[Review] 비전공자의 제로베이스: 데이터 취업 스쿨 후기

 

안녕하세요!

 

저는 반도체 장비 제작부에서 근무하며 쌓은 경험을 토대로 데이터 분야로의 전환을 꿈꾸게 된 비전공자 입니다!

새로운 도전을 위해 국비 지원 부트캠프에 등록하여 6개월 간 오프라인 수업을 듣고 두 개의 프로젝트에 참여했어요.

다양한 분야의 지식을 접하긴 했지만, 이것만으로는 전문적인 지식을 쌓기에는 부족함을 느꼈어요.

 

 

오프라인 부트캠프를 통해 컴퓨터 비전 분야에 큰 관심을 갖게 되었고, 이 분야로의 취업을 목표로 설정했어요.

국비 지원 부트캠프를 마친 후 더 전문화된 교육을 찾아 제로베이스 부트캠프에 등록했는데, 데이터 직군에 특화된 커리큘럼이 인상 깊었어요. 온라인 부트캠프의 유연함이 큰 장점으로 다가왔고,

수강생들과 함께하는 Slack 커뮤니티와 강사님, 멘토님의 지원 덕분에 안심하고 학습할 수 있었어요.

 

 

 

 

 

제로베이스에서의 프로젝트 진행 방식도 매우 체계적이었어요.

프로젝트 시작 전에 실시한 설문조사를 통해 저와 시간대가 맞는 팀원들과 매칭되었고, 담임 교수님의 꾸준한 피드백이 큰 도움이 되었어요. 6개월 동안 머신러닝, 딥러닝, 그리고 파이널 프로젝트 등 총 세 개의 프로젝트를 경험했어요.

 

 

 

간단히 제가 진행한 프로젝트를 소개 드릴게요.

 

📍 [ML프로젝트] 항공편 출발 지연 예측기

🔌  개요

• 프로젝트는 XGBoost 모델을 사용하여 항공편 지연을 예측합니다
• 기본 설정된 항공사는 'JetBlues'로, 연간 지연율이 거의 20%에 달하는 항공사입니다.
• 사용자가 출발 주, 도착 주, 출발 시간에 대한 정보를 제공하면, 모델은 항공편의 출발 지연 확률을 제공합니다.
• 사용자 입력에 따라 앱은 ML 모델을 실행하는 데 필요한 열을 자동으로 생성합니다.
  • 주 정보는 공항 코드로부터 추론
  • 여행 기간은 예상 출발 시간과 도착 시간으로부터 추론
  • 비행 번호(비행기 꼬리 번호)는 무작위로 생성

🔌 데이터 셋

• DACON에서 제공하는 대규모 데이터셋을 활용했습니다.
• 출처 Link : https://dacon.io/competitions/official/236094/overview/description

🔌 시연 영상

🔌  결론

• 예측 성능: 강력한 데이터셋과 고급 분석을 활용하여, 프로젝트는 예측 정확도와 운영 가능성 사이의 균형을 달성하며, 모델은 지연 예측에서 약 60-65%의 정확도를 보여줍니다.
• 사용자 친화적 인터페이스: Streamlit 웹 라이브러리는 사용자가 항공편 지연 가능성을 빠르게 평가할 수 있는 직관적이고 접근하기 쉬운 플랫폼을 제공합니다.
• 종합적 데이터 분석: 광범위한 전처리와 탐색적 데이터 분석을 통해 통찰력 있는 상관관계의 기반한 서비스를 제공합니다.

 

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📍 [DL프로젝트] 손 동작 인식의 정확도를 높이기 위해 단순 이동 평균 기법을 적용한 YOLO 이미지 분류기

🔌 개요

• 이 프로젝트는 손 동작 분류 시 진동을 부드럽게 하기 위해 단순 이동 평균(SMA) 기술을 적용하여 이미지 분류에서 프레임 수준 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

🔌 SMA를 적용 전(파란색 선)

🔌  SMA 적용 후(주황색 선)

🔌 결론

• 프레임 수준 진동 감소 : 단순 이동 평균(SMA) 전략을 사용하여 프레임 간 진동을 완화하여 보다 안정적이고 일관된 제스처 인식을 제공합니다.
• 향상된 정확도 및 안정성 : SMA 기술은 특히 기존 방법이 급격한 클래스 변동으로 인해 어려움을 겪을 수 있는 시나리오에서 제스처 분류의 정확성과 안정성을 크게 향상시킵니다.

 

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📍 [Final프로젝트] 조립 과제 검수 및 행동 안내 시스템

🔌  문제 정의

• 수작업에 의존하는 조립 과정에서의 실수는 불가피하며, 이러한 실수는 비용 증가와 제품의 품질 저하를 초래합니다.
• 새로운 작업이나 복잡한 조립 과제에 대해 빠르게 교육하고 훈련시키는 것이 필수적이지만, 기존의 교육 방식은 많은 시간을 요구합니다.

🔌  Process

🔌  시연 영상

🔌  기대 효과

• 어린이들의 창의적 사고와 문제 해결 능력 발달에 도움을 주는 교육적 수단으로 활용될 수 있습니다.
• 고령자가 일상적인 조립 작업을 쉽게 수행할 수 있게 도와 그들의 자립 생활 지원과 삶의 질 향상이 가능합니다

 

 

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이처럼 프로젝트를 진행하면서,

특히 첫 번째 프로젝트에서 데이터 전처리와 탐색적 데이터 분석(EDA) 과정에서 몇 가지 어려움을 경험했어요.

교수님께서는 데이터와 친해질 것과 EDA를 보다 깊이 있게 활용할 것을 조언해주셨어요.

 

 

 

미국 국내 항공편 데이터를 분석하며,

시간대별 컬럼을 추가한 결과 새벽에 지연률이 높다는 흥미로운 사실을 발견했어요.

계절별 분석을 통해 겨울철에 지연률이 더 높다는 것도 알아냈고,

데이터와의 친밀함이 스토리텔링에 깊이를 더하는 데 큰 도움이 되었어요.

이러한 경험은 나중의 딥러닝 프로젝트와 파이널 프로젝트에서도 EDA를 풍부하게 활용하는 데 큰 도움이 되었어요.

 

 

온라인으로 팀 프로젝트를 진행하면서 겪은 어려움도 많았어요.

팀원들의 참여도 문제, Slack을 통한 상황 공유, 개인 사정으로 인한 프로젝트 참여 어려움 등 다양한 문제를 경험했어요.

프로젝트 마감 기한과 발표 일정이 정해져 있었기 때문에, 프로젝트 진행이 더딜 때면 스트레스가 상당했어요.

 

 

하지만 저는 팀원들과의 긴밀한 협력을 통해,

서로의 부담을 나누고, 각자의 진행 상황을 함께 검토하며 이를 내 것으로 만드는 데 주력했어요.

서로의 어려움과 모르는 부분을 공유하면서 프로젝트의 진행 상황을 크로스체크하고,

효율적으로 시간을 관리할 수 있었어요.

이러한 노력은 프로젝트의 품질을 시간 투자에 비례하여 향상시킬 수 있다는 것을 실감하게 해주었어요.

 

 

파이널 프로젝트 기간 중에 한 팀원이 개인 사정으로 참여가 어려워지는 상황이 발생했지만,

지속적인 커뮤니케이션과 상호 검토를 통해 프로젝트를 성공적으로 완수할 수 있었어요.

끝까지 포기하지 않는 것의 중요성을 깨달았고, 이러한 자세가 앞으로의 진로에 있어 큰 자산이 될 것임을 확신했어요.

제로베이스 부트캠프에서의 6개월은 새로운 시작을 위한 훌륭한 발판이 되었고,

제 개인적 성장에 있어 결정적인 시간이었어요.

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🥕 이런 분들께 추천해요

제로베이스 부트캠프를 추천하는 이유는 여러 가지가 있어요.

첫째로, 이곳의 커리큘럼은 데이터 직군에 특화되어 있어, 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝과 같은 구체적인 분야에 깊이 있는 지식과 실무 능력을 키울 수 있어요. 저처럼 특정 기술 분야에 전문성을 갖추고자 하는 사람들에게 제로베이스는 이상적인 학습 환경을 제공해요.

 

 

또한, 제로베이스는 온라인 부트캠프의 유연성을 큰 장점으로 삼고 있어요.

장소에 구애받지 않고 원하는 시간에 학습할 수 있는 이점은 바쁜 일상 속에서도 꾸준히 학습할 수 있는 동력을 제공하구요. 강의 녹화본을 통해 복습이 가능하고, 개인의 일정에 맞춰 공부할 수 있기 때문에 효율적인 학습 관리가 가능해요.

 

 

제로베이스는 또한 수강생들과의 커뮤니티를 중요하게 여겨요.

기수별로 운영되는 Slack 커뮤니티는 동료 학습자들과의 네트워킹, 정보 교환, 질문과 답변 등을 가능하게 하여,

온라인 학습이지만 혼자가 아니라는 느낌을 줘요.

강사님과 멘토님의 적극적인 지원과 피드백은 학습 과정에서 발생할 수 있는 어려움을 쉽게 극복할 수 있게 도와주기도 해요.

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🥕 제가 생각하는 장점

특히 두드러지는 장점 중 하나는 바로 '이력서 및 포트폴리오 온라인 멘토링' 서비스에요.

이 서비스는 직업을 찾는 과정에서 종종 간과되기 쉬운, 하지만 매우 중요한 부분을 강화해 줘요.

이력서 작성과 포트폴리오 준비 과정에서 전문가의 조언을 받을 수 있어,

지원자가 구직 시장에 자신의 역량을 효과적으로 어필할 수 있도록 도와줘요.

이점은 특히 데이터 분야와 같이 경쟁이 치열한 분야에서 더욱 빛을 발하게 도와줘요.

 

 

또한, 제로베이스는 학습자를 '중고 신입'으로 만들어 줄 수 있다는 점에서도 큰 장점을 가저요.

(여기서 '중고 신입'이란, 새로운 직업 분야에 첫 발을 딛는 신입이지만,

이미 해당 분야에 대한 심층적인 이해와 실무 경험이 있는 인재를 의미합니다).

 

 

제로베이스의 실무 중심 커리큘럼과 프로젝트 기반 학습은 학습자가 신입사원으로서 기대되는 기본적인 지식뿐만 아니라,

직무 수행에 필요한 실질적인 경험과 스킬을 갖출 수 있도록 설계되어 있어요.

이를 통해 학습자는 취업 시장에서 요구하는 '중고 신입'으로 변모할 수 있으며,

이는 곧 취업률의 향상으로 이어질 수 있어요.

 

 

종합적으로 볼 때, 제로베이스는 단순한 기술 전달을 넘어서 취업 성공에 이르기까지

전 과정을 면밀히 지원하는 부트캠프인 것 같아요.

이력서와 포트폴리오 멘토링 서비스는 취업 준비 과정에서 구직자가 전문가적 조언을 통해 자신을 더욱 돋보이게 만들 수 있도록 지원하며, 교육 프로그램 자체가 시장에서 요구하는 실무 역량을 갖춘 '중고 신입'을 양성한다는 점에서

제로베이스 부트캠프는 눈에 띄는 선택지가 되는 것 같아요.

이 모든 것들이 제로베이스를 추천하는 이유이며, 제 개인적인 경험을 통해 이 부트캠프의 가치를 확신하게 되었어요.

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⚡️ 다양한 결제 방식

데이터 취업 스쿨에서는 수강생분들이 부담 없이 학습할 수 있도록 최소한의 수강료만을 요구해요.

이러한 정책은 수강생분들이 경제적 부담을 최소화하면서도 필요한 지식과 기술을 습득할 수 있게 하기 위함이에요.

 

 

또한, 선불로 납부하는 경우 최대한의 할인을 적용하여,

수강생들이 가장 합리적인 가격에 수강할 수 있도록 배려하고 있어요.

그리고 '후불 등록금 제도'는 수강생들이 교육 과정에 참여하면서 최소한의 운영 비용을 지불하고,

이후 수강료를 납부하는 구조를 가지고 있어요.

 

 

이 제도는 수강생들이 교육 과정에 더욱 집중할 수 있도록 하면서도,

후불 납부가 부당하게 이용되는 것을 방지하기 위해 마련되었어요.

등록 시 30만원의 등록금을 내게 되며, 이 금액은 중도 하차나 탈락할 경우 추가 납부 없이 그대로 유지돼요.

다만, 과정이 시작된 후 14일이 지나면 등록금은 환불되지 않으므로, 이 점을 유의하며 수강 신청을 해야 합니다!

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

 

 

 

2024 데이터 직무 100% 취업보장 {데이터 취업 스쿨} | zero-base

제로베이스 데이터 취업 스쿨 교육 과정 소개서

 

 

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