30대 고졸이 개발자로 취업하기까지 - 3. 두번째 교육 기간

교육을 다시 받기로 결정한 저는 6개월의 시간을 더 투자하게 됐습니다.

(국비 교육은 내일배움카드당 1회밖에 받지 못하는데, 국비교육이 아닌 서울시민만 들을 수 있는 SeSAC이라는 교육 프로그램이 있어서 신청을 하여 들었습니다.)

당시 커리큘럼은 위와 같았는데, 당시 채용공고에서 많이 본 리액트와 노드를 꼭 배워서 제 것으로 만들고 싶었습니다.

커리큘럼

커리큘럼은 크게 웹 / 데이터베이스 / 데이터 분석으로 나뉘는데,

웹은 프론트엔드로는 react.js와 백엔드로는 node.js를 배웠습니다.

데이터베이스에서 RDB로는 mySQL과 NoSQL은 MongoDB를 배웠고, ELK로 간단한 한국어 검색엔진을 구현해보았습니다.

마지막으로 데이터 분석은 데이터 수집(크롤링) 및 분석, 머신러닝/딥러닝을 이용한 모델 학습을 배웠습니다.

머신러닝 서버를 위한 파이썬 django와 배포를 위한 aws를 추가로 배웠습니다.

이 때, 프로그래밍 언어나 프레임워크가 달라도 기본 원리는 동일하다는 것을 깨달았습니다.

첫 프로젝트는 MERN stack(MongoDB, Express.js, React.js, Node.js)을 이용한 풀스택 웹 개발 프로젝트였습니다.

기존에 java/spring, jquery, oracle를 사용하다가 새로운 기술들을 배우니 재밌어서 정말 시간가는 줄 모르고 몰입해서 개발했던 것 같습니다. 특히 spring할 때, 설정에 애를 먹었는데 Node.js의 간편함에 감탄했습니다.

성공적으로 첫 프로젝트를 마치고, 데이터 파트로 들어가게 됩니다.

초반에 배우는 크롤링은 재밌었지만, 데이터 분석으로 들어가니 이게 뭐지?라는 상태였습니다. 머리 속에 의문만 가득한 상태였습니다.

그러다 어느 수업을 기점으로 흥미가 붙기 시작합니다.

빅데이터

한달 반가량 매주 토요일에 특강을 진행했는데, 카카오 계열사에서 영상 데이터 전문가로 일하시는 개발자님이 오셨습니다.

첫 시간에는 빅데이터의 개념부터 시작해서 역사까지 스토리를 쭉 배웠습니다.

다음 시간에는 데이터셋을 직접 만들어보는 시간을 가졌습니다. 원하는 데이터셋을 수집하는 것도 까다롭지만 직접 데이터를 만드는 것은 더 많은 시간과 노력이 필요하다는 걸 깨달았습니다.

그리고 직접 만든 수제(?) 데이터셋을 가지고 기계 학습을 시켜 정확도 미니 대회를 진행했습니다. 1부터 9까지 직접 쓴 손글씨 데이터셋을 가지고 기계에게 숫자를 맞추게 하는 방식입니다.

정확도가 가장 높은 사람에게 치킨 기프티콘이 수여됐는데, 과정이 재밌어서 기억에 남습니다. 기억이 잘 안 나지만 1등이 정확도 94%였던 것 같습니다. (저는 89%)

인공 신경망 개념과 구현 그리고 현재 인공지능을 적용한 스타트업들 이야기(ex: 라이다 센서를 활용한 서울로보틱스) 등도 배운 기억이 납니다. 전체 프로세스를 직접 경험하고 나니, 본 수업에서도 모델 하나하나 배울 때마다 굉장히 재밌게 배운 것 같습니다. 특강 이후 멘토도 진행해주셔서 공부방향이나 진로에 대해 도움을 많이 받았습니다.