SK네트웍스 Family AI캠프 10기 1월 회고록 (25.01.07 ~ 25.01.31)

기간: 25.01.07 ~ 25.01.31

본격적인 회고록 작성에 앞선 나의 이야기

이번 달은 어땠지?

• SK네트웍스 Family AI 캠프 10기에 참여하여 한 달 동안 Python, 데이터 분석, 데이터베이스, GitHub 협업, 웹 크롤링, 단위 프로젝트 실습 등 다양한 내용을 학습했다.
• 첫 번째 단위 프로젝트를 수행하며 실무 역량이라 부를 수 있을만한 프로젝트를 시작하게 되었다.
• 연휴가 포함된 4주차에는 학습 시간이 짧았던 만큼, 자기계발을 계획했지만 실행력이 부족했던 점이 아쉬웠다.
• 한 달 동안 꾸준한 학습과 복습을 진행하며 Python을 주력 언어로 삼고, 데이터 분석 및 알고리즘 실력을 키우는 방향을 설정했다.

나의 계획

• Python을 주력 언어로 삼기 위한 알고리즘 학습과 문제 유형마다의 자주 사용되는 함수들에 대한 실습을 본격적으로 진행해야 한다.
• 데이터프레임 또는 csv와 같이 데이터의 다양한 형태마다 인사이트를 얻을 수 있는 방법이 비슷하다는 것을 느껴 인사이트를 얻는 방법과 관점을 다양화 해야겠다.
• 데이터 분석 실습을 확장하여 Pandas와 통계 개념을 심화 학습할 것이다.
• 지속적인 자기계발을 위해 블로그 회고록 작성, 헬스장 운동, 토익 공부 등을 병행하여 학습 효율을 높일 것이다.

1월 학습 내용 정리

1주차 (01.07 ~ 01.10) - Python 기초 학습

• 환경 설정: PowerShell, Python(3.11~3.13), VSCode, Docker, MySQL, Git 설치
• Python 기본 문법: 변수, 데이터 타입, 문자열 처리, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 조건문, 반복문
• 예외 처리 및 간단한 프로젝트: 가위바위보 게임 구현
• 주요 회고
  • 코드 실행 전 설계 및 디자인의 필요성을 깨달음
  • 주력 언어 부재에 대한 고민 → Python을 우선적으로 학습

2주차 (01.13 ~ 01.17) - Python 심화 & 데이터베이스

• Python 심화 개념: 함수, 람다, 클래스, 상속, 매직 메서드, 표준 라이브러리
• SQL 학습: 관계형 데이터베이스 개념, 데이터 모델링, MySQL 기본 명령어
• PCCE 시험 대비
• 주요 회고
  • SQL 기초 부족을 체감 → ERD 설계 및 활용 연습 필요
  • 다이어그램 툴을 적극 활용하는 습관 기르기

3주차 (01.20 ~ 01.24) - 웹 크롤링 & 첫 번째 단위 프로젝트

• GitHub 협업: Repository 생성, Branch 관리, Merge 실습
• MySQL + Python 연동: PyMySQL, Streamlit을 활용한 데이터 시각화
• 웹 크롤링 실습: requests, BeautifulSoup 사용
• 첫 번째 단위 프로젝트
  • 전국 자동차 등록 현황 및 기업 FAQ 조회 시스템 개발
  • 기술 스택: Streamlit, SQL, Python
  • 데이터 정제, ERD 설계, 그래프 시각화
• 주요 회고
  • 프로젝트 협업 경험을 통해 실무적인 개발 과정을 익힘
  • PCCE 시험 결과가 만족스럽지 않음 → 알고리즘 학습 필요성 재확인

4주차 (01.27 ~ 01.31) - Pandas 데이터 분석

• 기초 통계
  • 독립변수 vs 종속변수, 상관관계 vs 인과관계, 귀무가설 개념 학습
• Pandas 기초 및 심화 학습
  • pd.Series, pd.DataFrame 조작 및 변형
  • Titanic 데이터셋 활용한 데이터 분석 실습
  • 결측치 처리, 데이터 변환, 피벗 테이블 활용
• 주요 회고
  • 연휴 동안 자기계발 부족 → 학습 페이스 조정 필요
  • 데이터 분석 결과에서 의미 도출하는 능력 부족 → 연습 강화

KPT 회고 (1월 전체)

Keep (잘한 점)

1. 한 달 동안 꾸준히 블로그 회고록을 작성하여 학습 내용을 정리하고 복습했다.
2. 규칙적인 생활 습관을 유지하며 체력을 관리하고 학습 집중력을 높였다.
3. 첫 번째 단위 프로젝트를 성공적으로 마무리하며 협업 경험을 쌓았다.
4. Python 기본 문법부터 데이터 분석까지 폭넓은 기술을 학습했다.

Problem (개선할 점 & 문제점)

1. 주력 언어 부재 → Python을 적극적으로 활용하여 주력 언어로 삼아야 한다.
2. SQL 실전 경험 부족 → 프로젝트 및 실습을 통해 실제 데이터 활용 능력을 향상해야 한다.
3. Pandas 및 데이터 분석 경험 부족 → 통계 개념과 데이터 시각화 실습이 필요하다.
4. 알고리즘 학습 미진 → PCCE 점수 향상을 위해 문제 해결 능력을 키워야 한다.

Try (2월에 시도할 점)

1. Python을 주력 언어로 삼고 알고리즘 문제 풀이를 본격적으로 시작한다.
2. SQL 및 데이터 모델링 실력을 키우기 위해 ERD 설계 및 실습을 진행한다.
3. Pandas 및 데이터 분석 실습을 통해 분석 역량을 강화한다.
4. 지속적인 자기계발 유지 (헬스, 블로그 회고, 독서 습관 형성).

마무리 & 2월 목표

이번 한 달 동안 꾸준히 학습하면서 Python에 대한 기본 문법과 SQL, streamlit과 같이 간단하게 웹페이지를 구성할 수 있는 기술, 스택들을 배웠다. 하지만, 아직 부족한 점이 많고, 특히 알고리즘, SQL, 데이터 분석을 통한 인사이트 도출 경험을 더 쌓아야 한다는 점을 깨달았다.
다음 달에는 학습한 내용을 심화하여 인공지능의 도움 없이도 간단한 프로젝트를 진행할 수 있도록노력할 것이며, 필요하다면 GPT의 도움을 받아 학습에 사용하여 학습 효율을 극대화 할 것이다. 또한, Python을 기반으로 한 알고리즘 문제 해결 능력을 키우고 꾸준한 스터디카페 공부로 토익 점수를 향상시킬 계획이다.