구글의 첫 부트캠프는 어땠을까? 구글 머신러닝 부트캠프 1기 후기 (Google Developers Machine Learning Bootcamp)

2021년 1월 28일 자로 구글 머신러닝 부트캠프 1기를 졸업하였다.

 

꿈의 직장 구글이 한국에서 주최한 첫 부트캠프, 그것도 요즘 매우 핫한 머신러닝과 관련된 이 부트캠프는 과연 어땠을까? 혹시 있을지 모를 2기와 지원자들을 위해 지금부터 그 썰을 풀어볼까 한다!

 

 

11 : 1 경쟁률

 

아무래도 글로벌 기업 구글이 한국에서 주최하는 첫 부트캠프다 보니 많은 사람들이 관심을 가졌고, 기대를 했다고 한다. 생각보다 경쟁률이 매우 높지는 않았는데 아무래도 1기다 보니 정보가 많이 없어서 그랬지 않나 싶다.

 

총 2,965명이 지원했고, 최종 256명이 선발되었으며 이 중 236명이 참여했다고 하는데 프로그램이 처음으로 안내된 20년 9월 15일에는 하루 만에 기사가 15개나 나오고, 640명이 지원하는 등 인기가 어마어마했었다.

 

 

근데 인기가 많았다고는 하는데 텐플코나 Google Developers 블로그 이외의 커뮤니티에서는 그 정보를 찾아보기가 힘들었던 것 같다. 특히 그런 커뮤니티를 하지 않는 대부분의 사람들은 정보를 접하기가 많이 힘들었을 것 같은데, 나 같은 경우에도 전혀 모르고 있다가 회사 동료가 얘기를 해줘서 마감 전에 부랴부랴 지원하였다. (꿀 정보를 가르쳐 준 기덕 씨,, 너무 감사해요,,,)

 

혹시 있을지 모를 2기에 지원하고 싶은 분들이 있다면 텐플코랑 Google Developers 블로그를 열심히 지켜보기를 바란다.

사실, 부트캠프를 총괄하셨던 권순선 님 트위터를 팔로우하는 게 맞는 것 같다. 트위터에 가면 순선 님의 오픈소스를 향한 철학 및 개발을 향한 열정과 함께 부트캠프 관련 정보도 확인할 수 있다.

 

부트캠프 소개는 다음 링크에서 확인할 수 있다.

 

Google Developers Machine Learning Bootcamp - 프로그램 소개

 

선발 기준

아마 2기 지원자분들께서 가장 궁금해할 내용일 것 같은데, 구글 머신러닝 부트캠프 1기의 선발 기준은 두 가지였다고 한다.

 

1. 파이썬 퀴즈 100점

2. 지원 동기

 

일단 파이썬 퀴즈는 개수도 적고 난이도도 어렵지 않으므로 100점을 맞는 것이 어렵지는 않을 것이다.

 

다음으로 지원 동기인데, 구체적으로 어떤 걸 기준으로 하였는지는 모르겠지만 나 같은 경우에는 진심을 담아서 좀 길게 썼더니 붙었다.

 

제프 딘, 앤드류 응, 로렌스 모로니와의 만남

 

20년 10월 22일 첫 온라인 밋업이 진행되었다. 아무래도 코시국이다 보니 이번 머신러닝 부트캠프는 오로지 온라인으로만 진행되었다. 온라인이라 하더라도 첫 밋업이다 보니 매우 설렜는데,, 아니 잠깐 패널분들의 상태가,,?

 

제프 형,, 앤드류 형,, 로렌스 형,,?

 

제프 딘, 앤드류 응, 로렌스 모로니... IT나 딥러닝에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 안 들어볼 수 없는 이름이다. 그들의 이름을 한 번도 들어보지 못한 사람은 있을 수 있겠지만, 개발을 하며 한 번만 들어본 사람은 없을 것이다.

 

순선님 트위터에 첫 밋업 관련 내용이 트윗되어 있다. 저 분들의 광채를 보아라,,

 

그런 그들을 방구석에서 만나볼 수 있었다는 것 자체가 정말 엄청난 동기부여를 일으켰고, 아마 이건 나뿐만 아니라 당시 참가자 모두가 그랬지 않았을까 싶다. 솔직히 이런 말 하면 찐따 같겠지만.. 논문에서나 뵙던 그들을 보고 너무 감동한 나머지, 손을 부들부들 떨며 채팅창에 Hi를 남겼었다..

 

구글 머신러닝 부트캠프의 목적은 머신러닝 "엔지니어" 양성이다.

첫 밋업에서는 앞서 언급한 세 분의 머신러닝 부트캠프 축하 인사와 함께 머신러닝 부트캠프의 목적과 구성이 소개되었다. 특히 구글 본사에서 머신러닝 부트캠프 프로그램에 대해 많은 기대를 하고 있다는 것이 인상적이었는데, 아무래도 이번 부트캠프의 목적이 구글의 방향성 및 딥러닝 트렌드와 일치해서 더욱 많은 기대를 하고 있었을 것이라 생각한다.

 

구글 머신러닝 부트캠프 소개 페이지 중 발췌

 

이제 딥러닝은 대학원의 연구실에서 나와 하나의 기술 스택으로 거듭나고 있다.

요즘의 딥러닝 기술은 연구실에서 벗어나 사이언티스트뿐만 아니라 대다수의 엔지니어들도 이를 활용할 수 있도록 TensorFlow 또는 Pytorch와 같은 프레임워크로 제공된다. 이전에는 딥러닝이 로켓 사이언스와 같은 기술이었다면 이제는 구글의 진두지휘 아래 교육의 민주화가 이루어지고 있는데, 실제로 구글은 코랩이나 또 다른 교육 프로그램인 '머신러닝 야학' 등 엔지니어들이 딥러닝을 사용하고 경험할 수 있는 기회를 제공하기 위해 많은 노력을 하고 있다.

 

점점 커지는 MLOps의 중요성

이는 최근 딥러닝 트렌드와도 일치하는데, 이제는 딥러닝이 여러 산업에 배포되고 검증될 시기가 도래하였다. 개발자라면 잘 알겠지만 IT 산업에서 가장 중요한 것은 생산성이다. 즉, 리서치로서의 딥러닝뿐만 아니라 엔지니어링 관점에서의 딥러닝 또한 중요해지고 있으며, 이는 MLOps의 중요성이 부각되고 있음을 의미한다. 이번 부트캠프에서 요구하는 TF 자격증 및 GCP 자격증 취득 요건은 최근 딥러닝 트렌드와 그 흐름을 같이한다고 볼 수 있겠다. 

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구글 머신러닝 부트캠프 구성

구글 머신러닝 부트캠프는 이론 코스, 자격증 코스, 네트워크 프로그램으로 구성된다. 자세한 내용은 아래 그림을 참고.

 

구글 머신러닝 부트캠프 소개 페이지 중 발췌

 

각각의 프로그램에 대해 간략하게 얘기를 해보자면 다음과 같다.

 

이론 코스

이론 코스는 위에서 확인할 수 있듯이 Coursera의 Deep Learning Specialization을 기반으로 진행된다. 이는 특화 과정으로서 총 5개의 강좌로 이루어지는데, Coursera에서는 한 강좌당 약 3~4주의 기간을 할애하는 것을 권장한다. 하지만 부트캠프 일정은 이론 코스를 약 2달 안에 끝내는 것이 목표라 약간 빠듯할 수도 있다. 물론 앤드류 응 교수님께서 워낙 강의를 잘하셔서 크게 문제가 되진 않는다.

 

구글 머신러닝 부트캠프 소개 페이지 중 발췌

 

코스에서는 딥러닝의 수학적 원리와 여러 모델의 개념을 강의할 뿐만 아니라, numpy를 이용해 모델을 밑바닥부터 구현하거나 TensorFlow를 기반으로 CNN 및 시퀀스 모델을 설계하는 등 실습 환경도 제공한다. 다만, 수리통계학 개념이라거나 머신러닝 일반 기술에 대해서는 강의에서 다루지 않는데, 아마 딥러닝 엔지니어링에 초점이 맞춰져 있어서 그런 것이라 생각한다.

 

자격증 코스

이론 코스와는 별개로 1월 27일까지 자격증을 취득하고 인증서를 부트캠프에 제출해야 한다. 처음에는 마감 기한이 길다 보니 별로 어렵지 않아 보일 수 있지만, 나 같은 경우에는 회사 업무와 병행하느라 이론 코스가 끝난 후에 자격증을 급하게 준비한다고 정신이 없었다. 자격증 응시 후기는 다음 링크에서 확인할 수 있다.

 

텐서플로우 개발자 자격증? 그거 1주일이면 취득 가능해! (TensorFlow Developer Certificate)

 

인정되는 자격증은 TensorFlow 및 GCP와 관련된 세 가지 자격증으로 위 그림에서 자세하게 확인할 수 있다. 외국 자격증들은 응시 가격이 매우 악랄한데 특히 GCP 자격증 같은 경우에는 300달러나 한다. 매우 고맙게도 부트캠프에서는 응시료를 지원해주므로 부트캠프를 기회삼아 응시해보는 것도 좋다고 생각한다.

 

네트워크 프로그램

부트캠프 프로그램 중 가장 마음에 들었던 프로그램이다. 아마 취준생이라면 많이들 공감할 텐데, 방구석에서 혼자 열심히 공부하고 프로젝트를 통해 배우는 것과 실제 현장에서 프로젝트를 경험하며 배울 수 있는 것 사이에는 차이가 있다고 생각한다.

 

이번 부트캠프에서 제공해준 네트워크 프로그램은 학업과 실무 간의 간극을 메꿔줄 수 있는 좋은 기회였다.

현업에서 활동하는 시니어 개발자분들께 궁금한 점을 묻고, 또 그들로부터 현장의 분위기 또는 업계 트렌드를 들을 수 있는 기회는 어디에서도 접하기 힘든 소중한 기회일 것이라 생각한다. 만약 2기를 지원할 계획이 있다면 네트워크 프로그램은 무슨 일이 있어도 꼭 참여할 것을 추천한다.

 

유익한 시간을 만들어 주셔서 정말 감사드립니다.

 

아쉬운 점

갓 구글이라 하더라도, 1기 과정이다 보니 아쉬운 점이 없지는 않았다. 그중 몇 가지를 뽑자면 다음과 같다.

 

1. 팀 프로젝트 부재

이번 부트캠프에서 가장 아쉬운 점이다. 팀 프로젝트가 없는 부트캠프는 앙꼬 없는 찐빵이라 생각한다. 단순히 강좌 수강 및 자격증을 취득하는 것만으로는 실력 향상에 있어 한계가 있으며, 특히 딥러닝 분야는 휴리스틱 한 연구가 많이 진행되는 분야이기에 전체 과정을 직접 체험해보는 것이 중요하다고 생각한다. 만약 2기가 계획된다면 팀 프로젝트도 프로그램 중 하나로 준비하여 네트워크 프로그램의 시니어 개발자들에게 피드백을 받는 시간을 가지면 매우 유익할 것 같다.

 

2. 현장 실습 부재

이거는 아쉬운 점이라기보다는 하나의 바람이다. 이번 부트캠프 졸업자는 참가 회사에 인턴 또는 정직원으로 지원할 수 있는 기회가 주어진다. 하지만 인턴 및 정직원 기회는 참가자의 현 상황에 따라 지원 가능 여부가 달라진다. 또한 입사를 하기에 앞서 현장에서 딥러닝 모델 설계 및 배포 과정을 체험해보고 싶은 참가자도 있을 것이다. 따라서 대학교에서 진행하는 기업 현장 실습과 같은 프로그램을 제공한다면 더 좋았으리라 생각한다.

 

3. 수료증 부재

이건 조금 어처구니가 없는 경우인데, 이번 부트캠프가 구글에서 제공하는 자원을 이용해 진행된 것이 아니라, Coursera 프로그램을 활용한 것이라 법률적인 이슈가 있어 수료증 제공이 어렵다고 한다. 따라서 수료증을 제공하는 대신, 링크드인 기입을 통해 프로그램 참가 인증을 할 수 있게끔 한다는데 이게 과연 효과가 있는 것인지는 잘 모르겠다.. 만약 2기를 계획한다면 수료증은 꼭 제공되어야 한다고 생각한다.

 

졸업은 또 다른 시작

2020년 10월 15일을 시작으로 어느새 4개월이 훌쩍 지나고 해가 바뀌어 2021년 1월 28일에 부트캠프를 졸업하였다. 구글 머신러닝 부트캠프를 통해 얻을 수 있었던 게 무엇이냐 묻는다면, 개발을 향한 동기 부여라고 생각한다. 내가 좋아하는 책인 '커리어 스킬'에 다음 구절이 나온다.

 

(생략) 부트 캠프에 가면 잠재적으로 더 크게 성장할 수 있기 때문입니다. 여기에는 사회적인 이유가 있습니다. 그리고 특정 체계가 있을 때 더 잘 배우는 이들도 있기 마련이니까요. 자신과 비슷한 생각을 하는 다른 학생들에게 둘러싸여 있을 때 받는 동기부여가 엄청납니다. 그리고 그때 흡수하는 영감은 책이나 동영상을 통해 받는 영감보다 훨씬 강력합니다.

 

부트캠프에 참여한 사람들과 슬랙 채널에서 수많은 대화를 나누고, 링크드인 프로필을 공유하면서 그들로부터 엄청난 영향을 받을 수 있었다. 그들은 모두 더 열심히 살기 위해, 전문가가 되기 위해 부트캠프에 참여했었고, 그러한 그들의 의지는 링크드인 프로필에 고스란히 담겨 있었다. 그런 그들을 보면서 더욱 열심히 해야겠다는 의지를 얻을 수 있었고, 먼 미래에 정상에서 그들을 다시 만나고 싶다는 꿈을 가질 수 있었다.

 

구글 머신러닝 부트캠프의 졸업은 더 나은 개발자가 되기 위한 여정의 시작에 불과하다.

이번 부트캠프를 통해 만난 수많은 인연과 그들의 이야기는 내 열정에 불씨를 지폈다. 나는 이 열정을 원동력 삼아 진정한 개발자로 거듭나기 위한 여정을 시작해보려 한다. 목표는 언제나 바뀔 수 있기에 이 여정의 끝이 정확히 무엇이 될 것이라고 장담하지는 못하겠다. 하지만 한 가지 분명한 것은 내가 그 여정의 끝에 도달할 수 있다는 점이다. 왜냐면 될 때까지 할 거니까.

 

이 굿즈들.. 절대 못잃어.. 최고야

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

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