PYCON 2022

Do Anything with Python
한국의 파이썬 개발자들이 지식을 공유하고 만남을 갖기 위한 장이다. 올해는 온/오프라인이 동시에 열렸다!
글또에서 얼리버드 타켓 구매기간이라고 알려주셔서, 내 첫 오프라인 행사를 다녀왔다 ㅎㅎ
오프라인 행사에 참여한 후기를 자세히 적어보겠다!
입장 팔찌와 세컷 사진 ㅎㅎ

파이써니스타들의 강의(발표)를 듣고

파이콘 한국 2022 발표 주제와 영상은 이 링크 에서 확인할 수 있다!
듣고 싶은 강의가 너무나 많았지만, 꼭 들어야 겠다는 강의를 뽑은 게

11:20 : (1) Serverless Python Web Services(15분)
(점심)
1:35 - (2) 잘될 연구 떡잎(15분)
1:55 - (1) 클릭한번 object detection model(30분)
2:35 - (2) 어린이를 위한 파이썬 교육용 서버리스 주피터 노트북 앱(30분)
3:15 - (2) Elastic Stack에서 PyTorch 자연어 처리 모델 (30분)
3:50 - (2) 모바일 네트워크 속 파이썬(15분)
4:10 - (1) Practical usage of python ecosystem(30분)

ㅋㅋ 요렇게 정리를 했다. 이 중 몇개는 못들었지만,,,온라인으로도 발표를 즐길 수 있게 준비를 너무나 잘해주셔서 못들은 발표는 유튜브에서 보면 되니까 문제없다!
강의를 듣고 느낀점을 간단히 적어보겠다! 강의의 구체적인 내용은 영상에서 확인할 수 있고, 이 글에서는 내가 느낀점 위주로 적을 것이다!

Openreview 분석: 리뷰어들은 잘 될 연구의 떡잎을 알아볼까?

OpenReview의 ICLR 컨퍼런스 리뷰 데이터와 Google Scholar에서의 논문 인용 데이터간의 상관관계를 분석해서 리뷰어들이 과연 잘 될 연구(이 분석에서는 잘된다=인용수로 정의함)에 좋은 리뷰를 남겼는지를 분석한 발표였다.
결론은 "아니다"였다. 인상깊었던 점은 결과에 대한 원인을 3가지 이유로 파악해보고 해당 원인이 맞는지에 대한 추가 분석까지 진행한 점이었다. 사실 논문의 신뢰성을 파악할 때 잘 모르겠으면 피인용수를 봐라라고는 많이 얘기하는데 리뷰와 상관관계까지 분석할 생각까지는 못했다. 논문 생태계(?)를 잘 알고계신 분이구나 싶었고, 나도 논문을 읽기만 하지말고 언젠가 멋진 논문을 쓰겠다는 목표를 가지고 관심있게 살펴봐야겠다고 다짐했다.

Practical usage of python ecosystem to build the AI model to fight with SARS-CoV-2 through predictive analytics from droplet spread dataset

공기 중의 비말이 퍼지는 데이터를 사용해서 코로나 감염 확률을 예측하는 모델을 만든 발표였다.
전체 과정에서 pandas, scipy, tensorflow, jupyter notebook 등 python library를 야무지게 사용하셨는데, 이 중에 데이터를 필터링할 때 Scipy의 peak detection in series data 사용하고, 다른 라이브러리에서도 필요한 기능을 쏙쏙 골라 잘 사용했다.

이 발표를 보고 느낀 점은 각 라이브러리마다 어떤 기능이 있는지를 잘 알아야 연구를 효율적으로 진행할 수 있다는 것이다.
얼마전 회사에서도 다른 팀에서 요청한 기능을 우리팀 시니어가 두시간 만에 완성한 일이 있었다.
해당 업무의 핵심 기술은 open cv의 한 기능을 사용했는데, 이게 있는지 몰랐다면 어떤 기능을 써야할지 생각해보고 리서치 또는 구현을 하는데에 시간을 투자했어야 했을 것이다. 하지만 울 팀 시니어는 암튼 알고 있었던 것,,,
라이브러리를 구글링 없이도 완벽하게 코딩하는 것 보다는 해당 라이브러리에 어떤 기능이 있는지 알아둬야 야무지게 써먹을 수 있겠다는 생각을 했다.

어린이를 위한 파이썬 교육용 서버리스 주피터 노트북 앱 만들기

말 그대로 어린이에게 파이썬을 교육하기 위한 앱을 만드는 발표였다.
각 라이브러리가 어떤 커널을 사용하고... 어떻게 빌드가 되고... 각 패키지들을 바이너리로 써도 되는지, 안되는지 등 완전 밑단까지 분석(?)해서 환경 설정하고 개발......하시던데 난 평소에 이런거 신경도 안썼어서 거의 못알아들었다.
되면 되고 오류나면 구글링해서 대충 해결만 했지 커널단까지 분석할 생각도 안했는데 난 가짜개발자라는 생각이 들었고 강의를 못알아듣는 내가 부끄러웠다. 좀 더 딥하게 제대로 공부하고 일해야겠다는 다짐을 했다.

클릭 한번으로 만드는 Object Detection Model

모델의 준비기간이 서비스 요청을 따라갈수 없을때 빠르게 Object Detection Model을 만든 경험에 대한 발표이다.빠르게 만든거치고는 data augmentation이 상당히 고퀄이었다.
객체 증강도 하고, 여백도 자르고, Contour로 외곽선도 살리고, Augmentation한 객체와 실제 객체와의 차이를 최소화하려고 3d transform도 적용...
암튼 간단히 모델 개발 한거 치고는 할거는 다 한거여서 내 기준의 간단한것과 line^^ 기준의 간단한 것은 참 다르구나 느꼈으며.... 내 실력의 한계를 또 느꼈다.

파이콘 후기 이런거 쳐보면 모든 분들이 내 부족함을 느꼈다는 얘기를 하시던데,, 너무 공감이 됐다 ㅋㅋㅋ
종종 이런 행사에 참여해서 다른 사람들은 어떤 방식으로 개발하는지 알아보는게 내 공부에 대한 약간의 경각심을 줘서 다시 공부할 수 있는 의지를 불태우기에 좋은 것 같다 ㅎㅎ

파이콘 참여 기업과의 대화

파이콘에 많은 기업이 참여해서 채용관련 부스도 운영하고, 그냥 개발 얘기를 가볍게 나눌 수 있도록 자리도 마련되어 있었는데, 그 중 몇개의 기업과 대화를 하고 느낀 후기이다.

기업 요기요랑 화해랑 대화를 해봤는데 다들 애자일 개발 방식을 활용하고 있었다.
특히 요기요의 경우 애자일과 관련하여 목표 및 기간을 설정하고 프로젝트의 방향을 재설정하는 것만을 담당으로 하는 역할이 po처럼 있었음. 애자일 헌터?? 라고 불렀나 이름이 기억이 안나네. 암튼...그래서 신기했다.
회의도 2주에 한번씩 스프린트로 진행하고, 코드 리뷰도 굉장히 열심히 한다고 했다.
수평적인 대화와 투명한 토의를 위해 이런 방식을 사용한다고 했는데 좋은거 같다.

다만 조직이 커지면 애자일 방식은 조금 부담이 있지 않냐고 여쭤봤더니
그러면 팀을 다시 스쿼드로 나누어서 애자일로 진행되도록 한다고 하셨다.

암튼 이 대화를 마치고 화해의 백엔드 개발자 분과도 얘기를 나눠봤는데 요기요와 마찬가지로 애자일 방식을 사용하고 팀 내에 디자이너, 기획자, 개발자 등이 하나의 "팀단위-스쿼드" 를 이루어서 개발을 진행한다고 한다.

많은 회사들이 전통적인 워터폴 방식의 업무환경을 벗어나고 있다는 걸 느꼈다. 우리 회사도 이거 관련해서 요즘 말이 많았다. 아직도 여러 시도를 하며 개선중인데 조직원이 많다보니 결정은 나지 않는 상태이다. 뭐가 좋은진 나도 모르겠다,,, 각각의 장단점이 있기에,,, 그냥 애자일로 개발하는 회사는 저렇게 일을하는구나~ 를 알 수 있는 좋은 기회였다.

원티드랩과도 얘기를 나눠봤는데, 개발자들의 채용과 커리어를 위한 서비스를 굉장히 많이 고민하시도라,,, 흠 비즈니스 분석의 중요성을 누구보다 잘 알고있으나..... 탑다운 방식의 업무환경을 겪다보니 이게 의미가 있나 싶기도 하고. 이건 좀 핑계긴한데. 회사 비즈니스 영역이 크다보니까 비즈니스 분석을 하기가 쉽지않다....라는 핑계 ㅋ 로 사용자들에게 어떻게해야 편리한 서비스를 제공할까는 고민을 아예 안했는데, 개발자분들이 그렇게 고민하시는 거 보니까 생각이 많아졌다.
암튼 지금 당장은 내가 업무를 배우고 실력을 키우는 것이 가장 중요하다고 생각하지만, 나중에는 저런 고민도 꼭 필요하다고 생각해서 이 대화가 굉장히 뜻깊게 다가왔다.

파이콘 꿀팁!

파이썬과 관련한 꿀팁! 을 메모지에 적어 화이트보드에 붙이는 행사를 했다. 누가 엑셀 파일은 pd.DataFrame으류 읽어와라...라고 쓰셨길래 며칠전 medium 에서 읽은 글이 생각나서
속도가 더 빠른 DataTable 라이브러리도 사용해보셔요 ㅎㅎ 라고 가벼운 마음으로 댓글을 달았다.

근데 앞에 나와서 발표하라고 시켜서 했는데...사용 경험도 없고, 원리도 모르고, 그냥 medium에서 본글 공유하는 생각으로 써봤다. 고 말하는데 나 리서쳐 맞냐... 좀 부끄러웠다. 이게 왜 빠른지 분석을 해보든가...직접 써보고 진짜 빠른게 맞는지 확인을 해보든가 할걸 ㅜ 너무 민망했다.

전체적인 느낀점

파이콘인 만큼 모두 파이썬 유저였는데, D.jango, fastapi 등 파이썬 기반의 기술스택을 많이 사용하셨다. 내가 경험이라도 있으면 이것저것 여쭤봤을텐데... 내 파이썬 경험은 ML/AI에 한정되어 있어서 아쉬웠다.
사실 난 아직 AI 분야에서도 내가 너무나 부족해서 다른 것을 공부할 여유가 없는데...
암튼 연차가 좀 쌓이면 이런것도 공부해서 파이콘에서 모든 발표를 이해할 수 있는 수준이 됐으면 좋겠다.

그리고 돈이 아깝지 않은 파이콘 굿즈!!! 파이썬 티셔츠가 젤 맘에든다 하하하 !! Do Anything with python!