[AITech] 20220223 - 회고

회고

학습 내용

6주차의 3일째, 벌써 3일이 지나갔다.

시간이 정말 순식간에 흐르는 것 같은데, 재밌고 열심히 하다 보니까 그런 것 같다ㅎㅎ

오늘 자 강의는 Model과 Training&Inference에 대한 내용이었는데, 새로운 내용이라기 보다는 그동안 배웠던 내용들을 다시 한 번 상기시키고 더욱 단단히 해주는 느낌의 강의라 좋았다. 내일 강의 내용은 Model Ensemble과 같은 내용이던데, 이에 대한 내용은 부캠에서 수강한 적은 없어서 기대가 된다 😊

이번주와 다음주의 메인은 level1의 P-stage인데, 이를 팀원들과 함께 열심히 진행 중에 있다. 밑바닥부터 파이토치 템플릿과 유사하게 코드를 짜다보니 그동안 놓치고 있었던 것도 많았다는 것을 느꼈고, 직접 실습을 하니 더욱 더 잘 체화되는 느낌이 들었다. 역시 이론 후에는 실습이 무조건 필요하다… 오늘까지 해서 EDA, Dataset, DataLoader, Model, Training&Inference 에 대한 baseline code를 거의 작성했고, 내일은 이 코드들을 마무리하고 데이터 증강과 관련된 실험들을 하나씩 해 볼 예정이다.

또 level1이 끝나면 level2, level3 동안 함께 하게 될 팀을 새롭게 개편하게 되는데, 오늘로 같이 하게 될 5명이 확정되어 정말 기쁘다!! 또 다 같이 줌을 해보니 가치관이 비슷하고 말도 잘 통해서, 즐겁게 나머지 부캠 일정을 보낼 수 있을 것 같다는 느낌이 든다. 물론, 무엇보다 내가 잘하는 게 가장 중요하겠지만..!! 기존 팀원 분들도 그렇고 새롭게 만나게 되는 팀원 분들도 그렇고, 다들 좋은 관계 유지하며 부캠 일정이 종료된 후에도 서로 도움을 주고 편하게 지낼 수 있는 관계로 남았으면 좋겠다 😊

두런두런

• 데이터 활용 직군 소개
  • 대표적인 직군
    • Data Analyst: 서비스 지표 개선, 고객들의 행동 개선, 통계학, 인과 분석
      • Product Analyst: 제품에 대한 UX, 로그 분석
      • Business Analyst: 지출이나 비용 분석
    • Data Engineer: 데이터 가공, 처리
    • 퍼포먼스/CRM 마케터: 사용자들의 유입/유출을 분석
    • Data Scientist: 논문 출판, 모델 개발
      • Research Scientist: 연구에 집중
    • ML Enginner: 데이터 사이언티스트가 만든 모델을 서비스에 적용, 대용량 트래픽을 견딜 수 있도록 하는 개발적 요소 필요
      • MLOps: 머신러닝을 서비스화하기 위해 진행해야 하는 부분
  • 데이터 분석은 필수적 역량! => 백엔드, SQL 등의 실력 필요
  • 데이터 분석 VS 모델링 결정하기 => 메인 포지션을 가진 후, 다른 분야로 점점 확장하는 사람이 미래에 가치가 높을 것
  • 데이터 직군을 준비하는 자세
    • 나는 어떤 직군에 흥미가 간다. 그 이유는?
    • 이 일을 만약 20년 해야하면 어떤 점에서 끌리는가?
    • 이 분야에서 달성하고 싶은 일은?
    • 만약 이 직군이 빠르게 사라지면 어떻게 할 것인가?
    • 하나씩 경험하고, 그 이후에 깊게 해보기. 이런 시기일수록 자신에 대해 잘 이해하고 + 어떤 것을 원하는지 고민!!
• 비즈니스 모델
  • 회사의 비즈니스 모델에 대해 파악하고 지원을 하는 것이 30% 이상 합격률이 높습니다.
• 삶의 지도
  • 삶의 지도를 그려야 하는 이유
    • 이 삶의 지도가 곧 이력서로 변환할 수 있음
    • 이력서는 미리미리 적어두는 것
    • 미래를 그려볼 수도 있고, 과거를 되돌아 볼 수도 있음
    • 이 부분을 확실히 잡은 분이 결국에 메타인지가 발달하여서 좋은 회사로 취업합니다.
• 질문 잘 하는 방법
  • 구글에 먼저 찾아보기
  • 특정 문제를 요약하는 제목 작성하기
  • 코드를 올리기 전에 문제에 대한 설명 작성하기
  • 다른 사람드이 직접 실행할 수 있도록 준비하기
    • 모든 코드를 적는 것이 아니라 실행 가능한 일부 코드만 공유
    • 또는 실행 가능한 환경을 공유
    • 어떤 오류가 뜨는지 명시
  • 질문을 올리기 전에 다시 읽고 올리기
  • 답변한 사람에게 감사 표현하기
  • 작성한 글을 삭제하지 않기
  • 좋은 질문을 하기 위해 여러 자료를 찾아보기