제 블로그가 드디어 20만 조회수를 달성했습니다. 👏
감사의 의미를 담아,
조회수 일등공신 중 하나인 네이버 부스트캠프 AI Tech 합격 & 후기 (+준비 꿀팁)에 댓글로 달린 질문들, 메일로 왔던 질문들, 그리고 지인에게 직접 받은 질문들을
위주로 질의응답 형식의 포스팅을 하려고 합니다.
사실 6월 말에 수료한 직후에 전반적인 후기를 다시 작성하려고 했는데, 수료
후에는 취준한다고 바쁘고, 취업하고는 직장인이라고 바쁘고, 어느정도 자리
잡고서는 출판 계약된 글을 쓴다고 바빠서 계속 미뤄졌네요. 이번 질의응답
포스트에서나마 네이버 부스트캠프 AI Tech에 대한 제 전반적인 후기가 전해질 수
있기를 바랍니다.
이외에 더 궁금한 점이 있다면, 자유롭게 댓글이나 메일로 질문 주세요!
제가 아는 한에서 답변
드리겠습니다.
Q. 부스트캠프 웹/모바일 과정이랑 관련이 있나요?
둘 다 비영리 소프트웨어 교육재단인 네이버 커넥트에서 진행하는 교육입니다. AI
Tech의 경우 제가 진행했던 1기(2021년 1월 ~ 6월) 이후 현재 2기(2021년 7월 ~
12월)가 진행 중입니다.
자세한 사항은
부스트캠프 홈페이지를
참조하세요.
Q. 부스트캠프 웹/모바일 과정처럼 스테이지마다 선발이 또 이뤄지나요?
AI Tech 과정은 단지 이론 단계와 프로젝트 단계를 구분하기 위해 Stage를
나눠놓은 것이고 교육 중에 따로 선발 과정/테스트는 없습니다. 최종 합격 후
교육이 시작되면 (본인이 그만두지 않는다면) P stage까지 다 진행할 수
있습니다.
Q. 선발 과정이 어떻게 되나요?
부스트캠프 후기 포스팅
"선발 과정 & 준비 방법" 섹션을 참고하시길 바랍니다.
Q. 코딩테스트는 어떻게 준비했나요?
일반적인 기업 코테와 비슷한 문제들이 나온다고 설명을 들어서, 코테 단골
유형들을 중심으로 준비했습니다. 대기업 코테와 비교해서는 비교적 쉬운 문제들로
구성되어 있어서 1차에서는 거의 다 맞았던 걸로 기억합니다. 2차에서는 외부
통합개발환경(IDE), 인터넷 검색이 금지되어 있어서 많이 맞추진 못했지만, 다른
분들도 비슷했는지 합격할 수 있었습니다.
기본적으로 문제를 해결하는(problem solving) 테스트이기 때문에, 문제를 꾸준히
풀면서 문제해결력을 기르는 게 중요합니다. AI로 취준하더라도 대부분 코테를
요구하기 때문에, 코테는 항상 습관처럼 꾸준히 준비하는 게 좋습니다. 시간이
부족하다면 제가 그랬듯이 단골 유형을 중심으로 준비하는 게 효율적이긴 합니다.
학습자료로는 다음 두 가지를 추천합니다.
추가적으로 제가 백준 코테 단골 문제들 중 실버 난이도이면서 깔끔하게 잘 풀리는 문제만 모은 선별집도 공유합니다.
Q. BAT 필기 시험은 어떻게 준비했나요?
저는 비전공자였지만 나름 2년 이상 머신러닝, 딥러닝 공부와 함께 통계학, 수학
공부를 조금씩 해온 상태여서 필기 시험은 쉽게 통과할 수 있었습니다. 제가
추천하는 자료는, 또다른 블로그 조회수 일등공신인 다음 포스트에서 모두 확인하실
수 있습니다.
최근에는 Pre-course를 수강 후 수료증을 제출하면 우대해준다고 하는데, Pre-course를 살펴보니 1기 교육 초반부 강의들이었습니다. AI 공부가 부족한 분들은 조금 어려우실 수도 있는데, 다음 두 링크도 함께 참고해 기본 개념들을 충분히 소화하면 필기 시험에 도움이 될 것 같습니다. (위 총정리 포스트에도 포함되어 있는 자료입니다)
Q. 처음부터 끝까지 비대면으로 진행했나요?
1기의 경우 모집 시 상태는 "U Stage는 비대면, P Stage는 코로나19 상황에 따라
대면으로 변경될 수 있음"이었습니다. 아쉽게도 코로나19 상황이 크게 좋아지지
않아서 P Stage도 비대면으로 진행되었습니다.
Q. 하루 종일 비대면으로 진행하면 답답하지 않나요?
강의 수강은 사실 동영상으로 보더라도 매일 정해진
분량이 업로드되고, 수강 후에 팀원들과 함께 의견을 나누며 같이 더 정리하고
학습할 수 있기 때문에 불편한 점은 없었습니다. 하지만 과제 수행이라든지
프로젝트 진행에 있어서 팀원들과 온라인으로만 소통한다는 점이 조금
아쉬웠습니다. 모두 함께 모여서 즉각적인 피드백을 주고받을 수 있다는 것의
장점도 분명 있기 때문이죠.
물론 하루 종일 집에서 공부한다는 점도 어느 정도 답답했습니다. 일부러 카페에 가서 공부하는 분들도 계셨습니다. 하지만
지나서 생각하니, 반년이 채 안 되는 기간 동안 고품질의 교육과 프로젝트를 진행할
수 있는 기회인데, 버티고 열심히 하길 참 잘했다는 생각이 드네요.
Q. 1기라서 운영이 부족하지는 않았나요?
사실 어느 정도 그런 면이 있었습니다. 공지가 늦게 오거나, 프로젝트 베이스라인
코드에서 문제가 발견되거나, 강의 간 중복되는 내용이 많거나 하는 등의 불편함이
있기도 했습니다. 훈련장려금이 초반에 몇 달 밀리기도 했습니다.
특히나 저 같은 경우는 42서울과 병행이 가능하다고 알고
시작했는데, 부캠 AI를 시작하고 두어 달 뒤 뒤늦게 고용노동부로부터 두 교육 과정
중 하나를 선택해야 한다는 통보가 와서 당황하기도 했습니다. 돌이켜보면 그만한
값어치를 하는 경험이지만, 2기부터는 운영이 좀 더 꼼꼼하게 진행되었으면 좋을 것
같습니다.
Q. 시간표가 빽빽하던데 얼마나 빡쌘가요? 지각/결석 시 페널티가 있나요? 훈련장려금은 얼마인가요?
10:00 ~ 19:00 (점심시간 제외) 이 시간이 "코어 타임"으로 정해져 있기에 19시에
체크아웃하면 됩니다. 그 이후에 미처 끝내지 못한 과제를 하거나 추가적인
학습하거나 학습 정리를 끝마치는 건 물론 개인의 자유입니다. 코어 타임
내에서도 (비대면 상황에서는) 피어세션이나 특강 등을 제외하면 어느 정도
자유롭게 학습을 진행하시면 됩니다. 공부할 것도 많고 과제도 많지만, 그렇다고
실시간으로 감시하면서 강제하는 건 아니니까요. 또 병원이나 면접 등 상식적인
공결처리는 된다고 들었습니다.
kdt 전형으로 참가할 시에는 1회 결석(=3회 지각)마다 1일치 훈련장려금이
차감되어 지급됩니다. 1기 기준으로 결석이 없을 시 훈련장려금은 매달 20만원 중후반 정도였습니다.
일반 전형일 시에는 장려금이 없기 때문에 수료 최소
일수만 맞추면 페널티는 없습니다. 하지만 부스트캠프의 꽃, 동료들과 함께
성장하는 피어세션에 빠진다면 스스로의 성장에 페널티가 있겠죠? 시간이 안 되는
날이 생기면 미리 팀원들과 시간 조율을 해서 피어세션을 진행하면 좋을 것
같습니다.
Q. 아르바이트, 학교, 타 스터디 등과 병행 가능한가요?
kdt 전형의 경우 아르바이트 제한이 있었던 걸로 기억합니다. 대학교를 병행하는
분들을 몇 봤었는데, 시험 기간에는 정말 힘들어 보이더라구요. 부캠 AI 과정에만
집중하더라도 충분히 뿌듯한 반 년을 보낼 수 있습니다. 아르바이트나 학교는
추천하지 않습니다.
타 스터디가 코딩테스트 문제 풀이 스터디라거나 딥러닝 관심 분야 스터디라면 좋은
시너지를 낼 수 있다고 생각합니다. 다른 스터디의 경우도 본인이 시간을 잘
분배한다면 가능하다고 봅니다.
Q. 42 서울과 병행 가능한가요?
kdt 전형으로는 불가능합니다.
일반 전형으로는 가능한 것으로 알고 있습니다.
Q. 네트워킹 데이는 어땠나요? 취업 연계 많나요?
참신하게도 게더 타운이라는 트랜디한
플랫폼으로 진행되었습니다. 발표도 열심히 준비하고 기대도 많이 했지만, 사실
참여한 기업들이 발표에 크게 집중하는 모습을 보여주진 않았습니다. 발표 세션
이후에는 기업 부스 세션이 있었는데, 각자 관심 있는 기업을 방문하는
방식이었습니다. 아쉽게도 시간이 짧고 기업끼리 겹치는 경우가 많아서, 몇 군데
둘러보지 못했습니다. 소위 "네카라"와 유망 스타트업에서 많은 분들이
오셨는데, 부캠 AI Tech 특성상 수행한 프로젝트가 거의 비슷한 내용을 담고
있다 보니 (캐글처럼 같은 주제로 컴페티션 형식으로 프로젝트 진행) 지원자들의 차별점을 찾기가 쉽지 않았다는 피드백이 있었습니다.
네트워킹 데이 자체보다는, 이후에 부캠 슬랙을 통해 올라오는 부캠 AI
전용 채용 채널이 그래도 큰 장점이라고 생각합니다. 네트워킹 데이에 참여하지
않은 기업에서도 부캠 AI 전용 채널로 채용 공고를 내기도 했습니다. 여러 기업에서 여러 연계 채용 공고가 올라왔고, 인원은 소수씩 모집했지만 실제로 채용된 분들이 여럿 있었습니다. (네카라도 각 2~3명씩은 있는 것 같습니다)
하지만 취업 연계를 크게 기대하고 들어온다면 실망하실 수도 있습니다. 물론 실력을
키울 기회는 확실히 보장하지만, 취업을 보장해주는 교육이라고
하긴 어려울 것 같습니다. 이는 1기분들 중 상당수가 공감하는 내용입니다.
제 경우도 부캠 AI 연계 채용이 아닌, 별개의 루트로 회사에 직접 지원해서
취업했습니다.
Q. AI 석사 안 가도 취업 되나요?
아무래도 잘하시는 분들이 많고 자리는 적으니 경쟁이 치열한 것은 맞지만, 비전공
학부생인지 AI 석사인지보다는 "실력"과 "러닝커브"를 위주로 보는 것 같다고
느꼈습니다. 물론 부스트캠퍼 중에서도 AI 엔지니어나 리서처가 아닌 서버 개발자,
기획자, 프론트앤드 등 다양하게 지원하는 분들도 많습니다.
제 경우에는 면접 때 프레젠테이션을 준비해오라는 요구가 있었는데, 제가 부캠
AI에서 진행한 메인 프로젝트 두 개에서 제가 했던 기여들을 중점으로 발표를 했던
게 가장 임팩트가 있었던 것 같습니다. 제 부캠 AI 팀원이셨던 분 중에는 서버 구축부터 딥러닝 파이프라인 전반을 아우르는 MLops 분야에 관심이 많은 분이
있었는데, 학교 졸업도 전에 유망 스타트업에 직접 컨택하고 인턴 기회를 얻은 분도
있습니다.
연구자의 길을 가려면 물론 석박사를 하는 게 맞겠지만, 현업에서 문제 해결에
뛰어들고 싶은 분들은 반드시 석사학위를 필수적으로 생각할 필요는 없다고 봅니다.
저도 국문학과 전공에 철학과 복수전공한 학사 출신이지만 남부럽지 않은 직장에
딥러닝 포지션으로 취뽀했습니다. 모두 화이팅입니다!
Q. 어떤 회사에 취뽀했나요?
AI 비전 드론 스타트업에 입사했습니다. 포지션은 컴퓨터 비전 엔지니어입니다.
연봉, 복지, 문화 모두 만족스럽고, 회사와 함께 빠르게 성장 중입니다.
Q. 부캠 AI의 가장 큰 장점은 뭔가요?
1. 아주 고품질의 교육
2. 매일 매일 강제로 성장 자극 주입
3. 피가 되고 살이 되는 과제와 프로젝트
Q. 다음 기수들에게 해주고 싶은 말이 있나요?
1. 일일 리포트를 챙겨 쓰는 습관을 들이면 좋습니다. 무작정 길게 나열하면서 쓰기보다는, 오늘 시도한 것들과 성장한 부분들의 키 포인트를 잘 요약하면서 쓰면 더
좋습니다. 결국 현업에서도 필요한 능력이에요!
2. 부캠 AI가 취업을 책임져주지는 않습니다. 사실 다른 교육 프로그램들도
마찬가지예요. 코딩테스트 문제 풀이는 습관처럼 하면서 이력서, 깃허브, 블로그 등
본인을 어필할 수 있는 것들을 챙기면서 참여하면 좋습니다.
3. 너무 스트레스받지 마세요. 잘하는 분들이 너무 많다고 기죽을 필요가 전혀
없습니다. 가만히 살펴보면 다들 똑같이 평범한 사람들이고, 단지 그 부분에 대해서
조금 더 시간을 가지고 살펴본 분들이에요. 어제와 비교해서 어떤 부분에서 성장을
이뤘는지 살펴보면서, 얼마나 보람차고 진취적인 삶을 살고 있는지 느껴보세요.
모두들 화이팅입니다 :)
56 댓글
오 벌써 20만! 축하드립니다! 언제나 알찬 내용 감사요!
답글삭제감사합니다 조느단님 :)
삭제앞으로 더 알찬 내용으로 보답하겠습니다.
혹시 취준 기간은 얼마나 되었는지 궁금합니다 :)
답글삭제윗댓 작성자인데 부트캠프 수료 후 몇개월간 준비하셨는지 입니다. 수정이 안돼서 여기에 추가로 남겨요ㅠㅠ
삭제부스트캠프 수료하고 두 달 뒤에 취업했습니다.
답글삭제부스트캠프 시작하기 이전부터 코딩테스트는 꾸준히 준비했었고, 부스트캠프 과정 중에 채용연계를 위해 이력서를 작성하고 수정하는 작업을 여러 번 했습니다. 취직 "준비"라면 훨씬 이전부터 차근차근 해왔고, 이력서 보내고 본격적으로 채용시장에 나가 있었던 기간이 두 달이라고 봐야할 것 같아요.
수료한 다른 캠퍼분들을 보면 취업 말고도 다른 교육 프로그램, 대학원 지원, 기업 인턴십 등 다양하게 다음 단계로 나아가는 것 같습니다.
상세한 답변 정말 감사드립니다 :)
삭제강의는 그냥 보통의 온라인 강의와 방식이 같다고 보면 될까요?
답글삭제수료후기를 보면 다 컴퓨터 캠까지 준비해야 하는 것 같아 보여 질문드립니다
네, 미리 녹화된 강의가 매일 일정 분량 업로드되고 각자 학습하는 방식입니다.
삭제하지만 팀별로 함께 토론하며 발전하는 피어세션 시간이 과정 내내 매일 있고, 마스터세션 등 라이브 행사가 있어서 캠은 필수입니다. 피어세션에서 얻어갈 수 있는 것들이 매우 많기 때문에, 적극적으로 참여하는 것을 추천드립니다.
좋은 글 감사합니다. 3기 지원할 예정이고, 프로그래머스에서 하는 인공지능 데브코스라는 과정과 같이 들으려고 하는데, 내일배움카드와 관계없이, 두 교육프로그램 모두 병행할 시간이 될까요? 아니면 하나만 해도 벅찬 과정인가요?
답글삭제데브코스 과정도 찾아보니 부스트캠프처럼 풀타임으로 진행되는 것 같네요. 사람마다 다를 수 있지만, 일반적으로는 하나의 과정을 선택해서 집중하시는 게 더 효율적이라고 생각합니다. 선택하지 못한 과정이 다루는 부분은 따로 학습하시거나, 아쉬우면 하나의 교육 과정을 잘 수료하신 후에 도전하는 것도 가능하니까요. 2개의 교육 과정을 동시에 하는 분들을 몇몇 만나봤는데 (42서울, 싸피, 부스트캠프, 대학교 등) 대부분 체력적으로도 힘들어 하고 학습 효율도 그렇게 높아보이지 않더라구요. 저는 42서울 퇴소 후 부스트캠프 AI Tech에만 집중할 때에도, 특히 P Stage 기간에는 체력적으로나 시간적으로나 여유롭지는 않았습니다.
삭제오옷 혹시 네이버 부스트캠프는 kdt전형으로 지원하신건가여?!
답글삭제네 맞습니다. 지원하면서 내일배움카드 신청했고, 교육 기간 내 매월 훈련장려금을 받았습니다.
삭제프로그래머스 2레벨정도 풀수있을 실력인거 같은데 2차 코테랑 1차코테 많이 어렵나요???
답글삭제그리고 precourse 통해서 지금 BAT대비를 하고잇는데 괜찮을까요
프로그래머스 2레벨 문제들을 살펴보니 백준 기준 실버 문제들과 유사한 수준으로 보이네요.
삭제1기 기준으로 1차 코테와 1차 코테의 난이도는 둘 다 백준 실버 중상 문제들이 대부분이고, 골드 수준의 문제도 있었던 걸로 기억합니다. 다만 2차 코테의 경우 캠을 켜고, 구글링과 IDE 사용이 금지였기 때문에 체감 난이도는 훨씬 높았습니다.
지금도 충분히 도전하실 수 있지만, 코테 단골 유형별로 연습을 하시고 더 난이도 높은 문제들도 풀어보시면 도움이 많이 될 것 같습니다. 이 포스팅의 "Q. 코딩테스트는 어떻게 준비했나요?"에 제가 선별한 백준 실버 문제집 링크를 추가했으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
Pre-course를 살펴보니 1기 때 교육 초반에 실제로 수강했던 강의들이네요. 내용이 쉽지는 않을 텐데, 다 소화하지 못하는 분들은 "모두를 위한 딥러닝" 등 보다 쉬운 강의로 개념들을 확실히 정리하는 게 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 마찬가지로 "Q. BAT 필기 시험은 어떻게 준비했나요?"에 링크를 추가해놓겠습니다.
마지막으로 첨언 드리자면, 단지 교육 과정 합격을 목표로 준비하는 것보다 더 멀리 보고 꾸준히 공부하시면 좋을 것 같습니다. 부스트캠프 AI Tech가 정말 수준 높은 교육과 좋은 기회를 제공하는 것은 사실이지만, 세상에는 또 다른 좋은 기회들이 많습니다. 또한 부스트캠프에 합격해서 교육을 시작하더라도 각자 노력하고 흡수하는 것에 따라 성장하는 정도의 편차가 아주 큽니다.
당장 조바심이 나실 수도 있지만, 목표하는 방향을 중심에 두고 실력을 키워나가시면 분명히 그 목표에 도달하실 수 있을 거라 생각합니다. 화이팅입니다!
그러면 이 정도의 문제를 풀수있으면 2차코테도 해봄직하단말씀인거죠??
삭제말씀 드렸듯이 충분히 도전할 만은 하지만, 더 어려운 문제들도 출제되기 때문에 저라면 남은 기간 동안 열심히 준비를 해볼 것 같습니다.
삭제답변 정말 감사합니다. 남은 기간 열심히 해볼게요 마지막으로 하나만 여쭤볼게요 혹시 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템중에 뭐선택하셨나요??
삭제1기에서는 트랙을 선택하는 방식이 아니고, p1~p4 네 가지 프로젝트 단계에서 매 단계 마다 원하는 주제를 선택하는 방식이었습니다. 주로 컴퓨터 비전과 자연어 처리 계열로 나눠졌는데, 저는 네 프로젝트 모두 제 관심 분야인 컴퓨터 비전 관련 주제만 선택했습니다.
삭제취업은 ai보다 웹/모바일쪽이 잘되는가요?
답글삭제저도 잘 알지는 못하지만, 아무래도 웹/모바일 포지션의 채용 시장이 더 크다고 할 수는 있을 것 같습니다.
삭제안녕하세요 블로그 글을 통해 많은 도움 받고 있는 문과 출신 비전공자입니다!
답글삭제먼저 같은 비전공자로서 컴퓨터 비전 엔지니어로 취업에 성공하신 것 축하드립니다.
블로그에 올리시는 글들만 봐도 얼마나 노력하셨는지 알 것 같습니다.
저도 같은 비전공자이고, 컴퓨터 비전 분야로 취업을 희망해서 질문 댓글 드립니다.
우선 이번 학기에 대학은 졸업하고 엘리스 AI 부트캠프에 합격한 상태입니다.
엘리스에서는 인공지능 외에 HTML,CSS,JavaScript, 프론트/백 엔드 교육도 받을 수 있고 빠른 취업이 가능하지만, 딥러닝과 컴퓨터 비전에 특화된 교육을 받기는 힘들 것 같습니다.
반면, 네이버 부스트 캠프는 다음 기수 모집까지 6개월을 기다려야하지만,
처음부터 제 관심 분야인 컴퓨터비전을 선택해서 집중적으로 배울 수 있을 것 같습니다.
질문 내용은 다음과 같습나다.
1)컴퓨터 비전 엔지니어가 되기 위해, 프론트/백 엔드 개발 능력과 경험이 필수적인지 궁금합니다.
2)만약 데이터 분석 등 다른 분야의 개발직으로 취업에 성공한다면, 따로 야간 대학을 다니거나 하지 않는 이상 컴퓨터 비전 분야로 이직하는 건
어려울 것 같은데 여기에 대해서 어떻게 생각하는지 궁금합니다.
3)종합적으로 현재 상황에서 엘리스vs네이버 어디가 좋다고 생각하시는지 궁금합니다.
4)네이버 부스트캠프를 위해 6개월 간 독학을 해야한다면 머신러닝/딥러닝, 수학, 컴퓨터 비전 중 어느 분야에 집중해야하는지 궁금합니다.
긴 글 올려서 죄송하고 감사합니다!
안녕하세요, 반갑습니다!
삭제답변을 드리기 전에 다시 한 번 저는 "스타트업 경험만 있는 주니어 개발자"임을 말씀드리며, 지나가는 1년 선배의 (너무 케바케라 별로 의미 없을 수 있는) 조언 정도로만 받아들이시면 좋을 것 같습니다.
1) 필수적이지는 않습니다. 다만 현업에서 모델을 학습시키거나 학습시킨 모델로 서비스를 개발할 때 백엔드 경험이나 지식이 도움이 된다고 생각합니다. 취업 시에도 모델을 깃 클론해서 학습하고 실험하는 것으로 끝내지 않고, 간단하게라도 사용 가능한 어플리케이션 형태로 프로젝트를 완성한다면 이력서에도 더 눈이 가고 면접 시 질문할 거리도 많아질 거라고 생각합니다.
또한 스타트업에서 일을 하게 된다면 장기적으로는 필요하지만 당장 채용하지 않는 포지션이 있을 수 있고, 따라서 개발한 모델을 직접 간단한 GUI로 만드는 등의 테스크까지 맡게될 가능성이 있습니다. 이때는 프론트와 백엔드 경험 모두 유용할 것이라 생각합니다.
첨언하자면 구조적이고 논리적으로 코딩 잘하는 능력은 사실 어떤 도메인의 어떤 포지션의 개발이라도 공통적으로 통하는 부분이 있다고 생각합니다.
2) 개발자분들이 스스로 노력하고 실력을 쌓아서 새로운 도메인의 원하는 포지션으로 이직하는 경우는 많이 봤습니다. 빠르게 현업을 경험하고 싶고, 직장을 다니면서 따로 열심히 공부할 자신이 있다면 괜찮은 계획일 수 있다고 봅니다.
3) 질문자께서 6개월을 어떻게 느끼시느냐에 따라, 또 프론트와 백엔드 영역을 어떻게 생각하시느냐에 따라 다를 수 있다고 생각합니다. 다른 분야에는 전혀 관심이 없고 오로지 컴퓨터 비전과 딥러닝에만 관심이 있으시다면 독학으로 준비한 뒤 네이버 부캠 AI Tech로 가는 것도 좋다고 생각합니다. 화장실 들어가기 전과 후에 생각하는 게 완전히 달라지는 것처럼, 당장은 6개월이 까마득하게 보이고 초조하게 느껴질 수 있지만 사실 취업한 뒤 돌이켜 보면 굉장히 짧은 시간일 수 있습니다.
2번 질문에서처럼 컴퓨터 비전 엔지니어 외에 다른 포지션으로 일해보거나 계속 일할 의향이 있다면 엘리스 AI 부트캠프도 좋은 선택이라고 생각합니다. 개인적으로 리서처가 아닌 엔지니어 포지션에서는, 현업 프로젝트들을 진행하면서 이론적인 부족함보다는 개발적인 이슈들을 해결하는 데서 자주 어려움이 발생하고 또 실력이 드러난다고 생각합니다. 비전공자이지만 전공자들보다 잘하는 엔지니어로 성장하기 위해서는 결국 딥러닝, 컴퓨터 비전 뿐만 아니라 이 코드가 컴퓨터에서 동작하는 원리부터 전체 시스템이 어떻게 돌아가는지까지 이해하려고 노력하는 것이 맞는 방향이라고 생각합니다. 이런 차원에서 다양한 분야를 공부해보고 프로젝트를 진행해보는 것도 장점이 있다고 봅니다.
4) 제가 네이버 부스트캠프 AI Tech를 준비한다면 딥러닝과 컴퓨터 비전에 집중할 것 같습니다. 리서처보다는 엔지니어를 양성하는 데 초점을 맞춘 교육이고, 수학이나 머신러닝 이론은 직관적으로 원리만 이해하더라도 충분히 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있다고 생각하기 때문입니다.
자세하고 친절한 답변에 진심으로 감사드립니다! 말씀해주신 내용을 보니 우선 엘리스에서 웹 개발과 데이터 분석, 머신러닝 기초까지 차근차근 준비해나가는 것도 장기적으로 괜찮을 것 같다는 생각이 듭니다. 다만, 엘리스 수료 후 비전공자가 네이버 부스트캠프 외에 다른 곳에서 컴퓨터 비전 분야를 집중적으로 배우고 관련 프로젝트 경험을 쌓을 수 있을지 걱정이 되는 것도 사실입니다. 이러한 이유로 아직 조금은 고민이 되지만, 그래도 답변 내용이 제 선택에 큰 도움이 될 것 같습니다. 다시 한번 감사드립니다!
삭제답변해주신 내용을 바탕으로 고민한 결과, 6개월 간 딥러닝과 컴퓨터 비전에 집중하여 네이버 부스트 캠프를 준비하기로 결정했습니다! 그런데 몇 가지 질문사항이 더 있어, 다시 댓글을 남기게 되었습니다.
삭제1)딥러닝/컴퓨터비전/코딩테스트 위주로 준비를 하면서, 취업을 위해 정보처리기사 필기/실기 시험 준비를 같이 하는 것도 괜찮을지 여쭤보고 싶습니다. (빅데이터 분석기사나 텐서플로우 자격증 같은 거보다 나은지도 궁금합니다.)
2)딥러닝/컴퓨터비전 분야에서 일하게 되면, (특히 게임이나 모바일 쪽에서는) 파이썬 외에 c나 c++ 를 사용하는 경우도 많은 것 같은데, 혹시 현재 근무하시는 곳에서도 그런지 궁금합니다. 그리고 전에 c/c++도 따로 공부하셨는지도 궁금합니다.
1) 이쪽 분야에서 자격증은 취업에 크게 도움이 되지 않는 것은 맞다고 생각합니다. 하지만 또 관련 전공 과목들을 수강한 적이 없는 비전공자 입장에서는 해당 분야를 어느정도 공부했다는 어필은 의미 있다고 봅니다. 특히 규모가 작은 스타트업의 경우, 정부 지원 사업을 신청할 때 요구되는 정보처리기사를 가진 지원자를 우대할 가능성도 있습니다.
삭제제 경우 사회조사분석사, 데이터분석준전문가도 땄지만 사실 IT 현업에서 이 자격증들을 아는 분이 많지 않다고 느꼈습니다. 새로 생긴 빅데이터분석기사나 텐서플로우 자격증도 그럴 확률이 높다고 봅니다. 따라서 자체 네임드로만 봤을 때는 정보처리기사가 가장 무난하고 선호되는 자격증이라고 생각해 추천드리고, 추가적으로 본인이 역량을 쌓아가는 방향과 겹치는 자격증이 있다면 따로 크게 시간 쓰지 않는 방향으로 주워담는 것이 가성비 좋은 판단이라고 생각합니다.
2) 제 경우에는 42서울에서 C를 일정 수준 이상으로 다뤄본 경험이 있었고, 취업 후에 C++를 개인적으로 공부하고 있습니다. 모든 AI 개발자가 C++를 알아야한다고 생각하지는 않지만, 저수준 레벨에서의 모델 경량화와 최적화를 수행하는 것에도 관심이 있다면 결국 모델을 구현하거나 GPU의 CUDA 연산을 뜯어볼 때 C/C++가 필요해질 거라 생각합니다. 또한 파이썬 프로그래밍도 하드하게 들어가면 결국 C로 짜여진 언어이기 때문에 C 코드를 적어도 "읽고 이해하는" 능력이 요구될 수 있다고 봅니다. 하지만 결론적으로는 먼저 가고 싶은 회사들의 채용 공고에 C/C++이 언급되는지 살펴보시고 판단하는 걸 추천드립니다. 경우에 따라 채용에 딱히 도움이 안 될 수도 있고, 어차피 채용이 되고 현업 일을 시작하면 앞으로 어떤 부분을 공부하고 발전시켜 나갈지 더 쉽게 보이기 때문에 그때 가서 공부를 시작해도 늦지 않습니다.
열심히 고민하고 노력하는 분 같아서 어떤 선택을 하든 잘 헤쳐나가실 것 같습니다. 응원하겠습니다 :)
귀찮으실텐데 질문에 자세히 답변해주셔서 감사합니다! 아직 많이 부족하지만 열심히 해보겠습니다. 응원도 정말 감사합니다!!
삭제안녕하세요 10 ~ 19시가 코어타임인데 혹시 자유롭게 쓸 수 있는 시간이 어느정도 되는 지 알 수 있을까요? 고정된 시간이 주로 몇 시에 있을까요?
답글삭제1기 때는 보통 오후 2시쯤 피어세션을 진행하고, 온라인으로 참여하는 이벤트는 그 이후 시간에 종종 있었습니다.
삭제고정된 시간은 14~18시 정도로 생각하시면 되지만 그날 피어세션에서 함께 토론할 주제의 강의가 그날 오전에 업로드 되는 방식이었기 때문에, 피어세션 진행 전에 최소 2시간은 개별적으로 학습했습니다. 피어세션이나 이벤트 이외의 시간에는 물론 시간 배분이 자율적이었습니다.
안녕하세요. 이번에 부스트캠프 3기 과정에 합격하였는데, 현재 하고 있는 일과 병행이 가능한지가 잘 가늠이 되지 않아 이렇게 댓글로 여쭤봅니다.
답글삭제현재 저는 석사과정 막학기를 앞두고 있는 상태로, AI에 대해 보다 집중적으로 공부하고 싶어 지원하게 되었는데요, 졸업 논문 준비로 인해 1주일에 1일~2일 정도는 오후 3시 이후가 되어야 수업에 참여할 수 있을 듯 한데, 피어 세션과 같이 함께 해야하는 프로그램이 있는 경우 다른 사람들께 피해를 끼치지 않을까 염려가 됩니다.
강의 자료와 같은 것은 따로 공부해서 하면 될 것 같다고 생각이 드는데, 혹시 캠프 과정을 준비하실 때 저와 같이 병행하는 사람들도 과정에 참여한 적이 있었는지 궁금하여 이렇게 여쭤봅니다.
우선 합격하셨다니 축하드립니다.
삭제대학교 3~6 학점 정도를 병행하시는 분은 봤습니다. 피어세션의 경우 팀원들과 소통해서 시간을 조율하는 방향으로 가면 좋을 것 같고, 말씀해주신 정도의 스케줄이라면 다른 시간대에 더 열심히 참여하신다면 팀에 피해를 주는 정도는 아닐 것 같습니다.
안녕하세요 선배님 붓캠 2기 수료한 후배입니다 취준하다가 너무 면접까지 못가는 경우가 많아서 막막하던차에 선배님처럼 합격하신 분도 있단거 알고 오~하면서 글남깁니다
답글삭제1. 어느 플랫폼(ex-사람인 인크루트 등)을 통해서 지원하셨나요??
합격까지의 과정을 알고 싶습니다
2. 기업에서 어떤점에 매력을 느끼셔서 뽑으셨는지 알 수 있을까요??
(결코 선배님께서 별로란게 아니라 제가 어떻게 매력어필할지 참고차 여쭤봅니다!)
3. 후배에게 조언 한마디!
답변 어려우신 부분이 있으시면
7tkfkd@naver.com
으로 따로라도 답변 요청드리고 싶습니다
안녕하세요, 캠퍼분이라니 정말 반갑네요 :)
삭제1. 저는 링크드인에 이력서를 잘 정리해두었더니 현재 다니는 회사의 컴퓨터비전 팀에서 연락이 왔었습니다.
원래 스타트업에도 관심이 있었고 회사 분위기, 포지션, 조건 등이 괜찮아서 지원했고 이력서 - 코딩테스트 - 프레젠테이션 면접을 거쳐서 합격하게 되었습니다.
2. 제 생각에는 부스트캠프 과정에서 주도적으로 참여하고 결과물을 잘 정리한 프로젝트들이 가장 큰 어필이 되었다고 생각합니다. 이력서에는 물론이고, 프레젠테이션 면접에서는 제가 선정한 프로젝트 2개를 발표하고 질의응답 시간을 가졌는데 이때 제 능력과 성장가능성을 잘 피력한 것 같습니다. 또한 코딩테스트에서 모든 문제를 맞춘 것도 한몫했구요.
3. 취준할 때 스트레스도 많이 받고 조급해질 수 있는데, 마음의 여유를 가지고 차근차근 하나씩 준비해나가면 분명 핏이 맞는 좋은 곳을 찾을 수 있을 거라 생각합니다. 화장실 들어갈 때랑 나올 때 다르다고, 취업하고 돌이켜보면 취준 기간에 왜 그렇게 마음 고생을 했는지 과거의 내가 안쓰러워지더라구요.
또한 채용 공고에 목매기보다는 적극적으로 회사들을 탐색해보고 연락을 해보며 부딪혀보는 게 큰 도움이 될 거라 생각합니다.
화이팅입니다! 더 궁금한 게 있다면 메일 보내주시면 답변드릴게요 :)
안녕하세요~ AI 부트캠프 준비하면서 도움 많이 받고 갑니다^^
답글삭제작성하신 글들과 댓글들을 보며 생긴 궁금한 점들과, 제가 오랜기간 해결하지 못하고 헤매고 있는 질문 하나 드리려고 합니다. 혹 답변이 어렵더라도 괜찮으니 가능한 부분에 한해 편하게 조언 부탁드립니다^^
1. 함께 토론하며 발전하는 피어세션 시간이 과정 내내 매일 있다고 하셨는데요,
그렇다면 혹시 화상으로 서로 "육성으로" 대화를 해야하나요?
(평소 스터디카페와 같은 조용한 곳에서 학습하고 있어서, 이 부분이 큰 장애가 될 수 있을 것 같아서 걱정이네요.. 집에서는 학습할 수 있는 환경이 전혀 안되거든요ㅠㅠ)
2. 빠르게 현업을 경험하고 싶고, 직장을 다니면서 따로 열심히 공부할 자신이 있다면 석사를 밟지 않고도 충분히 경쟁력을 갖출 수 있다는 느낌으로 말씀하셨는데요,
저도 너무 동감하는 바입니다! 그런데 필지니어 님께서는 개발, 엔지니어 쪽의 직무를 담당하고 계셔서 확실히 동감합니다만, 만약 저처럼 빅데이터분석, 데이터사이언티스트, 인사이트 도출(그렇다고 리서처까지는 아닙니다) 와 같은 직무에 초점을 맞추고 있는 경우에도 똑같이 현업에서 부딪히며 부족한 부분을 보안해가며 커리어를 쌓아갈 수 있을까요?(저도 스타트업을 목표로 하고 있습니다)
3. 마지막으로 제가 한 달이 넘도록 해결하지 못하고 있는 질문을 드려볼게요..
2번 질문과도 이어지는 고민인데요,(원치 않지만 어쩔 수 없이 대학원 진학을 해야 할 지의 문제..)
저는 "특허 빅데이터 분석(patent analysis, intellectual property analysis)"이라는 명확한 목표? 일하고 싶은 도메인? 이 정해져 있는데요, BP, SVM, NLP, BERT 등과 관련이 있다고 알고는 있지만, 실습 프로젝트를 경험해볼 수 있는 루트를 찾을 수가 없네요.. 예를 들어, 금융, 유통, 제조, 통신 등 많은 분야의 데이터 분석과 관련한 실습 프로젝트를 해볼 수 있는 루트들이 있잖아요(ex 캐글, 데이콘), 근데 "특허 빅데이터 분석"과 관련한 데이터를 다뤄볼 수 있는 루트가 대학원을 제외하고 있는지 의문입니다ㅠㅠ
아니면 그냥 "특허 빅데이터 분석" 분야의 기법으로 자주 언급되는 텍스트마이닝, NLP와 같은 부분을 , 심도있게 학습하면 될까요?
안녕하세요!
삭제1. 네, 맞습니다. 피어세션이 1~2 시간 정도이기 때문에, 그 시간 만큼은 육성으로 대화를 할 수 있는 카페 같은 곳으로 잠시 이동하시는 것을 추천 드립니다. 좋은 수업 못지않게 성장에 큰 역할을 하는 게 피어세션 시간이라 생각합니다.
2. 빅데이터, 데이터사이언스 쪽은 저도 잘 알지 못합니다. 그래도 엔지니어와 비슷하다고 생각되는 점은, 결국 업무 성과는 "문제해결력"에서 오는 것이고 이는 학력이나 스펙이 아닌 "실력"에서 올 거라고 봅니다. 그런 점에서 보면 (물론 사람 마다 적성에 맞는 성장 방법이 있겠지만 저 같은 경우에는) 현업에서 부딪히면서 성장하는 것도 좋을 것 같습니다.
3. 첫째로는 제가 잘 알지 못하는 분야이고, 둘째로는 골드서퍼님께서 이미 구체적인 도메인을 설정하신 만큼 더 잘 아실 거라고 생각하여 제 답변이 의미가 있을지는 모르겠습니다. 현업에서 당장 원하는 커리어를 쌓기 힘든 상황이며, 대학원 연구 경험이 그것을 해결해줄 수 있는 상황이라면 대학원도 좋은 선택이 될 것 같습니다.
자세한 답변 너무 감사드립니다👍🏻😭 데이터엔지니어 쪽과 데이터사이언티스트 쪽이 생각보다 많이 다른 분야였군요! 특허분석 쪽은 대학원을 정말 진지하게 고려해봐야겠네요!^^
삭제+ 제가 느끼기로는 AI, 딥러닝 엔지니어 쪽과 데이터사이언스 쪽이 다르다고 말씀드리고 싶었습니다.
삭제저 2번 질문에 추가로 하나만 더 여쭐게요..^^;;
답글삭제저처럼 빅데이터분석, 데이터사이언티스트, 인사이트 도출(리서처는x)에 무게중심을 두고 준비를 하려는 학습자 입장에서 사이언티스트 보다는, 엔지니어를 타겟으로 진행되는 AI Tech가 다른 AI관련 부트캠프보다 메리트가 있을까요?
(대기업이 아닌 한, 현업에서는 애널리스트, 사이언티스트에게도 엔지니어링 능력이 강점이 될 수 있다는 이야기를 여러 번 듣기도 했고, 실제로 공부하면서 느끼기엔 분석업무쪽 보다 엔지니어링 쪽이 독학으로 배우기가 까다롭다고 느꼈습니다)
제 생각에 네이버 부스트캠프 AI Tech 커리큘럼에서 말씀해주신 분야와 직접적으로 관련되는 부분은, 머신러닝과 NLP 심화 개념을 익히고 프로젝트를 경험할 수 있다 정도인 것 같습니다. 저보다 잘 아시겠지만, 데이터사이언스에 더 집중한 다른 교육과정이 많을텐데 기회비용을 잘 고려해보시면 좋을 것 같습니다. 왜냐하면 딥러닝에서 말하는 엔지니어링과 빅데이터/데이터분석에서 말하는 엔지니어링이 조금 다를 수 있기 때문입니다. (AI Tech는 전자에 가깝습니다)
삭제부트캠프도 커리큘럼을 찬찬히 보면서 다시 한번 생각해봐야겠네요^^;; 답변 너무 도움되었어요. 감사합니다! 글 잘쓰셔서 블로그, 책 쓰시는 쪽으로도 빛을 발하실 것 같아요! 우리 모두 화이팅해요!!
답글삭제도움이 되었다니 정말 기쁘네요 :)
삭제구체적이고 깊이 있는 고민을 하시는 골드서퍼님도 잘 되실 거라 믿고 응원하겠습니다!
안녕하세요 여쭤볼게 있어서 글 답니다
답글삭제1.제가 전적대가 기계공학인데 부스트 캠프 나와서 취업하게 되면 고졸로 취업하게 되는건가요? 만약 그렇다면 대절과 고졸의 차별같은게 존재할까요?? 인공지능 쪽으로 가려고 합니다
2. 부스트캠프 나와서 대학원 진학 가능할까요?
3. 인공지능쪽은 대학원 석박사 나와야 한다고 알고있는데 사실인가요??
1. 부스트캠프 수료 후 바로 취업해야할 의무는 없으며, 본인의 선택과 상황에 따라 달라지겠죠. 부캠 수료하고 다시 학교로 돌아가서 남은 학교 생활하시는 분도 있었습니다. IT 쪽이 학력과 스펙보다는 실력과 능력에 집중해 채용을 진행하는 방향으로 빠르게 변화하고 있는 것은 사실이지만, 세상에는 다양한 가치관을 가진 사람들이 존재하기 때문에 고졸 차별이 모든 곳에서 존재하지 않는다고 확답을 드리긴 어려울 것 같습니다. 제 경우에는 취업할 때 학벌은 평가 제외 항목이었고, 직장 생활 내에서 학벌을 중시하는 문화는 겪어보지 못했습니다. 대학교 생활에서 얻을 수 있는 것이 없다고 판단되면 굳이 졸업하지 않아도 되고, 얻을 수 있는 것이 어느 정도 있다고 판단되면 남은 대학 생활을 진행하면 좋을 것 같습니다. 또한 본인이 차별 등 타인의 시선에 민감한 편이라면 대졸을 추천합니다.
삭제2. 물론입니다. 가능할 뿐더러, 원하는 대학원에 진학할 실력을 쌓는 데 도움이 됩니다.
3. 위 본문에서 답변한 내용이니 참고 부탁드리겠습니다.
안녕하세요 이렇게 좋은 QnA 열어주셔서 감사해요! 혹시 부스트캠프 수료 후에 취업을 어디로 했다던가, 취업률이 얼마나 된다던가 이런걸 부스트캠프 측에서 조사를 해가나요?
답글삭제감사합니다 :)
삭제네 맞습니다. 수료 몇 달 후에 이메일로 설문을 진행해서 저도 취업을 했는지, 했다면 어디에 취업을 했는지 등을 적어 제출했습니다. 취업률 등 결과 통계에 대해서는 따로 받지 못했습니다.
답변 감사합니다. 그렇군요. 취업률 자료 같은건 그럼 어디서 볼 수 있는건 없나보네요. 블로그 같은데 보면 수료생 인터뷰나 조별 과제 줌 스크린샷 같은거로 얼굴이나 전공, 재직 회사 등등이 몇몇 공개 되기는 하던데, 이건 강제로 하는건 아니겠..죠?
삭제네, 동의 받고 공개하는 걸로 알고 있습니다.
삭제안녕하세요! 혹시 중간에 2-3주 가량 결석을 하게 된다거나 하는 경우에 어떻게 되는지 아실까요? K-digital 지원금이 줄어든다거나 아니면 과정에서 퇴교(?) 조치가 내려진다거나 할까요?!
답글삭제결석이 많다고 퇴교 조치한 경우는 들어본 적 없고, 수료 조건에 전체 기간 중 80% 출석이 있는 걸로 알고 있습니다. 훈련장려금은 해당 월의 결석일 수만큼 차감되어 지급됩니다. 다만 교육 및 피어세션에 참여하지 못하는 본인이 먼저 아쉽고, 팀원분들께도 피해를 끼치는 행동이긴 하죠.
삭제관련지식없는 비전공자가 50일 준비해서 합격하는건 현실적으로 어렵겠죠?
답글삭제기본기와 역량에 따라 다르겠지만, 정말 열심히 준비해본다면 불가능하지 않다고 생각합니다.
삭제그리고 만약 최선을 다해 준비한 뒤 합격하지 못한다고 해도, 열심히 준비하면서 얻은 실력과 러닝 커브를 통해 얼마든지 앞으로 다른 기회들을 잡을 수 있다고 생각합니다.
pilgineer 님의 글들을 보면서 힘내서 AI 공부를 다시 시작하게 되었고 이번 5기 AI 네부캠에 합격하였습니다. 멋있고 감사하고 항상 응원합니다.
답글삭제정말 뿌듯하고 기쁜 소식 알려주셔서 감사합니다 :)
삭제좋은 경험 되시길 바라고 앞으로 응원하겠습니다.
지나가다 봤는데 댓글 답변 성심성의껏 해주시는 거 멋지시네요. 화이팅! 좋은 하루 되세요~
답글삭제감사합니다 :) 좋은 하루 되세요~
삭제상세한 정보 너무 감사드립니다. 저는 30대 후반 예술전공인데 이 분야에 도전하고 싶습니다. 실력 불문하고 나이에서 아무래도 마이너스 요소가 있을까요? ㅠ
답글삭제안녕하세요, 반갑습니다. 제 개인적인 생각은 다음과 같습니다.
삭제어릴 때부터 실력을 쌓아온 개발자들, 짧은 기간에 멋지게 커리어 전환을 해낸 분들, 두뇌가 비상한 분들 등 세상에는 대단한 사람들이 많습니다. 이런 분들과 자신을 비교하며 자책하지 않을 정도의 자존감이 있는 분이라면, 즉 발전해나가는 자신을 믿고 묵묵히 나아갈 수 있는 분이라면, 아직 늦지 않았고 멋진 도전이라고 응원하고 싶습니다.
저는 개발자가 다른 직종에 비해 나이, 학벌에서 영향을 많이 받지 않는다고 생각하지만, 적성은 꽤 많이 타는 직종이라 생각합니다. 도전하는 것은 응원하지만, 적성이 꼭 맞지 않을 경우를 대비해 플랜 B도 같이 준비하면 좋을 것 같습니다.