지능정보SW아카데미 2기 후기-수업편

돌이켜보면 정말 좋은 경험이었다 진짜 힘들었지만 많이 배웠고, 좋은 사람들을 많이 만나서 나름(?) 행복하게 과정을 수료했다
수업때 제 옆자리에 앉으신 분들, 착한 우리 조원들❤️, 잘해주신 다른 조원분들, 수료식 때 친해진 분들... 정말 다 소중한 인연이었다
인생 첫 부트캠프/국비교육을 끝낸 기념으로 후기를 작성해본다
원래 글 잘 못쓰고 나를 위한 글이니 다른 독자님들께는 미리 죄송...

지원 과정

원래 웹개발만 하고 있었고 인공지능도 관심은 있지만 1도 몰랐다
뭔가 부트캠프를 해서 공부해보고 싶은데 다 경쟁률도 높고 코테 자신이 없었다(백준 브론즈임ㅠ)
그러다가 학교에서 하는 지능정보sw아카데미를 발견했다!
인공지능도 하고 웹 개발도 가르쳐주는데다가 학교에서 한다고 하니 너무 구미가 당겼다
게다가 매달 30만원을 준다니!
사실 1기 모집할 때부터 지원을 고민했다가 안했다
1기라서 뭔가 어설프지 않을까 싶었다...
몇개월 뒤 2기 모집 공고를 보니 나름 잘 운영되고 있구나 생각했다
교내 플랜카드, 게시판에 붙어 있는 모집공고를 보면서 계속 고민하다가 학교 커뮤니티에서 한번 해보라는 글을 보고 지원해버렸다

모집은 1차, 2차가 있는데 1차로 빨리 지원하는게 합격에 유리하다
나는 고민만하다가 1차 시기를 놓쳐 2차로 넣었다
면접은 열심히 하겠다는 의지를 보여야 한다
의외로 코딩하고 수학을 물어본다ㄷㄷ
우여곡절 끝에 합격을 했고 이제 수업에서 기억에 남는 것들을 적어보겠다

수업 후기

수업은 선생님 2명이서 오전 오후 나눠서 진행하셨고 각자 맡으신 주제가 달랐다

데이터베이스

원래 sqlite, mysql을 해봤고 스프링에서 JPA를 맛 본 상태였어서 그리 어렵지는 않았다
내가 원했던거는 좀더 심화적인 내용이었다(트랜잭션, acid 이런거)
그래도 오랜만에 sql 서브쿼리랑 조인 배워서 좋았다
sqlalchemy라는 훌륭한 orm을 가르쳐주신게 신의 한수였다
나중에 플젝때도 잘 써먹었다
사실 sqlmodel도 해본 경험이 있어서 쉽게 받아들였던거 같다

파이썬 심화

파이썬 심화도 매우 도움 많이 되었다
공식문서를 통해 언어의 철학부터 배우니까 재밌었다
파이썬 쉬운 언어인줄 알았는데 전혀 아님;;
nonlocal, 이터레이터 제너레이터, 매직 메서드, 메타 클래스, 데코레이터 등등... 정말 어렵다
나중에는 객체지향과 함수형 프로그래밍도 배우는데 이해는 갖다버렸지만 느낀 것은 언어 참 잘만들었다는 거
그러니까 전세계에서 열광하는 언어가 아닐까 생각이 든다
선생님이 수업때 항상 공식문서를 강조하셨는데
개발자로서 꼭 가져야할 마인드이다...

크롤링

데이터 수집에 해당하는 크롤링도 좋은 수업이었다 네이버 뉴스, 웹툰, 인스타그램 뚫어보기 등등 재밌었다
csrf 토큰을 가져오는 방법이 진짜 신기했다ㄷㄷ (근데 나중에 플젝때는 내 능력이 부족해서 써먹지 못했다ㅠ)
이미 bs4랑 셀레니움을 해봤어서 크게 어렵진 않았다
새로 배운거는 robots.txt, 스크래핑 vs 크롤링, 저작권 문제 등등 크롤링만 해도 신경쓸게 많았다
스크래핑이 웹 페이지 하나를 읽어들이는 거라면 크롤링은 하이퍼링크를 계속 타고타고 깊숙이 들어가는 느낌이다 (틀렸다면 댓글에 써주세요)
그리고 셀레니움이 원래 크롤러가 아니라는게 충격적이었다
크롤링을 위한거라기보다는 자동화를 위한 툴이었던 것이다... 그리고 느리다
웬만하면 bs4같은 것을 쓰도록 하자

빅데이터 파이프라인

빅데이터 파이프라인에서 실망한 우리 조원이 교육과정을 나가기도 했다... 그분은 하둡, 스파크를 생각했다(사실 나도 이거 배우고 싶었다)
여기는 그냥 넘파이, 판다스 수업이었다... 그런데 나는 한번도 배워본적이 없어서 진짜 도움 많이 되었다
넘파이에서 boolean indexing, fancy indexing, axis 개념 정말 중요하다
판다스는 진짜 중요하다 이 동네 짱은 apply다라는 걸 배웠다
플젝때도 허구헌날 판다스만 썼다
데이터프레임만 잘 다뤄도 nlp 플젝 60퍼 이상을 할 수 있을 것이다
EDA도 배웠는데 내가 가진 데이터에 대해 분석하는게 중요하다는 것을 알았다
nlp 플젝이면 뭐 평균 글자 수, 토큰 수 이런것들부터 조사도 해보고 아웃라이어도 제거해보고 통계량도 조사해보는 등...

텍스트마이닝

사실 이때부터 이해한게 거의 없어서 후기 작성이 짧을거 같다...
nltk와 re를 이용한 전처리, n-gram, branch entropy, cohesion score 등 텍스트처리부터 배웠다 그래서 이것들이 뭐였지
정보 검색이란 것도 배웠는데 구글이 어떻게 검색엔진을 만들었는지를 알 수 있게 된다...
이부분에서 TF-IDF, 역 인덱스라는 머리 아픈 경험도 할 수 있다
하둡같은 분산 환경이 왜 나왔는지도 설명해주신다

머신러닝

사이킷런과 머신러닝 개념 일부분을 배운다
랜덤 포레스트나 SVM같은 알고리즘을 배우진 않는다
hold out, dropout, cross validation, 앙상블, 부스팅 이런 것들을 배운다
모델의 성능 평가도 배웠다
오버피팅, f1 score, confusion matrix 등등
인공지능의 역사도 배우는데 흥미로웠다
암흑기를 거쳐 이렇게 전세계에서 가장 관심 있는 주제가 될줄이야

딥러닝

텐서플로를 이용해서 간단한 모델을 만들어본다
파이썬 심화 때 배운 객체지향, 함수형 프로그래밍이 텐서플로나 파이토치에서 마구마구 나와버린다 미쳐버림

이외에 배운 것들

메인 두 선생님 말고도 다른 강사분들도 와서 수업을 해주셨다
근데 다 기간이 너무 짧아서 기억에 남는게 거의 없었던 거 같다...
도커, 쿠버네티스, 리액트, 익스프레스, 몽고디비 다 맛보기였다
특히 쿠버네티스는 도커를 안배운 상태에서 바로 진행하니 학생들이 이해할리가 없었다...

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적어놓고 보니 뇌가 과부하 올 정도로 많이 배운거 같다
언젠가는 복습하겠지...
다음편에서는 아이디어 경진대회랑 프로젝트 후기를 다뤄볼 것이다