제로베이스 취업후기
“데이터 취업 스쿨 파이널 프로젝트, '이것'까지 하게 될 줄 몰랐어요.”
데이터 취업 스쿨 | 하승범 수강생
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editor's note
승범님은 국비교육을 거쳐 데이터 취업 스쿨을 수료하고, 현재는 머신러닝 개발자로 일하고 있습니다. 데이터 취업 스쿨에서 ‘수어 인식 모델’을 직접 개발하는 프로젝트를 진행하고, 학술대회 논문 경험까지 쌓은 승범님. 직접 진행한 머신러닝 프로젝트로 학술대회까지 출전하게 된 승범님의 이야기를 들어보세요.
△ 데이터 취업 스쿨 수강생 하승범 님
Chapter. 1
국비지원 교육을 들어봤지만, ‘데이터 중심’ 수업이 아니여서
데이터 취업 스쿨에서 다시 시작했죠.
Q. 안녕하세요, 승범님. 취업 축하드려요! 간단하게 소개 부탁드립니다.
안녕하세요! 저는 미국에서 기계공학을 전공한 28살 하승범이라고 합니다. 이번에 데이터 취업 스쿨 과정을 마치고, 건축 기술 분야 E사 머신러닝 개발자로 입사하게 되었습니다.
Q. 미국에서 기계공학과를 졸업하셨는데, 한국으로 돌아와 데이터 분야 취업을 준비하게 된 계기는 무엇인가요?
미국에서 졸업을 했을 때, 취업할 수 있는 분야가 제 전공인 기계공학 분야에만 한정되어 있었어요. 기계공학 전공으로 취업하고 싶지 않았고, 비자도 만료되어 코로나 시국에 한국에 돌아오게 됐습니다. 한국에 돌아온 후 제가 뭘 좋아하는지 열심히 진로 고민을 해본 결과 저는 데이터 쪽에 확실히 흥미가 있고, 개인적으로 머신러닝 강의도 따로 찾아서 들어봤던 경험이 있었어요. 그래서 기계공학이 아닌 제가 좀 더 좋아하는 머신러닝 쪽으로 커리어 전환을 결정하게 됐습니다.
Q. 처음에는 국비지원 교육을 들었다고 하셨어요. 국비교육 후에 다시 부트캠프를 찾은 이유는 무엇일까요?
처음 국비지원 교육에 지원했을 때는 머신러닝, 딥러닝에 대해 자세히 배울수 있을거라는 기대를 했어요. 하지만 국비교육에서 듣는 과정들이 데이터 중심적인 과정이 아니라, 웹과 관련된 과정들도 포함되어 있었더라고요. 데이터/머신러닝에 대해 제가 원하는 만큼의 지식이나 경험을 얻지 못했던 것 같아서 아쉬웠고, 수료 후 데이터 취업 스쿨로 다시 시작하게 됐어요.
Q. 국비지원 교육을 들으신 이후, 다른 부트캠프 대비 데이터 취업 스쿨의 어떤 점이 끌려서 선택하게 되셨나요?
데이터 취업 스쿨은 데이터 중심적인 커리큘럼이어서 마음에 들었어요. 국비지원 교육에서는 데이터/머신러닝 관련 수업 비중이 한 2-30%밖에 되지 않았거든요. GPT와 같이 최근 자주 쓰이는 기술에 대한 강의도 포함되어 있다는 점도 매력적으로 다가왔던 것 같아요. 데이터에서 중요한 통계도 함께 가르쳐준다는 점도 마음에 들었고요. 그리고 이 많은 강의들을 6개월동안 어떤 식으로 들으면 좋을지 미리 스케줄이 짜여져 있던 점도 매력적이여서 선택하게 됐습니다.
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Chapter. 2
데이터 취업 스쿨 덕분에 머신러닝 프로젝트,
학술대회 논문 작성 경험까지 쌓을 수 있었어요.
Q. 데이터 취업 스쿨에서 진행한 파이널 프로젝트로 학술대회도 나가신다고 들었어요! 어떤 프로젝트를 하셨나요?
저희 팀원끼리 진행한 파이널 프로젝트는 농인들이 수어로 자판을 칠 수 있도록 수어를 한글 자모음으로 인식하는 모델을 만드는 프로젝트였어요. 이 프로젝트는 저희가 자음 모음 하나하나 직접 데이터 수집도 진행하고 모델 개발까지 진행해본 프로젝트라서 데이터 직무의 전반적인 프로세스를 경험할 수 있었어요. 그리고 학술대회에 나가보지 않겠냐는 강사님의 제안으로, 저희 팀원끼리 학술대회에 제출할 논문도 작성해볼 수 있었어요!
△ 사진 = 승범님이 데이터 취업 스쿨에서 진행한 '수어 인식 모델' 프로젝트
△ 영상 = 승범님의 '수어 인식 모델' 프로젝트 시연
Q. 정말 대단해요! ‘수어 인식 모델’이라는 프로젝트 주제를 선정하게 된 계기는 무엇이었나요?
사회에 공헌이 될 수 있다는 점이 가장 좋았어요. 주제를 선정할 때 걱정했던 여러가지 기술적 리스크도 있었지만, 데이터 취업 스쿨 강사님께서도 해당 프로젝트가 사회적으로 의미있고 챌린징한 주제라며 파이널 프로젝트로 진행하는 것을 추천해주셨죠.
Q. ‘수어 인식 모델’ 프로젝트 과정은 어떻게 진행되었나요?
저희가 데이터 수집부터 모델 개발까지 전 과정을 직접 진행했습니다. 수어 데이터를 구하기 어렵다보니, 웹캠으로 직접 수어를 촬영해서 데이터 수집을 진행했어요. 보통 다른 프로젝트에서는 데이터 수집을 할 때 ai 허브에서 모델을 가져와서 하는 경우가 많은데, 이렇게 직접 데이터를 수집한다는 게 색다른 경험이었어요. 반복 작업을 하며 지루할 때도 있었지만 내 손으로 100% 만들어간다는 느낌이 좋았죠. 그리고 모델 개발 과정에서 여러가지 실험을 해보면서 직접 부딪히며 배우고, 더 효율적으로 할 수 있는 방법을 찾아나갔던 것 같아요. 그 과정에서 강사님이 많은 도움을 주셨습니다.
△ 사진 = 승범 님이 참여한 로봇 시스템학회 학술대회
Q. 해당 프로젝트로 학술 대회 논문을 작성하면서 어려운 점은 없으셨나요?
이전에 학술 논문을 써본 경험이 없어서 사실 좀 막막했는데, 데이터 취업 스쿨 교수님께서 많이 도움을 주셨죠. 팀원들끼리 같이 머리를 맞대고 한 문단씩 적어내려가고, 교수님께서 내용과 형식 수정을 도와주시다보니 결국 완성이 되더라고요. 이번에 논문을 쓰는 경험을 하면서 저희가 했던 프로젝트를 어떻게 글로 정리하고 소통해야 하는지도 많이 배운 것 같아요.
△ 사진 = 데이터 취업 스쿨 민형기 교수님의 논문 첨삭 미팅 녹화본 캡처
Q. 데이터 취업 스쿨에서의 프로젝트를 통해 얻은 것?
데이터 취업 스쿨이 없었다면 해보지 못했을 새로운 기회를 많이 얻을 수 있었어요. 전에는 상상도 못했던 학술 논문을 써볼 기회도 얻고, 포트폴리오에 넣을 거리도 많아져서 좋았습니다! 일반적으로, 특히 비전공자는 거의 못해보는 경험이다보니 포트폴리오에도 특별함을 더할 수 있었습니다. 직접 모델을 설계해본 것도 처음이었어요. 이전에 국비지원 교육을 들었을 때는 이미 만들어져 있는 모델을 가져와서 썼었거든요. 반면 데이터 취업 스쿨에서 진행했던 이번 프로젝트에서는 직접 모델을 만들어서 훈련도 시키고 성능 검증도 해보고, 데이터 수집, 전처리 등 전체적인 경험을 해볼 수 있었습니다.
Q. 프로젝트, 학술대회 과정을 함께했던 팀원분들과의 커뮤니케이션은 어땠나요?
처음에는 어색했지만 프로젝트를 하면서 계속 커뮤니케이션하고, 오프라인으로도 만나면서 학술대회까지 함께 준비하다보니 지금은 정말 가까워졌어요. 감사하게도 팀원들과 잘 맞아서 의견 공유도, 스프린트도 원활하게 하면서 프로젝트를 무사히 끝낼 수 있었죠. 논문 발표를 위해 오프라인으로 만나서 PT 준비도 했습니다. 이렇게 함께하면서 친해지다보니 다음에 강릉 여행도 같이 가자고 계획하게 돼서, 저희를 도와주셨던 교수님께서 밥 사주신다고 약속하셨어요ㅎㅎ
△ 사진 = 슬랙 커뮤니티 대화 내용
Q. 과정 수강 중 교수님과 있었던 일 중 가장 기억에 남는 일 있을까요?
저는 취업 준비를 하면서 가장 걱정했던 부분 중 하나가 발표 면접이 잡혔을 때였어요. 발표 면접이 잡힌 이후로 처음 해보는 발표 면접을 정말 어떤 식으로 준비해야 할지 막막했는데 멘토님께서 어떤 식으로 준비해야 되고 어떤 부분을 강조해서 어필해야 하는지를 체계적으로 알려주셔서 멘토링이 끝난 뒤로 마음이 한결 편해졌던 적이 있었어요. 멘토링 이후 발표 면접을 떨리지만 무사히 마치고 두 발표 면접 모두 합격 소식을 받을 수 있었어요!
Chapter. 3
데이터 취업 스쿨은 앞으로 나아갈 방향성을 알려준
‘안내데스크’ 같은 존재였죠.
△ 사진 = 수강생 승범 님의 공부 모습
Q. 데이터 사이언티스트에 잘 맞는 사람은 어떤 사람이라고 생각하시나요? 데이터 분야에 있어 중요한 역량은 뭐라고 생각하시는지 궁금합니다.
좋은 데이터 사이언티스트는 실험하기 좋아하는 사람인 것 같아요. 데이터 사이언스 업무에는 정말 많은 경우의 수를 고려하고 실험해야 하는 상황이 많거든요. 데이터 전처리는 어떤 식으로 해야 하는지, 어떤 모델을 사용해야 하는지, 변수는 어떤 식으로 설정할지… 이런 여러 가지 경우의 수를 효율적으로 실험할 수 있는 사람이 좋은 데이터 사이언티스트가 될 수 있다고 생각해요. 그리고 새로운 도전을 잘 소화해내는 능력이 중요한 것 같아요. 예를 들면 새로운 기술을 익히거나 조금은 생소한 도메인에 관련된 프로젝트를 도전하는 것들이요.
Q. 앞으로 데이터 분야 커리어에서의 단기/장기적 목표가 있다면 무엇인가요?
이번에 제가 일하게 될 회사에서는 시계열 데이터를 주로 다루게 될 것 같아요. 그래서 단기적으로는 시계열 데이터에 대해 다시 공부를 시작하고 차근차근 실력을 쌓아가고 싶어요. 장기적 목표는 다양한 도메인에서 일할 수 있는 머신러닝 개발자가 되고 싶어요. 머신러닝 개발에 대한 실력을 탄탄히 키워서 어느 도메인을 맡게 되어도 업무를 잘 수행할 수 있는 사람이 되는 게 저의 목표입니다.
Q. 데이터 취업 스쿨을 한마디로 표현하자면?
저는 데이터 취업 스쿨을 한마디로 표현한다면 “안내데스크”인거 같아요! 인천공항 같이 거대하고 복잡한 장소에는 항상 안내데스크가 마련되어 있잖아요. 비전공자가 데이터 직무에 들어가기 위해 어떤 툴이 필요한지, 어떤 식으로 준비해야 할지 이렇게 준비해야 할게 너무 많은데 제로베이스 스쿨이 친절하게 자세히 알려줘서 이번에 취업준비도 잘 마무리 할 수 있었던 것 같아요. 그래서 저에게 제로베이스는 안내데스크 같은 존재였던 것 같아요.
Q. 현재 데이터 취업 스쿨을 듣고 계신 수강생분들께 응원/격려의 한마디 부탁드립니다.
앞으로 수업도 많이 듣고, 여러 프로젝트를 하고, 취업 준비도 하며 많은 부담감이 많이 느껴지실 것 같아요. 그래도 미래를 걱정하기보단 오늘 해야 될 일에 집중하면서 하루하루를 지내시다보면, 데이터 취업 스쿨을 수료할 무렵에는 자신감을 갖고 취업에 성공하실 수 있으실 거에요. 앞으로 자신을 좀 더 믿어주면서 차근차근 나아가시길 바라겠습니다!
제로베이스에서는 취업이라는 목표를 달성해 볼 여러분을 기다립니다.
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