2020 Google Machine Learning Bootcamp 1기 후기 및 2기 소개

2020 구글 머신러닝 부트캠프에 참가했었는데 최근에 2021 부트캠프가 열렸다는 소식을 듣고 2기 참가자에게 도움이 되고자 늦은 1기 후기를 쓰려고 합니다. 수료한지 몇 달 지났기 때문에 기억이 온전하지 않으니 참고만 하시길 바랍니다.

1. 지원

작년에는 지원할 때 간단한 코딩 테스트와 지원 동기 등을 작성해서 제출했다. 코딩 테스트는 백준이나 프로그래머스에서 나오는 문제가 아니라 정말 기초를 물어보는 문제가 출제되었다. 정의된 함수의 출력 값을 묻는 문제와 행렬을 다루는 문제가 나왔던걸로 기억한다. 난이도는 정말 쉽고 구글링하면 다 알 수 있기 때문에 변별력은 없어보인다. 다만 이런 문제도 풀기 어려울 정도의 초심자에게는 앞으로의 과정이 버거울 수 있다고 생각한다.

지원 동기는 당시 머신러닝 관련 논문을 쓰고 있었고 대학원과 취업을 고민하고 있다는 내용을 중심으로 작성했었다. 길게 쓰진 않았고 몇 줄 정도 적었던 것 같다. 사실 온라인으로 진행되기 때문에 경쟁률이 치열하지 않을거라 생각하고 대충 썼는데 붙고 보니 1기임에도 불구하고 약 3000명의 지원자가 몰렸고 그 중 200명 정도가 선발되었다고 한다.

2. 본 과정

2-1. Deep Learning Specialization

Deep Learning Specialization 코스는 Andrew Ng의 코세라 강의를 매주 정해진 범위만큼 수강하고 범위에 해당하는 간단한 테스트를 통과하는 코스이다. 수강 및 테스트 통과 완료를 인증하면 해당 주차 미션은 완료된다. 강의는 ML 기초, CNN, RNN등을 배웠었다. 내용은 CS231N과 비슷하기 때문에 이를 먼저 공부하면 쉽게 수료할 수 있다.

2-2. Certification

Tensorflow2, GCP Professional Data or Machine Learning Engineer 자격증 중에서 하나를 골라서 주어진 기간 내에 스스로 학습 및 시험 응시하면 된다. 응시료가 세 자격증 모두 비싼 편인데 한 번은 지원받을 수 있기 때문에 공부를 완벽하게 하고 도전하는 것이 좋을 것 같다. 난이도는 TF2 자격증이 매우 쉽고 GCP 자격증들은 극악이라고 한다.

TF2의 경우 TF2 기초적인 사용법, MLP 모델링, CNN 모델링, Image Generator, RNN 계열 모델링, 시계열 데이터 처리 등에 대한 문제가 출제된다. 코세라에 TF2 자격증 관련 강의가 있는데 강의에서 출제되는 시험과 문제가 매우 유사하다(거의 똑같음). 따라서 TF2를 마스터하지 않은 사람은 강의를 듣고 응시하는게 좋을 것 같다. 강의 수강료는 지원해주지 않기 때문에 무료로 7일 수강할 수 있는 기간동안 빠르게 들어야 한다.

TF2 시험은 Pycharm에서 Tf2 시험 관련 플러그인을 설치 후 시험에 응시했다. 5문제가 출제되었고 각 문제별로 모델링 후 실행하면 점수가 바로바로 뜬다. 점수는 실행할 때마다 조금씩 바뀌는데 5문제 모두 5점(만점)일 필요는 없는 것 같다. 어느정도 전체적으로 5점이 뜬다 싶으면 제출해도 될 것 같다(참고만 하세요).

2-3. Other Programs

위 코스 외에 매주 특정 요일마다 원격 회의를 통해 Special Guest 또는 IT 회사를 만나는 시간을 가졌다. Special guest를 제외하고는 IT 회사에서 자사 소개 및 채용 관련 Q&A 위주로 진행되었다.

3. 후기

코세라 강의는 ML 및 DL의 기초를 잘 짚어주기 때문에 꼭 들어야하는 강의라 생각한다. 무료로 들을 수 있어서 참 좋았지만 자막이 중간중간 이상하게 나와서 이해하기 힘든 부분이 있었다.

자격증 지원해주는 것은 좋았으나 TF2 자격증은 과연 취득 의미가 있는지 의문이 든다. 시험 문제가 코세라 강의의 과제 문제와 유사하고 오픈 북 테스트이기 때문에 이 자격증을 가지고 있다고 엄청난 실력의 보유자?라고 보긴 어려울 것 같다. 그냥 TF2 할 줄 아는 사람 정도의 느낌만 주는 자격증인듯 하다. 다만 응시료가 10만원대로 비싸다 보니 보유자가 별로 없는게 아닐까…라는 생각이 든다. GCP 자격증들은 도전해보고 싶었으나 정보가 많이 없고 당시에 이것저것 하는게 많다보니 시간을 많이 투자하는게 힘들어서 쉬운 길을 택했다.

매 주 기업 소개를 듣고 채용 Q&A하는 것은 매우 좋았다. 다양한 AI관련 스타트업 및 대기업에서 나와 설명을 해주는데 모르던 기업들도 많이 알게 되고 채용관련 부분도 많은 걸 배울 수 있었다. 특히 기업에서 지원자에게 어떤 역량을 기대하는지, 어떤 기술이 핵심인지 등 현실적인 도움을 많이 얻었다. 다만 나는 채용 단계에서 대학원 진학을 결정하여 지원을 하지 않았던게 아쉬웠다. 만약 이후에 다시 지원할 수 있게 된다면 졸업에 맞춰서 다시 지원해보고자 한다. 가능할지는 모르겠지만..

아쉬웠던 점은 프로젝트를 하는 코스가 없었다는 것이다. 혼자 강의 듣고, 혼자 자격증 공부하고 하다보니 재미도 많이 떨어지고 의욕도 감소되었다. IT 업계에서는 팀으로 일하는게 대부분이기 때문에 여러 사람들과 프로젝트나 캐글 대회에 참가하는 코스도 있었으면 더 얻는 게 많았을 것 같다.

4. 2021 머신러닝 부트캠프 2기 소개

부트캠프 수료 후 피드백 할 때 위에서 언급한 아쉬웠던 점을 어필했는데 이번 2기에 바로 반영되어 팀 프로젝트로 캐글 대회에 참가하는 코스가 생겼다! 피드백 반영이 매우 빠른 것을 알 수 있었다 :) 또한 2021 부트캠프에는 resume clinic 코스도 추가되어 더 다양한 방면으로 취업에 도움을 받을 수 있을 것 같다.

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