 3기 4개월 차에 완료한 것들

[15주차: 07.03~07.09]

• 이어드림 스쿨 9주차: 딥러닝 - 퍼셉트론, mult-layer perceptron, activation function, output function, loss function, back propagation, mini-batch training, CNN, RNN, LSTM
• 운동 4회
• 영어 3회
• 독서 1파트
• 프로그래머스 5문제
• 스터디 1회
• 크몽 작업 2회
• 블로그 2개
  • output function, loss function
  • 퍼셉트론, multi-layer perceptron

[16주차: 07.10~07.16]

• 이어드림 스쿨 16주차: 네트워킹 데이, 리눅스 강의
• 운동 3회
• 영어 1회
• 프로그래머스 2문제

[17주차 : 07.17~07.23]

• 이어드림스쿨 17주차 : AWS 강의, 2일 방학
• 태블로 온라인 강의 2 챕터
• 코테 2 문제
• SQL 21문제
• 영어 회화 스터디 참여
• 마케팅 불변의 법칙 완독
• 생각에 관한 생각 독서 1파트
• 운동 4회
• 영어 1회
• 이력서, 자소서 전체적인 틀 완성
• 티스토리 블로그 1개
• 월요일 예비군

[18주차: 07.24~07.30]

• 이어드림 스쿨 18주차: DS특강(SSG.COM), 파이썬 심화(객체지향, string처리, IO, setting&exception&logging, 데이터구조), 미적분학/확률과 통계
• SQL 15 문제 풀이
• 태블로 온라인 강의 챕터 2개 수강
• 독서 4 파트
• 운동 3회
• 영어 2회
• 스터디 1회
• 블로그 1개
• 이력서 및 자소서 수정 완료 후 회사 지원

위 막대그래프 합계 추이

 

2. 후기, 회고

4개월 차는 처음으로 딥러닝, pytorch, 리눅스와 AWS를 배우고, DS(데이터 사이언티스트)와 DE(데이터 엔지니어) 트랙이 분리되어 수업이 시작된 주였다. 그리고 크몽 서비스를 처음으로 시작해서 3건의 거래를 했고, 채용공고도 찾아보고 이력서와 자소서를 완성하여 회사도 지원을 해보았다. (클라이밍 시작 1개월 만에 빨강 난이도(6단계)도 성공했다!)

 

딥러닝에서 배운 pytorch는 머신러닝에서 배웠던 sklearn이랑 다르게 파라미터 하나하나를 직접 다 코딩해서 짜야하는 방식이라 이론을 제대로 이해하지 않고서는 절대 코드를 짤 수 없는 구조였다. sklearn 같은 경우엔 모델이 돌아가는 방식을 정확하게 이해하지 않아도 코드가 간단하기도 하고, 막말로 optuna를 써서 하이퍼 파라미터를 엄청나게 많은 경우의 수를 모두 조합해 보게끔 모델을 돌리는 것도 가능하기 때문에 상대적으로 코딩은 쉬운 편이었다.

 

수학적인 지식도 많이 요구가 되어서 그래도 좀 이해하면서 듣긴 했는데, 수학 베이스가 없는 분들이라면 어느 정도 꼭 선행을 하고 듣는 게 좋을 듯하다. 우선 기호 하나하나가 무엇을 의미하는지를 이해하는 게 정말 중요하기도 했다. 

 

 

네트워킹 데이 때는 1,2기에서 취창업을 하셨던 분들이 오셔서 세미나 발표식으로 진행을 했었다. 200명의 수강생이 참여하는 만큼 교육의 규모가 꽤 있기 때문에 무려 호텔까지 빌려서 진행하게 되었다! 나는 이날 혼자서 정장을 입고 갔다. 사실 거기서 만난 분들을 나중에 또 뵙게 되면 "그때 정장 입고 왔었던 김건영입니다!"라고 이야기하면, 바로 기억할 수 있지 않을까 하는 생각에 입고 갔었다.(전 직장에서 정장만 입고 일해서 익숙하기도 했었고..) 근데, 역시 혼자서 그렇게 입고 있으니까 좀 많이 불편하긴 했다..(특히 시선이..) 

 

이어드림스쿨 3기 네트워킹데이 사진투척!(정장 입으신 분이 한 분 있다..)

 

나는 네트워킹데이 때 1,2기 취업하신 분들의 발표를 들었고, 현직자 상담과 용담 강사님과 어쩌다보니 많은 이야기를 나누면서 상담 아닌 상담을 받게 되었다. 이 때 느낀 점은 크게 2가지였다. 한 가지는 1기와 2기 때 확실히 취업시장이 달랐구나. 1기에 비해 2기 때가 훨씬 취업이 힘든 시기였던 것같다. 그리고 나머지 한가지는 내 진로에 관한 부분이었다.

 

네트워킹 데이터 끝나고, 사실 난 내 안에 잠들어있던 고민을 깨운 느낌을 받았다. 사실 전부터 막연하게 DA(데이터 분석가)로 취업하고 싶다는 생각이 있었지만, DS까지 할 줄 아는 DA면 훨씬 메리트가 있지 않을까 막연하게 생각하고 있었다. 

 

하지만 여러 사람들과 이야기를 나누고 난 뒤에 지금까지 너무 막연하게 생각을 하고 있었다는 걸 자각했다. 사실 DA로 취업을 한다고 하면, 모델링을 물론 잘하면 좋겠지만, 더 우선순위를 둬야 하는 건 비즈니스에 대한 이해(AARRR, Funnel 등), SQL, Tableau, 사용자 행동 로그 분석, 시각화 및 커뮤니케이션, A/B Test 등의 데이터 관련 툴(Firebase, Google Analytics, Amplitude 등) 등이었고, 특히 내가 가장 관심 있어 하는 교육 도메인은 DS라는 직무 자체를 거의 찾아볼 수가 없었다.

 

그래서 네트워킹데이가 끝나고 거의 2주 동안 기존에 공부하던 대로 수업에 집중을 해야 할지, DA에 필요한 역량을 먼저 키워야 할지 고민을 정말 많이 했다. 이 두 가지를 다 하려고 했으나 뭔가 이도저도 아닌 느낌이 계속 들어서 어느 하나에 집중을 하지 못했다.

 

16주 차의 회고록을 살펴봤는데, 거의 한 게 없었다. 16주 차가 네트워킹데이를 했던 주인데, 이때 거의 채용공고 찾아보느라 시간을 다 썼기 때문이다. DA관련된 채용공고를 모조리 찾아보고 뭘 공부해야 할지 깊은 고민을 했던 주였다.

 

 

결국 그렇게 DS트랙이 시작되었고, 나는 선택과 집중을 하기 위해 전에 배웠던 부분과 겹치는 내용들은 최대한 건너뛰고 그 시간에 SQL, 태블로, 그로스해킹 등을 공부했다.(물론 운영진님과 상담도 하고 미리 양해도 구했었다.) 이력서와 자소서도 작성해서 지금까지 준비했던 걸로 DA직무를 지원해 보았다. 사실 회사입장에서 모델링이 크게 중요하지 않다면, 지금까지 배웠던 부분으로도 자격요건을 맞추는 게 가능했기 때문이다. 

 

DS수업은 카이스트 조교님들과 서울대 박사 출신의 강사님, 그리고 카이스트의 주재걸 교수님께서 강의를 해주신다. 운영진님도 정말 적극적이고, 수업 내용과 커리큘럼도 정말 구성이 잘 되어있어서 정말 체계적이다. 다만, 내용이 난이도가 많이 높은 편이라서 DS로 취업하려고 한다면 정말 집중해서 수업 때 배운 내용들에만 올인해야 한다.. 사실 그렇게 해도 따라가기 정말 벅찬 수준이다. 각오하고 들어야 한다..!

 

아직 결과는 나오지 않았는데, 만약 회사에 붙는다면 배우는 게 빠른 편이다 보니 회사에 빠르게 적응해서 실무 프로젝트를 하면서 실력을 키워나갈 생각이다. 만약 아직 부족해서 붙지 못한다면, 더 준비하면서 9월 말까지는(2개월 안에) 날 뽑을 수밖에 없게끔 만들어봐야겠다..!!