앞으로 더 공부하면 좋을 내용

-·2022년 1월 19일
mlops
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강의정리 - MLOps

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강의자료를 먼저 한 번 슥 훑었는데.. 기술적으로나 인간적(?)으로나 정말 멋진분..
나중에 현업에서 만나뵙고 악수 한 번 청하고 싶다. :) 변성윤님. 팬입니다. :)

목차

  • 앞으로 더 공부하면 좋을 내용
    -- 개발
    -- 데이터 엔지니어링
    -- Computer Science
    -- Cloud, Infra
    -- Database
    -- Modeling
    -- 추천 컨텐츠 - 기술 블로그 & 발표영상 & 논문

  • 앞으로의 삶의 방향성
    -- 취업, 데이터 업무, 방향성
    -- 동기부여
    -- 태도, 목적성

앞으로 더 공부하면 좋을 내용

이 부분을 꼭 해야한다 ! X
앞으로 더 공부하고 싶은 경우에 이런 것들을 경험하면 좋겠다 -! 의 느낌.

개발

AI Engineer, ML Engineer는 결국 "엔지니어"
코드레벨에서 깊은 이해, 고민이 필요함

Data Engineer도 데이터를 처리하기 위한 개발 학습이 필요
데이터 분석가에 가깝다고 하면 데이터 분석 역량에 집중해야 하지만, 코드 역량이 뛰어날수록 퍼포먼스가 높아짐

Python

  • 우리는 파이썬을 잘 알고 있는가?

  • 엄청 Low Level까진 필요하지 않을 수 있지만, 기본적으로 학습한 내용보단 한단계 더 학습하는 습관 가지기

  • Generator, Decorator, GIL 등

  • 멀티프로세싱은 어떻게 동작하는가

  • 메모리 영역에서 어떤일이 발생하는가

  • 인프런 파이썬 중급 프로그래밍 강의 추천.

Linux

  • 서버에서 사용하는 Linux는 앞으로도 계속 함께할 OS
  • Linux 파일 시스템, 유저 권한, Process
  • 나아가서는 Linux Kernel

더 좋은 코드 퀄리티를 생산하기 위한 노력

  • 클린 코드
  • 클린 아키텍처
  • DDD ( Domain Driven Development )

데이터 엔지니어링

AI Engineer는 데이터 모델링 + 데이터 개발 영역을 커버하길 원하는 추세

  • 실시간 데이터를 어떻게 전처리하고, 가져올지에 대한 이해도가 있을수록 좋음
  • 데이터 엔지니어링 관련 생태계도 엄청 넓은 상태. 하나씩 격파하기

실시간 데이터 처리 : Kafka, Apache Spark Streaming ...
메세지 시스템 : Kafka, Redis, AWS SQS, GCP PubSub, Celery
분산 처리 : Ray, Apache Spark
데이터 웨어하우스: GCP BigQuery, AWS Redshift
캐싱 : Redis
BI(Business intelligence) : Superset, Redash, Metabase
ETL 파이프라인 : 어떻게 구성할 것인가?

Computer Science

Computer Science에 대한 이해

  • 네트워크
  • OS
  • 자료구조
  • 알고리즘

Cloud, Infra

클라우드 환경 작업이 점점 익숙해지는 상황 (큰 회사의 경우 아니지만)
어느정도 인프라에 대한 이해가 있을수록 인프라 엔지니어와 이야기할 때 수월함
Docker를 넘어서 Kubernetes 학습!
CICD를 더 잘하기 위한 방법도 고민

IaaC
우리가 직접 클릭하면서 클라우드 서비스를 사용했으나, 인프라를 코드로 관리할 수 있는 Terraform
인프라 환경 설정할 경우 매우 유용
44bits의 Terraform 글

Monitoring

Database

데이터를 저장하는 곳은 Object Storage, NoSQL도 있지만 여전히 RDB에 저장을 많이 함
효율적으로 저장하려면 어떻게 해야할까?
Index 전략 등
저장한 데이터를 추출할 수 있도록 SQL
데이터 웨어하우스로 데이터를 옮기기 위한 고민

Modeling

개발자니까 인프라, 개발만 신경써야지! 보단

머신러닝 모델링에 대한 이해도 있고,
Researcher나 Scientist 분들에게 "이 부분 불편하니 이렇게 개선해보면 어떨까요?" 제안할 수 있는 사람

최근 논문의 방향성, SOTA 등을 어느정도 파악해두는 정도라도 !

추천 컨텐츠 - 기술 블로그 & 발표영상 & 논문

공부할 때 "책", "강의"를 보는 방법을 이젠 넘어설 시기

  • 각종 회사의 기술 블로그 찾아보기
    -- https://github.com/seonggwonyoon/techblog
    -- 어떤 기술을 "왜" 사용했는가 ( 어떤 상황이였고, 어떻게 문제 정의했는가 )
    -- 기술 블로그 내용을 잘 정리하고 => 추상화해서 기록해보기( 이 산업에선 이 회사에선 이렇게 풀었다, 동종 업계인 다른 회사는 저런 방식으로 풀었다 등) => 취업이 아니라 긴 커리어를 가지기 위해서도 좋음
  • 해외는 Uber, Door Dash 추천. Uber는 데이터 엔지니어링 논문도 종종 Publish

발표 영상

  • 회사별로 컨퍼런스하는 추세, 커뮤니티 행사도 여전히 존재
  • 네이버의 DEVIEW, 카카오의 IFKAKAO, 토스의 SLASH, 우아한형제들의 우아콘, 데이터야놀자, PyCon

기술 블로그와 마찬가지로 "왜?"를 고민하기

  • 컨퍼런스를 날 잡고 보는 것도 추천 + 친구들과 같이 토론해보기
  • DEVIEW는 2009년부터 존재 => 과거엔 어떤 발표가 있었는지도 살펴보기 ( 이당시엔 이런 생각을 가지고 A프레임워크가 제일 좋았구나 => 현재는 이 부분을 개선하기 위해 이런 것들을 만들었구나 등 )

논문

  • 머신러닝, 딥러닝 논문
  • 데이터 엔지니어링 논문
  • CS(Computer Science)논문
  • 라이브러리, 프레임워크의 논문(Hadoop, Ray 등)
    왜 만들어졌는지에 초점을 가지면서 의문 가지기

앞으로의 삶의 방향성

취업, 데이터 업무, 방향성

취업

  • 나와 결이 잘맞는 회사를 만나자
  • 회사를 성장시키고, 나도 성장시킬 수 있는 회사
  • 앞으로 긴 커리어의 init
  • 너무 조급해하지 말기. 나는 잘 될것이다.
  • 내가 무엇을 좋아하는지, 어떤 직군을 왜 하고싶은지에 대한 고민

데이터 업무

  • 현재 맡은 업무와 내가 하고 싶은 것과 Align 되어있는지 고민
  • Align 되어 있다면 누구보다 빠르게 달려가기. 몰입하기
  • 방향성이 맞지 않는 것 같아도, 결국 경험이 연결되어 시너지가 나기에 그 부분에 대해 이해하기
  • 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 데이터 엔지니어링, 개발 등에 대한 고민 계속하기

방향성

  • 인생에 하나의 방향만 존재하는 것은 아님
  • 언제든 방향은 바뀔 수 있는 것
  • 방향을 바꾸기 위해 내가 어떤 방향으로 가고 있고, 어떤 방향으로 가고 싶은지 계속 리마인드하기
  • 나의 인생은 점점 더 Global Optimal Point로 다가가고 있다.
  • 5년, 10년 후의 삶의 목표 정하기
  • 행복에 대해 생각해보기, 행복하게 일할 수 있는 방법에 대한 고민

동기부여

회사에 들어간 이후에도 지속적인 동기부여, Refresh에 대해 생각하기

  • 정답은 없고, 동기부여가 꼭 필요한 것이 아닐수도 있음
  • 외부에서 주는 동기부여와 셀프 동기부여에 대해 고민해보기
  • 학습 동기부여

태도, 목적성

  • 지속적인 개선을 하겠다는 태도
  • 내가 아는 것이 잘못될 수도 있고 인정하는 태도
  • 목적을 가지고 작업에 임하는 태도
  • 조직과 함께 성장하려는 태도 
그동안 Product Serving 강의를 수강해주셔서 감사합니다 :)
너무 고생하셨고 여러분들은 모두 잘 성장하실거에요. 잘할 수 있어요.

조금씩 천천히 성장하는 여러분이 되길 현업에서 뵈어요 :)

눈물나는 변성윤님의 작별인사다.

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