SSAFY 9기와 부스트캠프 AI tech 5기를 준비하면서(추합, 불합격)

0. 지원계기

통계학과에서 진행한 학기 4년 동안 데이터 분석 전문가, AI 전문가가 되겠다고 큰소리 뻥뻥 치고 다녔지만 정작 내가 유의미하게 누군가에게 보여줄만한 게 뭐가 있나 싶다. 사실 대학 수업이 생각보다 와닿지 않았던게 크지 않았을까. AI라는 거창한 무언가를 기대하고 온 나는 학기중 배우는 통계적 이론들이 뻔한 내용을 수식으로 증명하는 따분한 과정처럼 느껴졌던것 같다.

 

그러나 고학년으로 올라고 드디어 고대하던 머신러닝과 딥러닝을 배우면서 느낀건, 지금껏 해온 과정이 전혀 쓸데없는게 아니라는 것과 그렇게 중요한 시간을 어찌보면 흐지부지 보내버린 과거에 대한 후회가 많이 남았다...

 

하지만 후회해 봐야 뭐하겠나. .. 앞으로 잘하면 되지! 

나는 살면서 무언가에 처음부터 재능있다고 느낀적은 없다. 그러나, 잘 하는 사람들과 함께하며, 그들의 장점을 보고 답습하고, 그사람보다 열씸히 해서 배워갔던 근성은 있다고 생각한다. 그렇기에 무언가에 도전하는 일에 그렇게 두려움이 크진 않은것 같다. 부족한게 있으면 채워나가면 되는거고, 앞으로 나가고 있다는게 중요한거 아닌가 싶다.

 

앞으로 나가기 앞서, AI 데이터 분석 전문가가 되기위해 현재 내가 어떤게 부족하고 어떤 역량을 채워나가야 될까?

일단 더 배워나가는데 있어 크게 몇가지의 방향성이 존재한다고 생각했다.

 

1. 데이터를 가지고 실질적인 인사이트 또는 서비스를 만들어 낼 수 있는 프로그래밍 능력

2. 데이터 분석의 이론적 역량 

3. 질좋은 프로젝트 경험을 통해 실질적인 분석역량 증진

 

 

이를 고려했을때 역시 대학원도 좋은 선택처럼 보인다. 그러나 조금 더 실무에서 뛰어보고 싶은 욕심에, 일단은 프로젝트 위주의 교육이 더 눈에 들어왔고, 이 시기에 SSAFY와 네이버 부스트캠프 AI tech 두개의 프로그램이 눈에 띄었던 것 같다.

 

SSAFY의 경우 풀스택 개발자 또는 모바일 개발자 양성 과정이므로 AI와 관련이 없지만, 데이터 분석에 있어 결국 백엔드 역량을 요구하는 현재 상황에서 어느정도 도움이 될거라는 생각도 들었고, 무엇보다 내가 스스로 원하는 무언가 결과물을 혼자 만들어보고 싶은 욕심에 한번쯤 배워보고 싶다는 생각을 했다. (또 금융권 취업도 쉬워지기 때문)

 

부스트캠프 AI tech 이하 네부캠의 경우에는, 내가 생각했던 이상적인 데이터 엔지니어링의 전반적 분야쪽 교육에 집중되어 있는 느낌이였다. 전체적으로 프로세스 과정 자체가 내가 더 배우고 싶었던 분야에 잘 부합했기에 (CV, NLP, 추천시스템) 특히 흥미가 갔으며, 프리코스로 들었던 사전교육 역시, 배우고 싶었던 내용으로 잘 구성되어 있어 재미있게 들었던것 같다.

 

물론 두 코스 다 원서 마감 직전 발견해 늦게서야 준비한거라 준비기간이 짧았던 건 맞지만, 그래도 이를 극복하고 합격하고자 열씸히 노력한 만큼 의미있는 시간이였던 것 같다.

 

 

1. SSAFY 지원과 준비

SSAFY 지원 과정에 사실 간절함은 크지 않았던 것 같다(😅). 왜냐하면 내가 직접적으로 배우고 싶은 AI쪽 과정이 아니고, 지원해서 배우고자 하는것도 나중을 위한 하나의 성장발판으로서 듣고자 했기 때문에 교육기간 1년이라는 시간이 어찌보면 부담으로 다가오기도 했다.

 

그러나 기왕 하는거 열씸히 해보자고, 막학기 말 바쁜 와중에도 시간을 쪼개가며 준비를 해 나갔던 것 같다. 

 

지원 과정에 있어 전략적으로 접근하고자 했는데, SSAFY의 경우에는 에세이의 비중을 꽤 높게 잡았다.

타 아카데미 과정에서 느꼈지만, 합격 당시 물어보면 면접에서 꼭 잘하는 사람을 골라 뽑는것 같진 않았다. 대신 교육과정이 굉장히 타이트 하기에 스스로 공부하려는 의지가 없으면 따라가기 굉장히 벅차고, 이에 따라  공부할 의지가 있고 협동을 통해 문제를 해결하는데 있어 능력이 있는사람을 뽑고자 하는구나를 많이 느꼈고, 마침 ssafy 인재상에서도 그런 점들을 강조하기에 이런 부분에 있어 중점적으로 나를 표현하고자 했다. 그래서 에세이를 작성할때,  '참여했던 A교육 과정 간에 힘들었지만 ~ 를 통해 이를 극복하려고 노력했고, 과정에서 의미있는 무언가를 느꼈다' 는걸 중점으로 써서 학습성실도와 협동경험, 문제 해결능력을 조금씩 담아내려고 했던것 같다.

 

 

수추리, SW 사고 능력을 평가하는 SW 역량평가의 경우에는 사실 그렇게까지 노력하진 않았던 것 같다.  애초에 통계학과다 보니 대학과정에서 미적분, 행렬연산, 확률계산을 어느정도 하는 편이기도 했고, 코딩테스트 역시 코드업이나 백준을 통해 간간히 풀어봤기 때문이다.

 

그러나 지금 생각해보면 사실 SW역량평가를 준비하는 경우 코딩테스트를 어느정도는 준비하는것도 나쁘지 않다고 생각한다. 비전공자도 올수 있는 과정이므로 문제들이 복잡한 알고리즘 코딩능력을 요구하는것은 아니지만, 알고리즘을 짤 수 있을만큼 어느정도 컴퓨팅 사고를 할 수 있는지를 보기 위해 쉬운 코딩문제를 머리로 풀게끔 시키는 느낌이다. 문제 자체가 코딩테스트 문제 그대로 출제하다보니, 사실 처음 접하면 문제가 정확하게 무엇을 물어보는지 감이 잡히지 않는다. 실제로 나 역시 출제문제가 굉장히 쉬웠음에도 불구하고 문제 자체 이해가 부족해 오래 걸린 문제가 많았다.

 

면접의 경우에는, 대외비기도 하고 워낙 좋은 정보를 얻을 수 있는 곳들이 많기 때문에 설명이 많이 겹칠것이라 생각한다.

면접은 크게 에세이에 대한 꼬리면접 (SSAFY 지원동기와 관련해서), IT 키워드, PT 면접 세가지를 준비하면 된다.

 

나같은 경우 오픈채팅방으로 오프라인 면접 스터디를 구성하여 직접 진행했고, 유튜브 강민혁님의 pt면접 을 참고하여 스터디를 진행시켰다. 부가적인 팁으로, 어느정도 면접 유경험자를 끼는것이 좋은 것 같다는 생각이 든다. 스터디 커리큘럼 구성 및 각 면접 예상질문에 대한 팀원들에게의 피드백에 집중하다보니, 나에게 가장 문제였던 분량조절 및 내용 피드백을 지적받을 기회가 거의 없었고 (사실 다 첫 면접이라) 이에 대한 대비를 너무 늦게나마 한게 아닌가 싶다. 

 

그리고 스터디 자체를 하는데 있어, 스스로 어느 부분에서 부족한지 빨리 파악해보고 그 부분을 중점적으로 더 연습해보는것이 좋을것 같다. 우리의 경우에는 어찌 보면 에세이 면접연습에 너무 치우쳐저 pt면접이나 it 키워드 정리에 소홀해 졌던것 같은데, 사실 이 부분들에서 개인의 역량을 끌어올리는데 시간이 많이 걸린다. it 키워드의 경우에 대부분 분량을 분배해 개인이 조사를 해오고 이를 합치는 식으로 하는것 같은데, 사실 누군가 설명을 듣고 대충 이해해서 끝낼 문제가 아니라 진짜 본인이 이해하고 설명할 수 있는 수준이 되어야 한다는 걸 잊지 말았으면 좋겠다. 

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결과적으로 인터뷰 까지는 어느정도 쉽게 합격을 했고 인터뷰 준비 역시 어느정도 자신은 있었는데, 막상 해보니까 참 쉽지 않았다. 특히  첫 면접이다 보니, 면접 내용을 돌아보며 스스로 부족한 점을 많이 느꼈고, 혹시나 했지만 인터뷰 결과 불합격이라는 결과를 받았다 😂. (몇주 후 추가 합격) 

 

사실 ssafy 준비에 어찌보면 누구보다 간절했던 건 아니였던 나에게 (3년째 시도하신 분도 계셨다) 어찌보면 합당한 결과라고 생각도 된다. 그래도 면접 준비과정 간에 면접 스터디 조장도 맡고 준비기간 몇주 내내 기말고사와 자격증 공부외에 또 짬내서 열씸히 노력하며 준비했던 만큼 스스로 돌아보면 배운것도 많고 후회없이 노력도 많이 했던 준비과정이였던 것 같다.

 

 

2. 부스트캠프 AI tech 지원과 준비

ssafy에서 뭘 배운건지 네이버 부스트캠프 역시 벼락치기로 준비했다. ㅎㅎ;(약 3주) 사실 네이버의 경우에 AI와 관련해서 교육도 하고 해커톤이나 대회도 진행하는걸로 알고는 있어서 꾸준히 검색해 봤었는데 이번 기회에 부스트캠프를 처음 알게 되었다.

 

부스트캠프 AI tech의 경우 자체 커리큘럼이 너무 마음에 들었다.

기존에 들었던 AI 교육에서는 4주간 이론 교육 및 5주 프로젝트로, 이론 4주간 내용이 너무 짧고 포괄적이다 보니 사실 학과수업의 연장선을 조금 배우다 만느낌이였는데, 부스트캠프에서는 내가 관심있던 더 딥한 최신기술들(transformer, CV, GAN 등) 을 자세하게 다뤄볼 수 있다는게 너무 좋았고, 현업 관련 프로젝트도 많이 진행해볼 수 있다는 점에서 꼭 참여하고 싶다는 생각이 들었다.

 

그러나 전공생이었기 때문에 벼락치기가 어느정도 가능했지만, 비전공자 입장에서는 준비과정 자체부터 굉장히 쉽지 않은 과정이 될 것 같다는 생각이 들었다. 1차 결과 발표까지 준비해야하는 것은 총 세가지로, 첫번째로 자소서와 포트폴리오, 두번째로 코테를 합격할만한 프로그래밍 실력, 세번째로 딥러닝 관련한 이론 지식이다. 

(+ 혹시 참고용으로 이 글을 보고있다면 미리 말하지만 저는 1차 탈락입니다.)

 

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프로그래밍 관련해서는 프로그래머스를 참고하였다. 나는 기존에 코드업 기초 100제, 백준 브론즈 ~ 실버 문제를 대강 풀어봤던 정도의 수준으로 while, for문 코딩은 익숙해 있었으나, 자료구조, 시간복잡도, 기초 알고리즘 개념이 전무했기 때문에 코딩준비에 굉장히 난항을 겪었다.

 

다들 부스트캠프 코테 수준으로 말하는 프로그래머스 level 2 수준의 문제는 기본적으로 자료구조, 기초 알고리즘 (큐, 스택, 완전탐색, BFS, DFS), 시간복잡도의 지식이 있어야 풀 수 있는 경우가 대부분이고, 사실 이에 대한 공부와 고민이 없으면 문제를 시도조차 할 수 없는 문제들이 많다. 설령 풀이법이 떠오르더라도 실제로 구현하는 능력이 모자라거나, 코드 에러가 나거나, 숨겨진 예외 경우도 많기 때문에 결국에는 부딛혀 보며 많은 문제를 풀어볼 수 밖에 없다.

 

코테가 처음인 나와 같이 바닥부터 벼락치기를 고민한다면 내가 생각했을때 공부 우선순위를 이렇게 생각한다.

아마 문제를 풀다보면 느낄 것이다. 어떤 문제는 꼭 맞아야 하는 문제인지, 어떤 문제는 결국 경험이 부족하면 안풀리는지.

 

1. 자료구조 ★

2. 이진법과 비트 연산자

3. for, while, if, continue, break 등 기초적인 코딩문법을 통한 문제해결능력

4. BFS, DFS 

5. 완전탐색, 구현

 

1차의 경우 코딩테스트의 비중이 낮다, 0~3문제를 푼 경우에도 합격하는 케이스가 있다 라는 말을 하지만, 사실 탈락자 입장에서는 코딩테스트 역시 무시 못할 비중으로 반영된 것 같다는 생각이 든다. 또 2차의 경우에는 프로그래밍 비중이 매우 크므로 결국에는 코딩실력을 늘려야 합격할 수 있다.

 

자소서의 경우에는 사실 굉장히 아쉽다. 이 역시 비중이 매우 높을것이라 생각했는데, 모든 문항에 글자 제한이 있기 때문에 어떤 내용을 중요하게 작성할 것인지에 대해 많은 고민을 해야한다. 나의 경우에는 모든 문항에 문맥을 끊고 각 문맥에전략적으로 내용을 어떻게 분배할지 고민하고 작성했으나, 이러한 경험들이 데이터 엔지니어라는 직무에 부합하는지에 대해서는 고민을 더 해봤어야 했는데 그렇지 못했던 것 같다. 또 포트폴리오에 대한 정리가 아직 안되어있다 보니 뚜렷하게 제출할 무언가가 없다는 것도 크게 작용했던것 같다. 

 

 마지막으로 딥러닝에 대한 이론적 지식은 비전공자 입장에서는 접근하기 굉장히 어려울 것이라 생각한다. 물론 프리코스 과정을 열씸히 수강한 지원자들을 위해 문제 내용이 거의 프리코스 수업내용 내에서 나오는 듯 하지만, 과정에서 가르쳐주는 선형대수학, 미분의 연쇄법칙, 선형회귀, 베이지안 통계학의 내용이 사실 단기간에 이해하기 힘든 부분이 많다. 이런 부분들에 대해 의문점이 생긴다면 검색이라던가 질문을 통해 스스로 채워나가야 하는데 이 부분이 사실 어렵지 않나 생각한다. 

 

최종적으로 자기소개서(포폴 미포함) + 프로그래밍 3솔 + 이론문제(대부분 맞은 듯) 정도로 해서 1차 탈락을 맞게 되었고, 사실 굉장히 아쉬움이 많이 남는 결과였다.

 

 

 

3. 최종 총평(스스로에 대한 반성)

사실 자소서에 쓸 내용이 별로 없었다. 학과 수업 등 주어진 상황에 대해 항상 열씸히 참여해왔지만, 그 외에 자율적으로 참여한 프로그램이나 결과물이 하나밖에 없다는게 많이 아쉽다. 그러다 보니 연결지을 수 있는 경험에도 한계가 왔고, 포트폴리오를 만드는데 있어서도 조금 더 좋은 결과물을 많이 올려놓을 수 있도록 많은 경험을 쌓아봐야 겠다고 생각이 들었다.

 

두번째로는 포트폴리오 정리의 필요성이다. 사실 돌이켜보면 무언가 많이 쌓아놓기는 했다. 주피터 노트북의 경우에도 기존에 해왔던 과제들, 분석내용들, 크롤링이나 자연어 처리 등 특별하게 해봤던 경험들은 쌓여있는데, 이것이 의미있도록 어디엔가 정리하고 가공한 경험이 없다. 이 때문에 나를 증명하기에 내세울 만한 무언가가 없다는 것이 굉장히 아쉬웠다.

 

 세번째로 장기적 계획의 필요성이다. 시간을 내서 생각해보면, 해야될 것들, 그중에서 당장 시작해아될것과 장기적으로 꾸준히 해가야 할 것들이 존재한다. 하지만 막상 뭐라도 해야지 하고 꼬박꼬박 책상에 앉을때면, 당장 해야할 것을 찾지 못하고 방황하다가 시간을 낭비하고, 그러다 보니 나태해지고 열정이 확 식어버리기도 한다.

 

 

 

사실.. 그래서 티스토리를 시작하게 되었다.

아직 포스트 한장 없는 티스토리 만큼, 백지상태인 현재 나 자신을 다시 한번 쌓아나가 보려고 한다.

내 스스로가 현재 무얼 하고 있는지, 어디에 치중되어있지는 않는지, 앞으로 무언가를 더 시도해 나갈지를 항상 체크하고 나아갈 수 있도록 최대한 많은 기록을 남기고자 한다.