안녕하세요! 저번 글에서 소개드렸던 휴학기 활동 중에서도 큰 비중을 차지했던 부트캠프에 대한 이야기를 본격적으로 이어가 보려 합니다.
(사실 이 리뷰를 남기고 싶어서 velog를 시작하게 되었습니다!ㅎㅅㅎ)

왜 부트캠프였는가?

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휴학을 하는 동안, 전공 심화 지식을 배우고, 실무와 연계된 프로젝트 기반 학습을 해보고 싶었습니다!
그래서 처음부터 학회 + 부트캠프 조합을 고려했는데,
학회는 비교적 일찍 정해졌지만 부트캠프는 정말 고민이 많았습니다.

• 서비스 기획, 데이터 분석, AI 세 영역에 다 관심 있었고
• 전공 수준 이상의 학습이 가능하면서
• 3학년까지 수강 경험만으로도 참여 가능한 과정을 찾아야 했거든욥ㅜㅜ

게다가, 대부분의 부트캠프는 공고 시점이 일정하지 않아서
휴학 직전 학기부터 링커리어, 부트텐트를 매일 들락날락하며 찾았던 것 같습니다.

부트캠프 선택 기준

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부트캠프가 정말 다양하지만, 무료 수강 + 훈련장려금 제공이라는 장점이 있는 내일배움카드 기반 부트캠프 내에서 찾았습니다.
그중에서도 제가 수강하고자 하는 것들은 K-digital 과정이어서 한 번 들으면 더 이상의 지원이 없어 신중해야 했습니다.
그나마 다행이었던 건, 정정기간 내 철회는 횟수로 치지 않는다는 점!
그래서 이를 야물딱지게 써먹었습니다..ㅎㅎ

(아래는 제가 고민했던 부트캠프들 중 일부 입니다)

실제로 경험해본 부트캠프들

당시 제가 직접 지원하고, 수강해본 (정정기간까지만 수강한 것도 포함하여) 부트캠프는 아래 세 가지입니다.

1. 아시아 경제- 빅데이터 분석 기반 AI 서비스 기획 & 개발 부트캠프 (6기)

https://boottent.com/camps/asiae-bigdataai_20241219141649

• 매주 평일 09~18시
• 대면 (충무로)
• 약 4개월
• 12월 31일부터 대략 5일 정도 수강했던 것 같습니다.

기획과 AI 영역 모두 관심 있었기 때문에 가장 기대하며 시작한 과정이었습니다.
수업 난이도가 비전공자 분들에게 맞춰져 있다보니, 얻어갈 수 있는 게 크지 않다 판단했습니다.

어느 정도 난이도였냐면, 오전 9시부터 ~ 오후 3시까지 진행한 사항이
"깃허브 가입 → 레포지토리 생성 → 파이썬 설치 및 print 실행"정도 였습니다..
그래서 저한테 맞는 수강 과정은 아니라 판단하고, 정정기간 내 철회했습니다..!
그래도 같이 들었던 분들이 친절하셔서 좋았는디.. 잘 지내실지 모르겠네여 😊 (이미 수료하신지 꽤 됐겠네용)

2. [kakao x goorm] 구름 딥다이브 - 프로덕트 매니지먼트 과정

https://deepdive.goorm.io/product-management

• 매주 평일 09~18시
• 비대면
• 약 6개월
• 2월 말쯤에 일주일 정도 수강했었습니다.

이 과정은 데이터 분석과는 결이 조금 다른, PM(프로덕트 매니지먼트) 중심의 커리큘럼이었습니다.
저는 당시 큐시즘(Kusitms) 이라는 학회에서 기획 파트로 협업 프로젝트를 진행하고 있었는데,
이에 대한 연장선으로 기획 역량을 키우고 싶어 큐시즘 활동의 연장선으로 도전한 과정이었기 때문입니다.
새로운 분야에 지원하는 거라 고민이 많이 됐다가, 나름 "kakao"와 "goorm"이 유명하다 판단해서 지원했습니다.
그러나 카카오의 협업 요소나 흔적은 찾아볼 수 없었습니다..! 카카오와의 연계를 기대하고 지원하신다면, 이 부분은 유의하셔야 할 것 같아요.

강의 및 운영 내용

'기획' 분야적 특성 때문인지, 아니면 초반이어서 그랬는지 모르겠지만... 초반 일주일 정도 수강해본 바로는,

• 대부분이 이론 중심이었고, 책을 읽는 듯한 느낌이 강했습니다.
• PM 마인드셋과 철학적 접근에 집중되어 있었습니다.
• 또한, 비대면인만큼 운영이 더 체계적이길 바랐으나
  활용 채널이 여러 개로 분산되어 있어, 각각이 명확하게 쓰이진 않았고
• 관련 피드백을 드린 후, 개선된 방식 또한 체계적이지 않다는 인상을 받았습니다.

저는 툴 활용, 실무 협업 방식 같은 내용을 배우고 싶었는데,
비대면으로 6개월 동안 이러한 방식의 학습을 지속한다는 것은 어려울 것 같다고 판단했습니다.
물론 이런 내용도 중요하긴 하지만, 큐시즘에서 기획 파트로프로젝트를 진행하며 자연스럽게 체득 중이었기 때문에
부트캠프에서는 보다 실질적인 실무 역량을 쌓고 싶었어요.

결국 제게 필요한 건 데이터 분석/실습 중심 과정이라는 걸 깨닫고 이 역시 PASS 했습니다..

3. MicroSoft Data School (확정!🔥)

https://ms-academy.kr/course

• 매주 평일 09~18시
• 비대면 & 대면(한 달에 1번)
• 약 6개월 (4월 초 ~ 9월 말)
• 4월 둘째 주부터 듣고 있습니다.

두 번째로 수강하던 ‘구름 PM’ 과정의 정정기간 후반쯤, 마침 이 과정의 공고가 올라왔습니다.
이전에 느꼈던 아쉬움을 보완해줄 만한 포인트가 많아, 반가운 마음으로 지원했던 기억이 나요.

• 클라우드, 데이터 분석, 실무 프로젝트 세 가지를 모두 충족하는 커리큘럼
• 전공자 대상이라는 점
• 지원 시 면접 과정이 포함되어 있어 퀄리티가 검증된다는 인상

등, 네임벨류에 걸맞게 진입 장벽도 꽤 있고,
그만큼 커리큘럼 완성도나 운영 체계 면에서도 신뢰감이 컸습니다.

최종 선택: MS Data School

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결국, 여러 부트캠프를 비교한 끝에 MS Data School을 선택했습니다.

가장 큰 메리트는 역시

Microsoft에서 직접 운영하고,
전공자를 위한 실무 중심 커리큘럼이라는 점이었습니다.

• 또 Power BI, SQL, Azure Databricks 등 실무 툴을 다룰 수 있다는 점
• 매주 주제별로 강사님이 바뀌며, 해당 분야 전문가로부터 실습 기반 수업을 들을 수 있다는 점도 만족도가 높았어요
  (만에 하나 강사님의 스타일이 맞지 않더라도, 주제별로 바뀐다는 점에서도,, 좋음..)

특히 개인적으로는 클라우드 자체에 대한 이해를 넓히고 싶다는 생각도 강했습니다.
휴학 전 학기에도 '클라우드 컴퓨팅'이라는 과목을 수강했지만, 복수전공 4학년 대상이라 그런지 따라가기 벅차다는 느낌이 컸거든요.
그리고 이전엔 AWS 기반만 경험해봤는데,
이번에 Azure 기반까지 함께 익히며, 클라우드에 대한 전반적인 이해를 높일 수 있다는 점도 중요한 기준이었습니다

또, 다른 일정을 고려해서 어쩔 수 없이 비대면 중점인 걸 선택했지만, 한 달에 한번씩이라도 대면이 있다는 점도 너무 좋았습니다! (개인적으로 대면 수업을 선호해서 더 자주 있어도 좋을 것 같아요)

MS Data School 소개

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MS Data School은 Microsoft가 직접 운영하는 교육 플랫폼 ‘MS Academy’ 소속의 데이터 분석 부트캠프입니다.

저도 처음엔 "마이크로소프트가 이런 부트캠프를 한다고?" 싶었는데, 찾아보니 예전부터 AI School 같은 교육 과정을 운영해왔더라고요.

MS는 이런 과정들을 통해
“Azure 같은 클라우드 환경을 제대로 써볼 수 있게 하고,
관련 기술을 다루는 사람을 더 많이 만들어가려고” 하는 것 같습니다!

• MS AI School은 그 중에서도 AI 입문자 대상의 오픈 강의 프로그램
• MS Data School은 데이터 실무 중심의 부트캠프로, 이번 2025년 신설된 따끈따끈한 과정이에요.

AI School vs Data School 중, 어떤 걸 들어야 할까?

AI School vs Data School가 각각 어떤 차이를 가지는지,
이 둘 중, 어떤 걸 들어야 할지 고민되신다면 아래 내용을 참고해보셔도 좋을 것 같아요.

• "AI 처음 접하는데 흥미 붙여보고 싶다" → AI School
• "데이터 좀 다뤄봤고, 실무 감각 키우고 싶다" → Data School

Data School에 ‘전공자 대상’이라는 표현은 있지만,
완전히 고급 내용만 다루는 건 아니었습니다.
파이썬 문법 정도는 알고 있다면 비전공자도 충분히 도전할 수 있는 수준이라고 생각됩니다..!

실제로 수업 초반에는 파이썬 & SQL 기초를 2주 조금 넘는 기간(?) 동안 다루기도 했어서,
반대로 전공자 입장에서는 오히려 초반에 조금 지루하게 느껴질 수도 있어요.

그래서 데이터를 좀 다뤄보지 않았더라도 python 문법을 전혀 모르는 게 아니시라면 충분히 도전해보셔도 될 것 같습니다!

MS Data School 커리큘럼

▲ MS Data School 커리큘럼 구성 요약.

대략적으로
데이터 분석에 대한 전반에 대한 학습 + Azure환경에 대한 적용
을 배운다고 생각하시면 될 것 같아요.

예를 들어,

• SQL 문법은 DBeaver 같은 툴로 로컬 분석을 연습하고,
• 이후 Databricks 등 Azure 환경에서 파이프라인을 실습하면서 SQL 문법을 사용한다던가

하는 식이에요

공식 커리큘럼이 다소 간략하게만 나와 있어서,
저도 지원할 때 답답했던 기억이 납니다. (주차별 구성은 안내가 되어야 한다고 생각해요)

그래서 앞으로 제가 리뷰하면서 커리큘럼을 좀 더 자세히 설명 드려드릴 수 있을 것 같습니다!🤩

✍ 2개월차 참여자로서의 현재까지 후기

현재 2개월 조금 넘게 수강 중인데요,
다른 부트캠프들과 확실히 다른 점은 MS만이 제공 가능한 클라우드 실습 환경이라는 점이라고 생각해요.

• 특히 요즘은 데이터 분석가을 로컬 환경이 아닌,
  클라우드 기반의 대규모 데이터 처리, 협업, 리포팅 환경에서 하는 경우가 대부분이니, 이런 실습 환경을 경험해보는 건 큰 의미가 있다고 느꼈습니다.
• 개인적으로는 혼자선 학습하기도, 알더라도 요금 때문에 접근하기 힘든 Azure 기반 환경을 지원받아 써볼 수 있다는 게 가장 큰 장점이었습니다.

물론 클라우드 툴 말고도,

• SQL이나 Power BI처럼 전공 수업에선 상대적으로 덜 다뤄졌던 툴들을 실습해볼 수 있어 좋았습니다.

데이터 분석 내용 자체는 전공과 겹치는 부분도 많지만, 복습과 정리의 기회로 생각하고 있어요.

그리고, 아무래도 우리나라에서는 AWS 점유율이 높다 보니

“Azure를 배워서 실제로 쓸 일이 많을까?”
라는 생각이 들 수도 있는데,
두 클라우드를 비교하며 학습할 수 있다는 점이 오히려 더 좋은 경험이라고 느꼈어요.

😢 그리고 몇 가지 아쉬운 점도 있었는데요,

• 주제별로 강사님이 매주 바뀌는 구조다 보니,
  내용이 일부 겹치는 경우도 있습니다.
  물론 스타일이나 깊이는 조금씩 다르긴 하지만요.
  이런 부분은 아무래도 1기 과정이라 생기는 약간의 시행착오도 포함되어 있는 것 같아요.
• Copilot이나 ChatGPT 같은 AI 툴은 지원되지 않습니다.
  (그래서 저는 그냥 제 돈 주고 쓰고 있어요... 내돈내산 😅)
• 자격증 지원도 MS 관련 자격증만 가능하고,
  기타 외부 자격증이나 다른 학습 리소스는 별도로 제공되진 않아요.

그래도 전체적으로 보면,
실무에 가까운 클라우드 환경을 직접 다뤄볼 수 있다는 점만으로도 충분한 가치가 있다고 생각합니다 :)

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Outro

난이도, 후기 정보, 프로젝트 유무, 과정 기간 등을 고려해서 정하다 보니, 오래 걸렸지만
지금 생각해보면 두 번의 시행착오를 겪어서 MS의 공고를 보게 된 것 같아 운도 좋았고, 참 잘한 선택이었다고 느낍니다.

또 처음엔 대면 수업을 선호했지만, 큐시즘 활동 등을 겪으면서
“매일 대면은 ㅇㅔ바다...” 라는 생각도 들었고요 ㅋㅋ (비대면도 힘들더라고요.. 궁뎅이방뎅이 아픔)

👉 다음 글 예고

다음 글부터는 본격적으로 MS Data School에서 수강한 커리큘럼과 프로젝트 내용 리뷰를 해보려 합니다!

지금은 1학기 마무리 시기이고,
KUSITMS와 X:AI는 수료가 완료된 상황이라
두 활동이 새 기수로 시작되기 전까지는 MS 과정에 집중하려고 해요.

또 이 과정이 1기다 보니, 이후 관심 있는 분들께 도움이 될 수도 있고,
저 자신에게도 휴학기 기록이 될 것 같아 velog에 정리해두려 합니다.

갈 길이 구만리지만, 시작이 반이다! 🔥🔥🔥