2023 구글 머신러닝 부트캠프 2023 4기 후기

나는 군복학을 엇학기로 하였다. 따라서 부트캠프 4기 발표가 나올 무렵인, 2023년 8월 말 대학교 졸업 예정이였다. 해외 다이렉트 박사, 혹은 그냥 해외 석사, 국내 석사, 아니면 취업? 이라는 여러가지 옵션 중, 무엇을 선택해야하나 2023년 초반부터, 5월, 6월까지 여러가지 고민을 많이 했다. 그리고 7월 해외 대학원 장학금 선발에 떨어짐과 부족하다고 느껴지는 영어 실력, 무엇보다 돈도 풍족하지 않았기에, 국내 석사 혹은 취업으로 옵션을 줄여야만 했다.

 

하지만, 국내 석사를 지원하기엔, "어떻게 해서든 해외로 나갈거야"란 어리석은 마음가짐으로 컨택을 아무것도 하지 않았기에, 컨택도 하고 학부생 시절 제대로 마무리 하지 못한 연구를 마무리하겠다는 마인드로, 동기들과 똑같이 졸업하는 2024년 2월까지 연구원 신분으로 어떤 활동을 할 수 있을까 고민했다. 그리고 매년 9월부터 12월까지 4개월동안 열리는 구글 머신러닝 부트캠프에 지원하기로 결심했다. 

 

 

이전 3기 수료 정보를 확인했을 때, 경쟁률은 6:1 정도였다. 따라서 이번에는 사람들이 더 많아질 것이라 생각하고, 8:1, 10:1까지 가면 내가 과연 붙을까..? 라는 생각과, 구글 머신러닝 부트캠프에서 진행하는 Coursera 머신러닝 과정이 어떨까? 정도의 궁금증이 있었다. Kaggle 프로젝트는 Dacon을 많이 해봤기에, 어렵진 않을 것이라 생각했다. 결과적으로 이번 기수는 좀 많이 뽑아서 약 2500명 이 지원했고 500명이 합격한 5:1 정도의 경쟁률이였다. 

참가 지원서

1. 참여 의지 확인

가장 먼저 참가 지원서를 보고 ??? 라고 물음표를 외쳤던 부분은, 위의 "IT 회사/ 스타트업에 머신러닝 개발자로 인턴/정규직 취업을 목표로 하고 있습니다." 라는 부분이였다. 아무리 학부생으로 위의 회사들에 들어가게 된다고 하더라도, 살아남을 수 있을까? 하는 생각이 강했기 때문이다. 속으로는 위의 회사에 취업이 되면 정말 좋겠다 라는 생각이 있었지만, 한편으로는 1. 과연 내가 저기서 2년 이상 버티고 그 이상을 헤낼 수 있을지, 2. 이런 능력을 3개월동안 기를 수 있을지, 3. 구글 부트캠프에서 이런 전문적인 내용을 길러줄지가 의문이였다. 대학원을 가지 않고 이게 가능할까? 라는 의문이 강했기에, 접수를 해야하나 말아야하나 고민했다. 

2.  개인정보 입력

그래도 일단 참여 지원을 해보고, 취업해서 돈 좀 번 다음에, 돈모아서 해외로 석/박사를 하면 너무 좋겠다는 마음가짐으로 전부 체크하고 다음페이지로 넘어갔다. (CV에 "Google Machine Learning Bootcamp 수료" 라는 단어가 있으면, 뭔가 있어보이지 않을까? 하는 마음도 솔직하게 있었다.) 아무래도 이 AI를 시작한 이상 석사는 필수라는 생각이 들었고, 이왕이면 해외로 나가고 싶었다. 참가 지원서는 몇가지 개인정보와, 관심 분야, 사용해본 프레임워크, 개발 언어, 본인의 수준 자체 평가, 내가 얼마나 코딩을 많이 했는지 등을 설문으로 응답했다. 가장 인상 깊었던 건, 웰컴 티셔츠를 위한 내 옷 사이즈를 입력하는 부분인데, 합격하고 구글 티셔츠를 입으면서 코딩하는 모습을 생각하면 코딩능력이++ 되지 않을까 생각하며 즐겁게 입력했다. 실제로 합격하고 티셔츠를 입고 코딩을 하며 코딩능력이 늘었다고 생각한다😀😀

3. 레벨 테스트

그리고 놀랐던 점은, 레벨 테스트를 위한 테스트 문제 10개정도가 있었던 것이다. 

위와 같이 문제가 있었던 것인데, 위에서 티셔츠 입을 생각에 싱글벙글 하다가, 문제 보고 다시 당황했다. 그래도 매우 기본적인 문제였기 때문에 손코딩할 필요 없이 쓱쓱 골라서 넘어갔다.

4. 자기소개서

사실 위의 테스트가 끝이라기엔 뭔가 부족하다 싶었는데, 자기소개서를 입력하는 섹션이 있었다. 5개 정도가 있었고, 모두 일반적인 자기소개에서 에서 볼 수 있을법한 문장으로 구성이 되어있었다. 내 자기소개서는 부끄럽기에, 어느정도 썼는지만 간략하게 보여주자면, 아래 그림정도 분량이 나오게 썼던 것 같다. 조금 쓴 문항은 최소 500자, 많게 적은 문항은 최대 1200자 정도? 썼던 것 같다. 평균적으로는 8-900자를 채우려고 했다. 아직도 어떻게 받았는지 모르겠는 과기부장관상으로 노력과 실력을 많이 강조했던 것 같다. 그리고 다른 문항은 내가 지금 쓰는 블로그, 깃허브에 많이 잔디가 심어져 있는 부분으로 노력을 강조했던 것 같다.

합격자 발표

나는 이 메일을 8월 25일에 위에서 본 것처럼 1차로 합격 통지를 받고 참여하겠다는 의사를 표시하면 다음과 같이 최종 합격 메일이 왔다. 그리고 최종적으로 함께한 파트너십 회사는 위와 같다. 

 

프로그램

1. 프로그램 내용 (코세라)

 

우선 내가 구글 머신러닝 부트캠프에 참여한 가장 큰 이유는 이 코세라 강의가 컸다. 평소에도 시간 날 때, 앤드류 응 교수님의 CS229와 같은 강의를 봐 왔는데, 이런 강의를 코세라에서 들을 수 있다는 점이 정말 매력이 있었다고 생각했다. 

강의를 다 듣고나서 유튜브에서 앤드류 응 선생님의 Deep Learning Specialization 강의를 들을 수 있다는 것을 알게 되었다. 그럼에도 위와 같이 라이센스가 발급되고,  코세라를 통한 강의를 듣고 훨씬 더 높은 수준의 실습을 하면서 실력을 점검할 수 있다는 점은 좋았다. 

강의 내용이 궁금하다면 유튜브에 직접 검색해보길 바란다. 학교에서 알려주는 내용보다 훨씬 심도있고, 디테일하였기에 유튜브와 겹치지만 내용은 매우 만족하였다. 실제로, weight decay, Regularization 부분에 대한 설명이 너무 좋았기에, 아직도 잘 기억하고 있다. 실습은 초반에 pytorch로 진행이 되다가 어느순간부터 tensorflow로 진행이 되었기에, 어려움을 겪긴했지만 그정도로 어렵진 않았다.

2. 웰컴 기프트 및 각종 기프트

우선 웰컴 기프트로 스티커와 티셔츠를 주고, 그리고 일정 미션을 참여하면 텀블러, 머그컵, 또 다른 티셔츠를 줬다. 이 외에도 가방 등 여러가지 기프트를 주시는데, 정말 동기부여가 잘 됐던 것 같다. 아직도 이 텀블러나 머그컵을 사용하면서 좀 빡세게 코딩해야할 때 사용하는 것 같다. 

3. 사옥 투어 및 기업 설명 

우선 넥슨 & 롯데on 이렇게 두 개의 기업에서 사옥 투어를 진행했다. 하지만, 넥슨은 티켓팅..? 에 실패했고 Lotte On은 진짜 수강신청 하는 것 처럼 시계 맞춰두고 접수를 빨리해서 성공했다. LotteOn에 대해서 간략하게 설명하자면, 롯데백화점 혹은 롯데쇼핑몰 상품을 온라인으로 판매한다고 생각하면 될 것 같다. 이 롯데의 엄청난 점은, 회사가 잠실 롯데월드몰 25-26층에 있다는 점인데, 그냥 뷰가 미쳤다.. 사옥 투어는 정말 잘 갔다고 생각한다. 

 

그리고 부트캠프 기간동안 이 Zoom을 통해 아래에 있는 기업들이 회사 소개 및 차후 이 회사로 입사하게 될 경우, 어떤 직무를 맡게 되는지 설명해준다. 뿐만 아니라, ML Developer 직무를 수행하며 만나는 현실적인 문제 등 여러가지에 대해 진심으로 고민해주시고, 답변해주신다. 

4. Kaggle

kaggle은 따로 더 말해야하나 싶지만, Competition 중에서 playground는 상위 20%, 기업에서 주최하는 competition은 상위 40%에 드는 것이 목표였다. 나는 playground는 팀원들을 구해 참여하였고, 기업에서 주최하는 competition은 때마침 내 연구분야와 겹치즌 sleep stage classification이 있었기에 이걸 수행했다. 둘 중 하나만 수행하면 되었기에 playground competition으로 미션 인증을 하고, sleep stage classification은 그냥 취미로 했다.

 playground competition은 그냥 간단한 csv 데이터 binary classification이였다. playground competition는 메달이 없기에 아쉽지만, 그래도 2자리를 기록했다는 점에 만족한다. 

5. 게더타운

그리고 게더타운을 통해 원하는 공부 시간에 사람을 모집해서 할 수도 있었다. 개인적으로는 매일 아침에 연구실에 출근해야하기에, 연구실에 10시까지 와서 퇴근할 때까지 켜놓고 코세라 강의를 듣는 모각코(모여서 각자 코딩) 이란 모임에서 열심히 참여했었다. 새벽반, 논문 읽기 모임, 케글 등 여러 주제로 사람들이 모였다. 나도 논문 읽기 모임에 들어가서 논문을 같이 읽고 공유하고 싶었지만, 금요일 저녁엔 오타와 대학과의 공동 저널 클럽이 있었기에.. 할 수가 없었다 ㅠ

최종 후기

여러가지 온라인/오프라인 모임을 통해 여러 훌륭한 사람들을 만날 수 있었다. 나는 이제 MBTI가 I___로 변해서 다가기가 어려웠지만, 그래도 여러 훌륭한 사람들을 만나 여러가지 이야기도 나누고, 3,4개월이라는 짧은 기간동안 많은 것을 배웠다고 할 수 있는 것 같다. 아무래도 너무 기초적인 내용을 코세라에서 쌓았기에, 딥러닝에 대한 지식이 충분하다면, 코세라를 통해 배울 점이 없었을 수도 있다고 생각한다. 그래서 나는 CS224U를 정기적으로 보고 요약하는 시간도 가졌다. 같이 누군가와 함께한 것은 아니지만, 이참에 NLP 분야의 개념을 쫙 정리하고 싶었기에, NLP도 공부하고, 딥러닝 개념도 복습하며, 온/오프라인에서 훌륭한 사람들과 인연을 많이 쌓았다고 생각이 들어서 유익했던 시간이라고 생각한다.