코드스테이츠 & 블로그

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ기업 협업 프로젝트

2022년 11월 23일

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어를 포함한 데이터 직군은 인공지능과 관련 있는 대표 직군인데요. 데이터 산업 시장이 증가하면서 데이터 직군의 수요 또한 계속해서 증가하고 있습니다.

데이터 직군으로의 커리어 시작을 꿈꾸고 있는 분들을 위해 코드스테이츠는 엔트리 레벨의 데이터 전문가를 양성하는 AI 부트캠프를 운영하고 있습니다. 데이터 분석 입문부터 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 공학의 기초까지 다루는 총 7개월 과정으로 AI 부트캠프를 졸업한 수료생들은 현재 현대카드, KT, 카카오스타일, 쿠팡 등 다양한 기업에서 데이터 직군으로 일하고 있어요.

데이터 분야의 A to Z를 다루는 코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 기업의 실제 데이터를 통해 기업의 문제를 해결하는 프로젝트에 참여할 기회가 있는데요. 오늘은 AI 부트캠프에서 진행하는 팀 프로젝트 및 기업 협업 프로젝트를 소개해 드릴게요.


4번의 개인 프로젝트와
2번의 협업 프로젝트를 진행해요

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행하게 됩니다. 바로 4번의 개인 프로젝트, 2번의 협업 프로젝트인데요.

개인 프로젝트는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링 분야 학습 후 배운 내용을 적용하는 방식의 프로젝트입니다. 나만의 프로젝트를 직접 기획하고, 적합한 데이터를 찾아서 실험해보는 과정을 통해 결과를 도출하게 되죠. 다음으로는 협업 프로젝트가 이어지는데요. 협업 프로젝트는 다시 팀 프로젝트와 기업 협업 프로젝트로 나뉩니다. 각 프로젝트에 대해 조금 더 자세히 살펴볼까요?

STEP 1 : 팀 프로젝트 📂

첫 번째로 소개해 드릴 프로젝트는 팀 프로젝트입니다.

팀 프로젝트는 본격적인 기업 프로젝트를 진행하기에 앞서, 현장에서 요구하는 직무별 역량을 확인하고, 수강생이 목표로 하거나 특히 관심 있는 직무에 기본적으로 요구되는 업무를 경험할 수 있도록 기획된 프로젝트입니다. 팀은 관심 도메인 기준으로 구성됩니다.

팀 프로젝트는 총 2주간 진행되며 아이디어 회의부터 기획 및 실험과 결과 도출까지 모두 수행하게 됩니다. 또한 프로젝트 내용은 개인 관심 분야에 따라 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언티스트 직무별로 구분되어 진행하고 있습니다.

STEP 2 : 기업 협업 프로젝트 📂

두 번째로 소개할 프로젝트는 바로 기업 협업 프로젝트인데요. 기업 협업 프로젝트는 총 4주간 진행되며 기업 데이터를 활용하는 실전 프로젝트입니다.

자신이 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 혹은 데이터 사이언티스트로 실무 현장에 투입되었다고 생각하고, 본인의 목표 직무를 기반으로 기업이 가진 문제를 기업의 데이터를 활용하여 직접 해결할 수 있도록 다양한 시도와 실험을 합니다. 해당 과정을 통해 기업에서 기대하는 직무별 업무 내용이나 기대 수준을 체감할 수 있고 기업 담당자, 현업자와 직접 소통하면서 실무 현장을 미리 경험할 수 있습니다.

기업 협업 프로젝트를 진행하는 이유

그렇다면 AI 부트캠프에서 기업 협업 프로젝트를 진행하면 어떤 점을 얻어갈 수 있을까요?

현장 데이터를 다뤄보며 미리 쌓는 실무 경험 👨‍💻

데이터 학습 과정에서 보게 되는 데이터는 사실 정제된 데이터에 가깝습니다. 하지만 앞으로 현업에서 다루게 될 데이터는 학습 단계에서 다룬 것들과는 다르게 정제되어 있지 않고 기업의 문제를 해결하기에 딱 맞는 데이터가 아닐 수도 있죠. 이 때문에 취업 후 실무에서는 예상하지 못했던 상황을 겪을 수 있습니다. (ex. 데이터 라벨링 과정에서 기준을 제대로 확인하지 않고 라벨링을 진행하여 정작 라벨링 한 데이터를 쓸 수 없게 되는 경우 등)

기업의 실무 현장에 투입되어 실제 로우 데이터(raw data)를 다뤄보는 기업 협업 프로젝트를 통해서 수강생은 이러한 문제를 먼저 맞닥뜨리고 직접 해결하며 실무형 인재로 성장할 수 있습니다.

비즈니스 마인드를 가진 문제 해결러로 성장 🌱

데이터 분석은 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 할 수 있게 도와주는 역할을 합니다. 수강생은 기업협업 프로젝트를 통해 데이터 분석 역량뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 갖출 수 있는데요. 기업이 가진 문제를 해결하기 위해 기업이 속해있는 도메인에 대해 학습하고 비즈니스 관점에서 문제를 분석하고 파고들게 됩니다.

또한 기업 입장에서 의사 결정할 수 있도록 분석 결과를 도출하고, 현재 기업 상황을 고려하여 문제를 해결할 수 있는 전략을 수립해보며 데이터 분석 역량 뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 겸비한 문제 해결러로 성장하게 됩니다. 이 과정에서 우수한 성과가 있을 경우 채용으로 연계되기도 하고요.

프로젝트를 제대로 소화하여, 나만의 포트폴리오 완성 📑

프로젝트 제출 이후에 프로젝트 내용을 정리하고, 포트폴리오로 제작하는 데 도움이 될 수 있는 ‘프로젝트 소화하기 세션’ 이 별도로 진행됩니다. 세션을 통해 프로젝트 단계별 내용을 다시 회고하며 정리하면서 더욱 완성도 높은 포트폴리오를 제작할 수 있습니다.

AI 부트캠프 수강생 프로젝트 결과물
(기존 학습 데이터를 통해 미학습한 문제의 정답 결과를 예측하는 모델링)

기업 협업 프로젝트 🏢
이렇게 진행해요!

기업협업 프로젝트는 총 4주 일정으로 진행되며, 프로젝트 권장 일정을 제공한 후 수강생 스스로 리소스를 관리할 수 있도록 권장합니다.

아래는 AI 부트캠프 수강생의 실제 프로젝트 프로세스 예시이며, 수강생이 직접 도메인에 대한 학습은 물론 개발 역량 보완까지 함께 고려하여 전체 프로젝트 일정을 수립하였습니다.

이커머스 분석/추천 프로젝트 프로세스 예시

1~2주차 : 이커머스의 도메인 파악

이커머스 도메인의 지식을 학습하고, 비즈니스 관점에서의 분석을 진행, 문제를 파악하여 기업에서 취해야 할 의사결정을 돕도록 분석 결과를 도출합니다.

- 이커머스의 비즈니스 모델(수수료, 광고)
- 이커머스의 지표 및 분석적 요인
- 마케팅 관련 실질적 Action과 관련된 요인

1주차 : 데이터 분석 진행 및 인사이트 도출

- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 분석 기법 및 분석 엔진 활용
- 인사이트 도출, 문제 정의 및 해결방안 도출
- 시각화 및 대시보드 활용(Data Studio, Matplot)

1주차 후반 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 액션 아이템 도출

✅ 비즈니스 체크리스트
- 문제 해결을 위한 일인가?
- 기업의 상황으로써 타당한가?
- 부수적인 문제가 있는가?
- 데이터 분석 결과를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 액션 또는 마케팅 전략 수립
- 플랫폼 문제 해결을 위한 방법 수립 (비즈니스 사고)
- 마케팅, 비즈니스 사고를 기반으로 한 '타당한' 의사결정

2~3주차 : 추천 모델 관련 지식 학습

- 문제 해결을 위한 일인가?
- 추천 모델의 필요성
- 추천 모델의 종류 (연관추천, 조건 필터링, CB, CF, 머신러닝, 딥러닝)
- 추천 모델의 원리

3주차 : 추천 시스템 모델링 (3주차)

- 베이스라인 모델 선정
- 베이스라인 모델링 진행 결과 도출
- 실험 모델 선정
- 실험 모델 진행 결과 도출

4주차 : 성능개선, 최종 정리 (4주차)

- 모델 최적화, 성능 고도화
- 성능이 안 좋은 경우 원인분석 및 회고 작성

프로젝트 중 어려움이 생기면?
이렇게 해결해요!

1. 실시간 질의 응답

  • 개별적으로 보완한 부분이나 추가적인 문의 사항이 있을 때는 부트캠프 코치님들과의 실시간 질의응답을 진행합니다.
  • 실시간 질의 응답시간에 추가적인 가이드를 받은 경우에는, 이후 진척 사항을 확인하기 위한 미팅이 한 번 더 진행되기도 합니다.

2. 프로젝트별 스탠드업 미팅

  • 프로젝트별로 진척 사항을 확인하고 계획을 나누며 팀 단위로 궁금한 점이나 보완해야 할 점을 코치님과 확인하는 시간을 갖습니다.
  • 기업 협업 프로젝트 기간에는 기업 담당자와의 미팅도 병행됩니다.
게더타운으로 진행했던 AI 부트캠프 스탠드업 미팅

부트캠프 졸업생에게 직접 듣는
기업 협업 프로젝트 후기

많은 AI 부트캠프 수강생이 인상 깊었던 활동 중 하나로 기업 협업 프로젝트를 꼽아주셨는데요. 실제 프로젝트를 진행한 수료생의 이야기를 모아보았어요.

AI 부트캠프 2기 수료생 손혜원님 🎓

AI 부트캠프-데이터 분석가

기업협업 프로젝트는 팀 단위로 프로젝트를 진행하는데요. 솔직히 말씀드리면 엄청 만족을 했던 과정이었어요. 개인 프로젝트를 진행할 때의 경험, 노하우가 뒷받침되어 협업 프로젝트를 했을 때 더욱 시너지가 났던 것 같아요.

AI 부트캠프 2기 수료생 이대운님 🎓

빅데이터-인공지능-부트캠프

비전공자이고 실무 경험이 없던 저에게 데이터 직군으로의 커리어 전환에서 내세울 수 있던 건 코드스테이츠 AI 부트캠프 수료 딱 하나였어요. 그래서 AI 부트캠프에서 경험한 프로젝트와 학습을 바탕으로 빅데이터 직군 취업을 준비했어요.

부트캠프에서 진행한 프로젝트를 확인해 보니 모두 추천 관련 프로젝트라, 어느 정도 일관성이 있었던 게 어필이 되었어요. 추가로 기업 협업을 통해서 데이터를 직접 건드려본 경험이 있어, 실제 면접에서도 많은 이야기를 할 수 있었습니다.

AI 부트캠프 2기 수료생 심민우님 🎓

AI-부트캠프-데이터 사이언티스트

일정이 짧지 않다는 점, 정답을 알려주기보다는 스스로 정답을 찾는 방법을 가르쳐주는 점, 기업 협업 프로젝트가 특별한 장점이라고 생각합니다. (…) 기업 협업 프로젝트 같은 경우는 실무를 경험할 수 있다는 점, 프로젝트의 첫 시작부터 마무리까지 경험해본 점에서 좋았고 이 부분은 면접 때도 어필이 되었습니다.

프로젝트 결과물이 궁금하다면?

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델부터 코로나 백신 부작용 분석, 고객 이탈 가능성 예측 모델까지. 학습 내용을 토대로 기업의 문제를 해결하는 프로젝트 결과물이 궁금하신가요? AI 부트캠프 수강생 프로젝트를 모아놓은 포스팅에서 더 상세한 내용을 확인하실 수 있어요.

 이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
편집 조주연 Content Manager
디자인 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 사이언스 커리어의 시작,
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

추천글

인사이트

데이터 분석가가 하는 일은?ㅣ데이터 분석가 역할, 데이터 분석을 위한 라이브러리

2022년 11월 28일

데이터 분석가 하는일

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

2022년 11월 28일

AI 부트캠프 프로젝트

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프 커리큘럼, 학습 시간표ㅣ수강생 일주일 미리보기

2022년 10월 19일

AI 부트캠프 시간표

인사이트

데이터 분석가가 하는 일은?ㅣ데이터 분석가 역할, 데이터 분석을 위한 라이브러리

2022년 11월 28일

데이터 분석가 하는일

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

2022년 11월 28일

AI 부트캠프 프로젝트

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프 커리큘럼, 학습 시간표ㅣ수강생 일주일 미리보기

2022년 10월 19일

AI 부트캠프 시간표

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ기업 협업 프로젝트

2022년 11월 23일

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어를 포함한 데이터 직군은 인공지능과 관련 있는 대표 직군인데요. 데이터 산업 시장이 증가하면서 데이터 직군의 수요 또한 계속해서 증가하고 있습니다.

데이터 직군으로의 커리어 시작을 꿈꾸고 있는 분들을 위해 코드스테이츠는 엔트리 레벨의 데이터 전문가를 양성하는 AI 부트캠프를 운영하고 있습니다. 데이터 분석 입문부터 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 공학의 기초까지 다루는 총 7개월 과정으로 AI 부트캠프를 졸업한 수료생들은 현재 현대카드, KT, 카카오스타일, 쿠팡 등 다양한 기업에서 데이터 직군으로 일하고 있어요.

데이터 분야의 A to Z를 다루는 코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 기업의 실제 데이터를 통해 기업의 문제를 해결하는 프로젝트에 참여할 기회가 있는데요. 오늘은 AI 부트캠프에서 진행하는 팀 프로젝트 및 기업 협업 프로젝트를 소개해 드릴게요.


4번의 개인 프로젝트와
2번의 협업 프로젝트를 진행해요

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행하게 됩니다. 바로 4번의 개인 프로젝트, 2번의 협업 프로젝트인데요.

개인 프로젝트는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링 분야 학습 후 배운 내용을 적용하는 방식의 프로젝트입니다. 나만의 프로젝트를 직접 기획하고, 적합한 데이터를 찾아서 실험해보는 과정을 통해 결과를 도출하게 되죠. 다음으로는 협업 프로젝트가 이어지는데요. 협업 프로젝트는 다시 팀 프로젝트와 기업 협업 프로젝트로 나뉩니다. 각 프로젝트에 대해 조금 더 자세히 살펴볼까요?

STEP 1 : 팀 프로젝트 📂

첫 번째로 소개해 드릴 프로젝트는 팀 프로젝트입니다.

팀 프로젝트는 본격적인 기업 프로젝트를 진행하기에 앞서, 현장에서 요구하는 직무별 역량을 확인하고, 수강생이 목표로 하거나 특히 관심 있는 직무에 기본적으로 요구되는 업무를 경험할 수 있도록 기획된 프로젝트입니다. 팀은 관심 도메인 기준으로 구성됩니다.

팀 프로젝트는 총 2주간 진행되며 아이디어 회의부터 기획 및 실험과 결과 도출까지 모두 수행하게 됩니다. 또한 프로젝트 내용은 개인 관심 분야에 따라 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언티스트 직무별로 구분되어 진행하고 있습니다.

STEP 2 : 기업 협업 프로젝트 📂

두 번째로 소개할 프로젝트는 바로 기업 협업 프로젝트인데요. 기업 협업 프로젝트는 총 4주간 진행되며 기업 데이터를 활용하는 실전 프로젝트입니다.

자신이 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 혹은 데이터 사이언티스트로 실무 현장에 투입되었다고 생각하고, 본인의 목표 직무를 기반으로 기업이 가진 문제를 기업의 데이터를 활용하여 직접 해결할 수 있도록 다양한 시도와 실험을 합니다. 해당 과정을 통해 기업에서 기대하는 직무별 업무 내용이나 기대 수준을 체감할 수 있고 기업 담당자, 현업자와 직접 소통하면서 실무 현장을 미리 경험할 수 있습니다.

기업 협업 프로젝트를 진행하는 이유

그렇다면 AI 부트캠프에서 기업 협업 프로젝트를 진행하면 어떤 점을 얻어갈 수 있을까요?

현장 데이터를 다뤄보며 미리 쌓는 실무 경험 👨‍💻

데이터 학습 과정에서 보게 되는 데이터는 사실 정제된 데이터에 가깝습니다. 하지만 앞으로 현업에서 다루게 될 데이터는 학습 단계에서 다룬 것들과는 다르게 정제되어 있지 않고 기업의 문제를 해결하기에 딱 맞는 데이터가 아닐 수도 있죠. 이 때문에 취업 후 실무에서는 예상하지 못했던 상황을 겪을 수 있습니다. (ex. 데이터 라벨링 과정에서 기준을 제대로 확인하지 않고 라벨링을 진행하여 정작 라벨링 한 데이터를 쓸 수 없게 되는 경우 등)

기업의 실무 현장에 투입되어 실제 로우 데이터(raw data)를 다뤄보는 기업 협업 프로젝트를 통해서 수강생은 이러한 문제를 먼저 맞닥뜨리고 직접 해결하며 실무형 인재로 성장할 수 있습니다.

비즈니스 마인드를 가진 문제 해결러로 성장 🌱

데이터 분석은 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 할 수 있게 도와주는 역할을 합니다. 수강생은 기업협업 프로젝트를 통해 데이터 분석 역량뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 갖출 수 있는데요. 기업이 가진 문제를 해결하기 위해 기업이 속해있는 도메인에 대해 학습하고 비즈니스 관점에서 문제를 분석하고 파고들게 됩니다.

또한 기업 입장에서 의사 결정할 수 있도록 분석 결과를 도출하고, 현재 기업 상황을 고려하여 문제를 해결할 수 있는 전략을 수립해보며 데이터 분석 역량 뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 겸비한 문제 해결러로 성장하게 됩니다. 이 과정에서 우수한 성과가 있을 경우 채용으로 연계되기도 하고요.

프로젝트를 제대로 소화하여, 나만의 포트폴리오 완성 📑

프로젝트 제출 이후에 프로젝트 내용을 정리하고, 포트폴리오로 제작하는 데 도움이 될 수 있는 ‘프로젝트 소화하기 세션’ 이 별도로 진행됩니다. 세션을 통해 프로젝트 단계별 내용을 다시 회고하며 정리하면서 더욱 완성도 높은 포트폴리오를 제작할 수 있습니다.

AI 부트캠프 수강생 프로젝트 결과물
(기존 학습 데이터를 통해 미학습한 문제의 정답 결과를 예측하는 모델링)

기업 협업 프로젝트 🏢
이렇게 진행해요!

기업협업 프로젝트는 총 4주 일정으로 진행되며, 프로젝트 권장 일정을 제공한 후 수강생 스스로 리소스를 관리할 수 있도록 권장합니다.

아래는 AI 부트캠프 수강생의 실제 프로젝트 프로세스 예시이며, 수강생이 직접 도메인에 대한 학습은 물론 개발 역량 보완까지 함께 고려하여 전체 프로젝트 일정을 수립하였습니다.

이커머스 분석/추천 프로젝트 프로세스 예시

1~2주차 : 이커머스의 도메인 파악

이커머스 도메인의 지식을 학습하고, 비즈니스 관점에서의 분석을 진행, 문제를 파악하여 기업에서 취해야 할 의사결정을 돕도록 분석 결과를 도출합니다.

- 이커머스의 비즈니스 모델(수수료, 광고)
- 이커머스의 지표 및 분석적 요인
- 마케팅 관련 실질적 Action과 관련된 요인

1주차 : 데이터 분석 진행 및 인사이트 도출

- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 분석 기법 및 분석 엔진 활용
- 인사이트 도출, 문제 정의 및 해결방안 도출
- 시각화 및 대시보드 활용(Data Studio, Matplot)

1주차 후반 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 액션 아이템 도출

✅ 비즈니스 체크리스트
- 문제 해결을 위한 일인가?
- 기업의 상황으로써 타당한가?
- 부수적인 문제가 있는가?
- 데이터 분석 결과를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 액션 또는 마케팅 전략 수립
- 플랫폼 문제 해결을 위한 방법 수립 (비즈니스 사고)
- 마케팅, 비즈니스 사고를 기반으로 한 '타당한' 의사결정

2~3주차 : 추천 모델 관련 지식 학습

- 문제 해결을 위한 일인가?
- 추천 모델의 필요성
- 추천 모델의 종류 (연관추천, 조건 필터링, CB, CF, 머신러닝, 딥러닝)
- 추천 모델의 원리

3주차 : 추천 시스템 모델링 (3주차)

- 베이스라인 모델 선정
- 베이스라인 모델링 진행 결과 도출
- 실험 모델 선정
- 실험 모델 진행 결과 도출

4주차 : 성능개선, 최종 정리 (4주차)

- 모델 최적화, 성능 고도화
- 성능이 안 좋은 경우 원인분석 및 회고 작성

프로젝트 중 어려움이 생기면?
이렇게 해결해요!

1. 실시간 질의 응답

  • 개별적으로 보완한 부분이나 추가적인 문의 사항이 있을 때는 부트캠프 코치님들과의 실시간 질의응답을 진행합니다.
  • 실시간 질의 응답시간에 추가적인 가이드를 받은 경우에는, 이후 진척 사항을 확인하기 위한 미팅이 한 번 더 진행되기도 합니다.

2. 프로젝트별 스탠드업 미팅

  • 프로젝트별로 진척 사항을 확인하고 계획을 나누며 팀 단위로 궁금한 점이나 보완해야 할 점을 코치님과 확인하는 시간을 갖습니다.
  • 기업 협업 프로젝트 기간에는 기업 담당자와의 미팅도 병행됩니다.
게더타운으로 진행했던 AI 부트캠프 스탠드업 미팅

부트캠프 졸업생에게 직접 듣는
기업 협업 프로젝트 후기

많은 AI 부트캠프 수강생이 인상 깊었던 활동 중 하나로 기업 협업 프로젝트를 꼽아주셨는데요. 실제 프로젝트를 진행한 수료생의 이야기를 모아보았어요.

AI 부트캠프 2기 수료생 손혜원님 🎓

AI 부트캠프-데이터 분석가

기업협업 프로젝트는 팀 단위로 프로젝트를 진행하는데요. 솔직히 말씀드리면 엄청 만족을 했던 과정이었어요. 개인 프로젝트를 진행할 때의 경험, 노하우가 뒷받침되어 협업 프로젝트를 했을 때 더욱 시너지가 났던 것 같아요.

AI 부트캠프 2기 수료생 이대운님 🎓

빅데이터-인공지능-부트캠프

비전공자이고 실무 경험이 없던 저에게 데이터 직군으로의 커리어 전환에서 내세울 수 있던 건 코드스테이츠 AI 부트캠프 수료 딱 하나였어요. 그래서 AI 부트캠프에서 경험한 프로젝트와 학습을 바탕으로 빅데이터 직군 취업을 준비했어요.

부트캠프에서 진행한 프로젝트를 확인해 보니 모두 추천 관련 프로젝트라, 어느 정도 일관성이 있었던 게 어필이 되었어요. 추가로 기업 협업을 통해서 데이터를 직접 건드려본 경험이 있어, 실제 면접에서도 많은 이야기를 할 수 있었습니다.

AI 부트캠프 2기 수료생 심민우님 🎓

AI-부트캠프-데이터 사이언티스트

일정이 짧지 않다는 점, 정답을 알려주기보다는 스스로 정답을 찾는 방법을 가르쳐주는 점, 기업 협업 프로젝트가 특별한 장점이라고 생각합니다. (…) 기업 협업 프로젝트 같은 경우는 실무를 경험할 수 있다는 점, 프로젝트의 첫 시작부터 마무리까지 경험해본 점에서 좋았고 이 부분은 면접 때도 어필이 되었습니다.

프로젝트 결과물이 궁금하다면?

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델부터 코로나 백신 부작용 분석, 고객 이탈 가능성 예측 모델까지. 학습 내용을 토대로 기업의 문제를 해결하는 프로젝트 결과물이 궁금하신가요? AI 부트캠프 수강생 프로젝트를 모아놓은 포스팅에서 더 상세한 내용을 확인하실 수 있어요.

 이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
편집 조주연 Content Manager
디자인 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 사이언스 커리어의 시작,
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

추천글

데이터 분석가 하는일

인사이트

데이터 분석가가 하는 일은?ㅣ데이터 분석가 역할, 데이터 분석을 위한 라이브러리

데이터 분석가의 역할과 데이터 분석 툴, 주요 라이브러리에 대해 알아볼까요?

2022년 11월 28일

AI 부트캠프 프로젝트

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

AI 부트캠프 수강생 프로젝트 결과물을 모았어요.

2022년 11월 28일

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ기업 협업 프로젝트

2022년 11월 23일

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어를 포함한 데이터 직군은 인공지능과 관련 있는 대표 직군인데요. 데이터 산업 시장이 증가하면서 데이터 직군의 수요 또한 계속해서 증가하고 있습니다.

데이터 직군으로의 커리어 시작을 꿈꾸고 있는 분들을 위해 코드스테이츠는 엔트리 레벨의 데이터 전문가를 양성하는 AI 부트캠프를 운영하고 있습니다. 데이터 분석 입문부터 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 공학의 기초까지 다루는 총 7개월 과정으로 AI 부트캠프를 졸업한 수료생들은 현재 현대카드, KT, 카카오스타일, 쿠팡 등 다양한 기업에서 데이터 직군으로 일하고 있어요.

데이터 분야의 A to Z를 다루는 코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 기업의 실제 데이터를 통해 기업의 문제를 해결하는 프로젝트에 참여할 기회가 있는데요. 오늘은 AI 부트캠프에서 진행하는 팀 프로젝트 및 기업 협업 프로젝트를 소개해 드릴게요.


4번의 개인 프로젝트와
2번의 협업 프로젝트를 진행해요

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행하게 됩니다. 바로 4번의 개인 프로젝트, 2번의 협업 프로젝트인데요.

개인 프로젝트는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링 분야 학습 후 배운 내용을 적용하는 방식의 프로젝트입니다. 나만의 프로젝트를 직접 기획하고, 적합한 데이터를 찾아서 실험해보는 과정을 통해 결과를 도출하게 되죠. 다음으로는 협업 프로젝트가 이어지는데요. 협업 프로젝트는 다시 팀 프로젝트와 기업 협업 프로젝트로 나뉩니다. 각 프로젝트에 대해 조금 더 자세히 살펴볼까요?

STEP 1 : 팀 프로젝트 📂

첫 번째로 소개해 드릴 프로젝트는 팀 프로젝트입니다.

팀 프로젝트는 본격적인 기업 프로젝트를 진행하기에 앞서, 현장에서 요구하는 직무별 역량을 확인하고, 수강생이 목표로 하거나 특히 관심 있는 직무에 기본적으로 요구되는 업무를 경험할 수 있도록 기획된 프로젝트입니다. 팀은 관심 도메인 기준으로 구성됩니다.

팀 프로젝트는 총 2주간 진행되며 아이디어 회의부터 기획 및 실험과 결과 도출까지 모두 수행하게 됩니다. 또한 프로젝트 내용은 개인 관심 분야에 따라 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언티스트 직무별로 구분되어 진행하고 있습니다.

STEP 2 : 기업 협업 프로젝트 📂

두 번째로 소개할 프로젝트는 바로 기업 협업 프로젝트인데요. 기업 협업 프로젝트는 총 4주간 진행되며 기업 데이터를 활용하는 실전 프로젝트입니다.

자신이 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 혹은 데이터 사이언티스트로 실무 현장에 투입되었다고 생각하고, 본인의 목표 직무를 기반으로 기업이 가진 문제를 기업의 데이터를 활용하여 직접 해결할 수 있도록 다양한 시도와 실험을 합니다. 해당 과정을 통해 기업에서 기대하는 직무별 업무 내용이나 기대 수준을 체감할 수 있고 기업 담당자, 현업자와 직접 소통하면서 실무 현장을 미리 경험할 수 있습니다.

기업 협업 프로젝트를 진행하는 이유

그렇다면 AI 부트캠프에서 기업 협업 프로젝트를 진행하면 어떤 점을 얻어갈 수 있을까요?

현장 데이터를 다뤄보며 미리 쌓는 실무 경험 👨‍💻

데이터 학습 과정에서 보게 되는 데이터는 사실 정제된 데이터에 가깝습니다. 하지만 앞으로 현업에서 다루게 될 데이터는 학습 단계에서 다룬 것들과는 다르게 정제되어 있지 않고 기업의 문제를 해결하기에 딱 맞는 데이터가 아닐 수도 있죠. 이 때문에 취업 후 실무에서는 예상하지 못했던 상황을 겪을 수 있습니다. (ex. 데이터 라벨링 과정에서 기준을 제대로 확인하지 않고 라벨링을 진행하여 정작 라벨링 한 데이터를 쓸 수 없게 되는 경우 등)

기업의 실무 현장에 투입되어 실제 로우 데이터(raw data)를 다뤄보는 기업 협업 프로젝트를 통해서 수강생은 이러한 문제를 먼저 맞닥뜨리고 직접 해결하며 실무형 인재로 성장할 수 있습니다.

비즈니스 마인드를 가진 문제 해결러로 성장 🌱

데이터 분석은 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 할 수 있게 도와주는 역할을 합니다. 수강생은 기업협업 프로젝트를 통해 데이터 분석 역량뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 갖출 수 있는데요. 기업이 가진 문제를 해결하기 위해 기업이 속해있는 도메인에 대해 학습하고 비즈니스 관점에서 문제를 분석하고 파고들게 됩니다.

또한 기업 입장에서 의사 결정할 수 있도록 분석 결과를 도출하고, 현재 기업 상황을 고려하여 문제를 해결할 수 있는 전략을 수립해보며 데이터 분석 역량 뿐 아니라 비즈니스 마인드까지 겸비한 문제 해결러로 성장하게 됩니다. 이 과정에서 우수한 성과가 있을 경우 채용으로 연계되기도 하고요.

프로젝트를 제대로 소화하여, 나만의 포트폴리오 완성 📑

프로젝트 제출 이후에 프로젝트 내용을 정리하고, 포트폴리오로 제작하는 데 도움이 될 수 있는 ‘프로젝트 소화하기 세션’ 이 별도로 진행됩니다. 세션을 통해 프로젝트 단계별 내용을 다시 회고하며 정리하면서 더욱 완성도 높은 포트폴리오를 제작할 수 있습니다.

AI 부트캠프 수강생 프로젝트 결과물
(기존 학습 데이터를 통해 미학습한 문제의 정답 결과를 예측하는 모델링)

기업 협업 프로젝트 🏢
이렇게 진행해요!

기업협업 프로젝트는 총 4주 일정으로 진행되며, 프로젝트 권장 일정을 제공한 후 수강생 스스로 리소스를 관리할 수 있도록 권장합니다.

아래는 AI 부트캠프 수강생의 실제 프로젝트 프로세스 예시이며, 수강생이 직접 도메인에 대한 학습은 물론 개발 역량 보완까지 함께 고려하여 전체 프로젝트 일정을 수립하였습니다.

이커머스 분석/추천 프로젝트 프로세스 예시

1~2주차 : 이커머스의 도메인 파악

이커머스 도메인의 지식을 학습하고, 비즈니스 관점에서의 분석을 진행, 문제를 파악하여 기업에서 취해야 할 의사결정을 돕도록 분석 결과를 도출합니다.

- 이커머스의 비즈니스 모델(수수료, 광고)
- 이커머스의 지표 및 분석적 요인
- 마케팅 관련 실질적 Action과 관련된 요인

1주차 : 데이터 분석 진행 및 인사이트 도출

- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 분석 기법 및 분석 엔진 활용
- 인사이트 도출, 문제 정의 및 해결방안 도출
- 시각화 및 대시보드 활용(Data Studio, Matplot)

1주차 후반 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 액션 아이템 도출

✅ 비즈니스 체크리스트
- 문제 해결을 위한 일인가?
- 기업의 상황으로써 타당한가?
- 부수적인 문제가 있는가?
- 데이터 분석 결과를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 액션 또는 마케팅 전략 수립
- 플랫폼 문제 해결을 위한 방법 수립 (비즈니스 사고)
- 마케팅, 비즈니스 사고를 기반으로 한 '타당한' 의사결정

2~3주차 : 추천 모델 관련 지식 학습

- 문제 해결을 위한 일인가?
- 추천 모델의 필요성
- 추천 모델의 종류 (연관추천, 조건 필터링, CB, CF, 머신러닝, 딥러닝)
- 추천 모델의 원리

3주차 : 추천 시스템 모델링 (3주차)

- 베이스라인 모델 선정
- 베이스라인 모델링 진행 결과 도출
- 실험 모델 선정
- 실험 모델 진행 결과 도출

4주차 : 성능개선, 최종 정리 (4주차)

- 모델 최적화, 성능 고도화
- 성능이 안 좋은 경우 원인분석 및 회고 작성

프로젝트 중 어려움이 생기면?
이렇게 해결해요!

1. 실시간 질의 응답

  • 개별적으로 보완한 부분이나 추가적인 문의 사항이 있을 때는 부트캠프 코치님들과의 실시간 질의응답을 진행합니다.
  • 실시간 질의 응답시간에 추가적인 가이드를 받은 경우에는, 이후 진척 사항을 확인하기 위한 미팅이 한 번 더 진행되기도 합니다.

2. 프로젝트별 스탠드업 미팅

  • 프로젝트별로 진척 사항을 확인하고 계획을 나누며 팀 단위로 궁금한 점이나 보완해야 할 점을 코치님과 확인하는 시간을 갖습니다.
  • 기업 협업 프로젝트 기간에는 기업 담당자와의 미팅도 병행됩니다.
게더타운으로 진행했던 AI 부트캠프 스탠드업 미팅

부트캠프 졸업생에게 직접 듣는
기업 협업 프로젝트 후기

많은 AI 부트캠프 수강생이 인상 깊었던 활동 중 하나로 기업 협업 프로젝트를 꼽아주셨는데요. 실제 프로젝트를 진행한 수료생의 이야기를 모아보았어요.

AI 부트캠프 2기 수료생 손혜원님 🎓

AI 부트캠프-데이터 분석가

기업협업 프로젝트는 팀 단위로 프로젝트를 진행하는데요. 솔직히 말씀드리면 엄청 만족을 했던 과정이었어요. 개인 프로젝트를 진행할 때의 경험, 노하우가 뒷받침되어 협업 프로젝트를 했을 때 더욱 시너지가 났던 것 같아요.

AI 부트캠프 2기 수료생 이대운님 🎓

빅데이터-인공지능-부트캠프

비전공자이고 실무 경험이 없던 저에게 데이터 직군으로의 커리어 전환에서 내세울 수 있던 건 코드스테이츠 AI 부트캠프 수료 딱 하나였어요. 그래서 AI 부트캠프에서 경험한 프로젝트와 학습을 바탕으로 빅데이터 직군 취업을 준비했어요.

부트캠프에서 진행한 프로젝트를 확인해 보니 모두 추천 관련 프로젝트라, 어느 정도 일관성이 있었던 게 어필이 되었어요. 추가로 기업 협업을 통해서 데이터를 직접 건드려본 경험이 있어, 실제 면접에서도 많은 이야기를 할 수 있었습니다.

AI 부트캠프 2기 수료생 심민우님 🎓

AI-부트캠프-데이터 사이언티스트

일정이 짧지 않다는 점, 정답을 알려주기보다는 스스로 정답을 찾는 방법을 가르쳐주는 점, 기업 협업 프로젝트가 특별한 장점이라고 생각합니다. (…) 기업 협업 프로젝트 같은 경우는 실무를 경험할 수 있다는 점, 프로젝트의 첫 시작부터 마무리까지 경험해본 점에서 좋았고 이 부분은 면접 때도 어필이 되었습니다.

프로젝트 결과물이 궁금하다면?

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델부터 코로나 백신 부작용 분석, 고객 이탈 가능성 예측 모델까지. 학습 내용을 토대로 기업의 문제를 해결하는 프로젝트 결과물이 궁금하신가요? AI 부트캠프 수강생 프로젝트를 모아놓은 포스팅에서 더 상세한 내용을 확인하실 수 있어요.

 이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
편집 조주연 Content Manager
디자인 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 사이언스 커리어의 시작,
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

추천글

데이터 분석가 하는일

인사이트

데이터 분석가가 하는 일은?ㅣ데이터 분석가 역할, 데이터 분석을 위한 라이브러리

데이터 분석가의 역할과 데이터 분석 툴, 주요 라이브러리에 대해 알아볼까요?

2022년 11월 28일

AI 부트캠프 프로젝트

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

AI 부트캠프 수강생 프로젝트 결과물을 모았어요.

2022년 11월 28일

AI 부트캠프 시간표

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프 커리큘럼, 학습 시간표ㅣ수강생 일주일 미리보기

AI 부트캠프 탑승을 고민하고 있는 분들을 위해 부트캠프 커리큘럼과 학습 시간표를 소개합니다.

2022년 10월 19일

꿈꾸는 커리어의 시작