Frogrin's Tech Blog

커리어무브 대표 & 마이오퍼 IT헤드헌터 👩🏻‍🏫 류채윤

오늘의 강연자 류채윤 대표님은 IT분야에서 수많은 취준생들의 취업과 이직러들의 이직 경험이 있으신만큼 업계 최신 동향과 현실적인 취업 준비를 위해 필요한 것들에 대해 콕 집어주셨다.

현직자나 업계 인사 담당자가 아니면 알 수 없는 비공개 팁들도 많이 알려주셨는데 나름대로 주요 내용을 정리해보았다.

블로그에 관련 포스팅을 하셨길래 가져와봤다.

개요

• 취업을 생각할 때 처음 드는 생각, 마음가짐이 쭉 이어짐
• 프로젝트가 끝나고 취업활동을 시작하겠다고 생각하지 말고 중간중간 자소서, 경력기술서 등의 서류를 미리 준비할 것
• 서류를 준비하면서 경험 및 면접 대처 방안을 함께 준비할 것
• 자신이 배우고 경험한 것을 타인에게 말로 설명할 수 있어야 함

IT 및 채용 트렌드 현황 분석

• 고물가, 불경기, 인력 채용 극감
• 금융권 디지털 인재 확보 총력
• 스타트업 연합 채용 증가
• 개발자 네트워킹 필요성 강화 (커리어리)
• 현업자와 실제 대화를 나눌 수 있는 플랫폼 인기(커피챗)
• 인턴, 신입 일자리는 많다
  • 채용공고에 있는 필수조건을 모두 만족하는 신입을 뽑겠다는 회사는 많지 않음.
  • 습득력과 향후 계획을 강조하면 충분히 뚫을 수 있음.
  • 나의 관심사와 경험을 공유할 수 있는 블로그나 플랫폼을 활용하면 좋음.
  • 지원하는 걸 두려워하지 마라.

이력서 작성 요령

• 형식은 무조건 통일
  • 글꼴, 글자크기, 자간, 정렬, 날짜표기 방법 등
  • 명사형 어미로 통일
• 이력서는 실무자만 보는 것이 아님, 잘 모르는 사람도 이해할 수 있도록 쉽게 작성
• 단순히 나를 설명하는(설명하기 급급한..) 이력서는 무매력 → 어필(강화, 상승, 이해, 습득)
• 무조건 구체적으로 작성 → 구체적인 내용이 아니라면 기재하지 말 것
• 자격증 등급이 있다면 함께 기재, 너무 오래되거나 직무와 맞지 않는 것은 삭제
• 대내외활동 - 대표적 활동 혹은 프로젝트 (온라인 세미나, 정 없으면 스터디도 ok)
• S/W 스킬 - 상중하가 중요한 것이 아니라 상세 내용 기재(구현, 가능, 보유)
• 수상내역 - 어떤상을 탔는지가 중요한 것이 아니라 나의 역할과 활약이 들어가야 함(담당 역할은 팀장 등의 직책을 의미X)
• 프로젝트 - 성과 및 느낀점이 가장 중요!!!

자기소개서 작성 요령

• NCS 경력기술서 활용(20.정보통신 > 01.정보기술 > 01.정보기술전략·계획 > 05.빅데이터분석)
• 경험나열X, 질문의 의도가 무엇인지, 면접관이 원하는 정보가 무엇인지를 파악
• 성장과정은 직무 성장 관점에서 작성 : 해당 직무로 진입하기까지 어떻게 관심을 가지게 되었는지 + 달려온 과정 (시작(진입) 시점은 중요X)
• 왜? why를 끝없이 질문해라 → 나의 성향과 가치관 확인 가능
• 업무상강점 : 필요 요소가 아닌 직무 관련 강조하고 싶은 역량을 기재
• 어디에서 시킨 것이 아닌 내가 직접 찾아서 공부(독학)한 것도 플러스 요인
• 지원동기와 포부 : 회사의 현재 이슈, 과제에 대한 관심 표현

포트폴리오 작성 요령

• 무조건 참신한 프로젝트 주제가 중요한 것이 아니라 도메인에서 원하는 것! 본인이 한 역할과 배운 점 어필
• 차별화! 다들 쓰는 내용 말고 강점과 입사 후 포부를 어필
• 프로필 작성 : 직무성장과정 축약 + 어필하고 싶은 내용 (형식에 구애받지 말 것!)
• 강점 - 꼭 직무와 관련될 필요는 없지만 직무상 어필이 될 만한 강점이면 좋음.
• 프로젝트 관련 코드, 사진을 과도하게 넣지 않도록 주의
• 포폴은 총 10 페이지 이내로 하는 것이 좋음!

나의 경우에는 데이터 분야에서 주류 영업 경력을 살릴 수 있을지에 대한 고민을 하고 있었는데 어떤 점을 강조해서 입사지원서를 작성해야 할지 조금 가닥이 잡혔다.

무엇보다 류채윤 대표님은 대기업, 목표했던 기업에 이직하고도 또 다시 이직 욕구를 느끼는 사람들을 보고 나의 기질과 성향을 바탕으로 이직 욕구가 생기는 원인을 파악하고 이직 계획을 세워야 할 것을 강조하였는데 마침 내가 직무 변경 이직을 준비하고 있는 중요한 시기이기도 하고 평소 나의 성향과 자아에 대한 고민을 많이 하고 있던 터라 굉장히 와닿았다.

이번 강연으로 인연이 되어 커리어 무브 라이프 리뷰 세션에 참가하여 나의 기질과 무의식에 대해 좀 더 면밀하게 파악하는 시간을 가졌는데 개인적으로는 이직 플랜 뿐만 아니라 앞으로 인생을 살아감에 있어 가져야 할 마음가짐, 타인을 대할 때 취해야 할 태도  등에 대해서도 깨달은 점이 많았다. 라이프 리뷰 세션에 대한 후기는 조만간 자세하게 포스팅 하도록 하겠다.

OT를 마치고 오후에는 현대카드에서 데이터 사이언티스트로 근무중인 현직자분의 특강과 이전 기수와의 대화 시간을 가졌다.
데이터 분야 취업과 이번 과정을 참여하면서 팁이 될만한 사항들을 기록했다.
미래의 나와 혹시 관심이 있는 사람들에게 도움이 되길 바란다

현직자 특강 🧑🏻‍💼 H카드 DS 류성한

• 데이터 직무 분류
  • Data Scientist - 데이터모델링
    1. 리서치 중심 - 특정 고도화에 초점(석/박 위주 채용)
    2. 서비스 중심 - 머신러닝•딥러닝 모델을 비즈니스에 적용
  • Data Analyst - 데이터 추출&분석&시각화
  • Data Engineer - 데이터인프라 구축
• 데이터 직무 공통절차
  1. 문제 발견
  2. 분석 질문 정리 및 정의
  3. 현황 파악 및 분석
  4. 해결방안 도출
• 데이터 직무 필요역량
  • 데이터모델링(분석) : 머신러닝, 딥러닝, EDA, 시각화
  • Software engineering : 알고리즘 코딩테스트, 자료구조
  • 통계지식 : 통계량, 통계검증
  • 기획력 : 인사이트

• 카카오/네이버 등 IT 기업이나 일부 은행권에 지망하는 경우 코딩 테스트 준비 필수!

• Kaggle은 수상은 어렵지만 메달 획득을 목표로 매달 1~2회 정도 참여하는 것 추천

• 기획력, 즉 인사이트 도출을 위해서는 도메인에 대한 관심보다 중요한 것이 없음! 관심있는 도메인을 설정하고 관련 프로젝트 경험을 쌓는 것이 유리

• DS 직무는 코딩, DA 직무는 SQL 역량이 중요, 면접에서 기술 또는 통계 관련 질문이 있을 수 있으니 대비

 
이전기수 교육생 Tip

• 과정 전반부 : EDA 익숙해지기, 기초지식 쌓기 / 채용공고 탐색, 자격증•코테 준비
• 과정 후반부 : 프로젝트 경험 쌓기(모델링, EDA, 협업 등을 통한 성공경험/유사경험) → 프로젝트 과정 중 역할, 어려운 점, 극복 사례 등을 기록해두고 포트폴리오와 자소서에 활용 / 취업박람회•취업 연계 활동 적극 참여 권장

• 과정동안 가져갈 목표를 분명하게 설정하고 목표 달성에 필요한 부분을 전략적으로 취사선택 할 것
• 직무 이해와 도메인 설정, 코딩테스트 준비는 빠르면 빠를수록 좋음!
• 대기업은 코딩테스트, 중견 및 스타트업은 포트폴리오 필수적으로 준비
• 각 기업의 테크블로그•유튜브를 활용하여 실무에서 사용하는 기술들에 대한 정보를 얻을 수 있음, 유튜브 ‘데이터야 놀자‘도 추천
• 부족한 역량 강화를 위해 각종 스터디 활용(자격증, 코테 등)
• 되도록 다양한 주제(확고한 도메인 미설정시)로, 최신 기술을 이용하여 프로젝트 진행
• 블로그, 노션, 깃허브 등 어떠한 방법을 이용해서든 꾸준히 기록할 것
• 긴 과정동안 건강 및 체력관리 필수

현직자 특강에서는 실제 취업에 필요한 부분과 실무에서 데이터 분석가가 하는 역할 등에 대한 정보를 얻을 수 있었고  이전 기수와의 대화에서는 과정을 하면서 미리 준비하면 좋을 사안들과 태도에 대한 조언을 얻을 수 있었다.
 
현직자 인터뷰나 취업 특강을 경험하고 느끼는 바인데 동일한 분야에 종사하고 있을지라도 사람마다 의견들이 조금씩 다르다. 따라서, 나의 성향과 상황에 맞게 필요한 부분을 취사선택하려고 한다

엑셀을 활용한 데이터 분석 👨🏻‍🏫허주용

엑셀 고급함수

1. 상대참조와 절대참조
   1. 상대참조 - ctrl + c/v
   2. 절대참조 =$A$1 (F4키 이용)
   3. 열고정($A1) / 행고정(A$1)
2. vlookup/hlookup
   1. VLOOKUP(조회 값, 조회 값이 포함된 범위, 반환 값이 포함된 범위의 열 번호, 대략적인 일치(TRUE) 또는 정확히 일치(FALSE))
   2. HLOOKUP(조회 값, 조회 값이 포함된 범위, 반환 값이 포함된 범위의 행 번호, 대략적인 일치(TRUE) 또는 정확히 일치(FALSE))
   • False 대신 0/ True 대신 1로도 표기 가능
   • vlookup은 해당값이 여러개일 때 하나의 값 밖에 가져오지 못함.
   • 참조영역은 절대참조하는 습관 들이기!
3. error 표시
   1. if(iserror(수식), 수식이 오류로 평가되는 경우 반환할 값, 수식)
   2. iferror(수식, 수식이 오류로 평가되는 경우 반환할 값)
4. sumif/countif/sumproduct
   1. sumif(조건을 적용할 셀 범위, 추가할 셀을 정의하는 숫자, 식, 셀 참조, 텍스트 또는 함수 형식의 조건)
   2. → 숫자가 아닌 텍스트 조건이나 논리 기호 또는 수학 기호가 포함된 조건은 큰따옴표(“”)로 묶어야 함
   3. countif(찾으려는 위치, 찾으려는 항목)
   4. 기준을 충족하는 셀의 개수를 계산
   5. sumproduct(계산하려는 배열의 첫번째 인수, 계산하려는 배열의 두번째 이후 인수)
      • 배열 인수의 차원은 모두 같아야 함
      • 기본 연산은 곱하기지만 더하기, 빼기 및 나누기도 가능
   6. 해당 범위 또는 배열의 제품 합계를 반환
5. 기타 함수
   1. if(검사할 조건, 조건이 TRUE일 경우 반환할 값, 조건이 FALSE일 경우 반환할 값)
   2. concatenate(text1, text2)
   3. 텍스트 합치기, =A2&B2로도 표기 가능
   • 수식보기 : ctrl + `
   • 함수 자동완성: tab 키

📌 매출 데이터 이용한 프로젝트시 Tip)

• 이익이 0이하인 경우는 제외(숫자필터 이용)
• 프로젝트 목표에 따라 매출, 이익, 판매량, 주문당매출, 주문당이익 등을 적절하게 선정

EDA

1. EDA 개요
2. 기초통계량
   1. 평균(average)/중위값(median)
   2. 분산(var.s)/표준편차(stdev.s)
   3. 최소값(min)/최대값(max)
   4. 사분위수IQR=Q3-Q1
   5. Q1=Quantile.inc(범위,1~3)
   6. n(count)
3. 왜도, 첨도
   1. 왜도(skew)
   2. 첨도(kurt)
4. 박스플롯, 이상치
   1. 이상치(상한) = Q3 + 1.5*IQR
   2. (하한) = Q1 - 1.5*IQR
   3. 수염(상한) =IF(최대값>이상치(상한), 이상치(상한), 최대값)
   4. (하한) = IF(최소값<이상치(하한), 이상치(하한), 최소값)
5. 상관계수
   1. 분석도구 > 상관분석으로 상관계수 계산
   2. 분산형 차트로 두 변수간의 관계 확인

📌 결측치가 있는 데이터 처리시 Tip)

• 보통 파이썬에서는 오류가 나기 때문에 어떻게든 처리 해야함, 그렇다면 엑셀에서는?
• 삭제(데이터가 많은 경우), 평균값 대치, 이전값 대치(시계열 데이터의 경우) 등 상황에 따라 적절하게 처리

엑셀로 이해하는 인공지능 👨🏻‍🏫허주용

지도학습

1. 회귀분석
   1. 회귀분석의 기본 아이디어는 잔차제곱의 합을 최소화하는 기울기와 절편을 찾는 것에서 시작
   2. SST = SSR + SSE
   3. 결정계수(R^2) = 1 - SSE/SST
   4. 손실함수와 평가지표
      1. 손실함수(기계를 위한 수치) : RMSE, MSE, MAE
      2. 평가지표(인간을 위한 수치) : 결정계수(R^2)
      → 손실함수와 평가지표가 충돌할 때 손실함수 오류가 적은 알고리즘 모델을 선택하는 것이 합리적

📚 과제

• 파워쿼리 실습
• 히스토그램 작성
• 지도학습/비지도학습 중 관심있는 분야 실습해보기
• sumproduct 함수 익숙해지기

ASAC 빅데이터 분석 과정 5기가 시작되었다.

교육장소

교육은 면접 장소와 동일하게 프론트원 건물 4층에서 진행되는데 공덕역 4번 출구에서 나오자마자 위치해있어서 쉽게 찾을 수 있다. 신용보증기금을 비롯해서 여러 스타트업 기업들이 입주해있어서 그런지 전체적으로 활기차면서도 안정감 있는 분위기였다. 

6개월 동안 집보다 오래 머무를 공간이니 시설도 중요할텐데 구내 식당, 카페, 라운지 까지 완비되어 있어서 공부에만 집중할 수 있을 것 같다.

인원/성비 

이번 기수는 선발된 28명 중 20명 이상이 여성일 정도로  여성 비율이 압도적으로 높았다.  이번에 지원자가 많아 평소보다 많은 인원을 선발했다고 하는데 보통 한 기수에 25명 정도로 운영되는 것 같다. 부끄럽지만 간단한 자기소개도 했는데 전공자부터 유사 전공자, 비전공자까지 다양했고 대학을 이제 막 졸업한 사람들부터 나처럼 퇴사하고 직무변경 이직을 위해 온 사람들까지 이력도 각양각색이었다. 

훈련기관/사업소개

내일배움카드, 국비지원 교육에 관심이 있는 사람이면 누구나 들어봤을 거다. 일생에 단 한 번 기회가 주어지는 K-Digital Training 일명 KDT라고 불리는 이 사업은 사업관리부처인 고용노동부가 주관하고 첨단산업 디지털 선도기관에서 훈련을 진행하면 대한상공회의소에서 운영지원을 해주는 형태이다.
여기서 첨단산업 디지털 선도기업 아카데미란 기업 실무에 활용하는 자원과 새로운 훈련방식을 접목한 기업 맞춤형 첨단산업 디지털 훈련을 제공하는 곳으로 내가 참여한 과정에서는 T-academy가 되겠다. T-academy는 2010년 3월에 설립되어 SK플래닛의 축적된 경험과 노하우를 바탕으로IT 전문 교육프로그램을 제공하고 매년 수많은 스마트 ICT 전문가를 양성하고 있다.

교육 기간/커리큘럼

2024년 3월 20일 부터 9월 7일까지 총 920시간의 교육을 거치게 된다.커리큘럼은 크게 데이터 분석에 필요한 역량학습과 기업 연계 실전 프로젝트로 구성된다. 약 3개월간 분석 역량 학습을 단계별로 나누어 진행하게 되는데 상세한 내용은 다음과 같다.

• 초급
  • 엑셀로 시작하는 데이터 분석
  • 파이썬
  • 자료구조 및 알고리즘
  • SQL
• 중급
  • 웹데이터 수집 기술
  • EDA 및 전처리
  • 태블로 데이터시각화
  • 수학/통계
  • 머신러닝모델 개발실습
• 고급
  • 딥러닝 기초
  • 딥러닝 모델 개발실습(텍스트/이미지)
  • 클라우드 분석환경 구축
  • 캐글 데이터 분석

이후 2개월 반 동안은 기업 연계 실전 프로젝트를 진행하게 되는데 프로젝트 산출물을 가지고 공모전, 빅데이터 경진대회에 참여하거나 취업시 포트폴리오도 활용할 수 있다. 이 외에도 중간중간 취업 활동을 위한 세미나, 특강, 컨설팅 등이 계획되어 있어 과정 이후 빠른 취업을 고려중인 훈련생에게는 좋은 기회라고 생각한다

수료 평가 기준

생각보다 출결이 큰 비중을 차지한다.

단위기간(기준일로부터 1개월)의 50% 이상을 결석하거나 전체 과정의 80% 미만 출석하게 되면 수료를 할 수 없는데 외출, 지각이 3회 쌓이면 1번의 결석으로 처리된다.

하루에 지각, 조퇴, 외출 사유가 중복으로 발생했다면 1회로 적용하는 것이 아니라 전부 카운팅에 들어간다.
기업 채용시험이나 관련 자격시험, 결혼, 사망 등의 사유가 발생하면 사전고지 및 증빙서류를 제출하고 출석을 인정 받을 수 있다. 병원진료도 진료확인서를 증빙하면 전체 훈련일수의 10% 까지는 출석 인정이 되긴 하는데 웬만하면 병원 갈 일을 만들지 않는 것이 목표다.

엎어지면 코 닿을 거리를 운전해서 통근하다가 출퇴근 시간 지옥철을 뚫고 왕복 2시간을 움직이게 되었으니 통근시간을 어떻게 활용할지 고민중이다. 각오를 단단히 다지고 임한 만큼 개근을 목표로 성실하게 참여 할 생각이다.

훈련장려금

월 최대 316,000원의 훈련장려금이 주어지는데 일 훈련비 15,800원을 단위시간 내 출석일수에 해당하는 날만큼 지급하는 형식이다. 단위기간의 20%를 결석했다면 해당 일자분만큼 제외하고 훈련금이 지급되지만 결석일수가 단위기간의 20% 넘어간다면 지급 자체가 되지 않는다.
또한, 근로자나 자영업자, 구직급여 지급 대상자, 지자체 청년수당 등을 지원받고 있는 사람에게는 훈련금이 지급되지 않는다. 나의 경우 아직 퇴직처리가 되지 않은 상태이기 때문에 퇴직처리 후 4대보험 상실에 대한 증명서를 제출해야 한다.

국민취업지원제도

구 취업성공패키지 일명 취성패로 불리기도 했던 이 제도는 청년이라는 이유만으로 취업지원 수당을 지원받는 좋은 제도이다. 나는 앞서 말했다시피 아직 재직중인 상태였기 때문에 월 50만원의 수당을 지급받을 수 있는 1유형을 신청하기 위해 소득산정 기준일인 1개월이 지난 시점에 신청을 계획하고 있었는데 4대보험 상실만 된다면 소득 산정 대상자가 아니기 때문에 바로 신청이 가능하다고 한다. 혹시 나처럼  퇴사 후 소득 때문에 신청을 망설이고 있다면 주저하지 말고 당장 신청하길 바란다.
국민취업지원제도를 신청하면 초기 3회의 상담을 필수로 거치게 되어있다. 사실 과정을 시작하면 고용센터에 방문할 여유가 없을 것 같아 걱정을 하고 있던 참이었는데 고용센터까지 갈 것 없이 제이엠커리어 라는 위탁기관에서 상담을 받을 수 있다고 한다. 위치도 교육장소인 공덕역 인근에 위치하고 있어 점심시간과 퇴근 후 시간을 이용할 수 있을 것 같다.
개인적으로 일과 시간 일부를 내어 국민취업지원제도에 대한 안내를 해주는 부분에서 T-academy가 훈련생들을 위해 세심하게 신경쓰고 있다는 느낌을 받았다

온라인 강의/자격증 취득 지원

데이터분석(준)전문가, 빅데이터 분석기사, SQL전문가, 태블로 등의 관련 자격증 응시료를 지원한다. 나는 ADsP를 취득하고 현재 빅분기 필기를 접수해 둔 상황인데 한번에 붙어서 실기 접수 때 활용해야겠다.
T아카데미 웹사이트를 통해 다양한 온라인 강의도 지원한다. IT 관련 온라인 강의 서비스를 제공하는 업체들이 많지만 어떤 강의를 들어야 할 지 고민스럽고 양질의 강의는 금액이 부담스러웠는데 현재 진행중인 과정의 커리큘럼에 맞는 양질의 강의를 무료로 수강할 수 있으니 적극 활용해야겠다.

아직 과정의 초반이지만 데이터 분석과 데이터 분석 부트캠프에 관심이 있는 사람이라면 T아카데미의 ASAC 빅데이터 분석가 과정을 고려해보길 추천한다. 과정을 마칠 때 쯤이면 적극 권장을 하고 있을지도 모르겠다. 아무튼 6개월 동안 이 과정을 통해 데이터 분야로 진출하기 위한 기반을 단단히 다질 수 있길 바란다.

 데이터 분석가로 진로를 정한 뒤 독학으로 ADsP 자격증을 취득하고 유튜브, 인프런 무료 강의 등을 통해 파이썬을 공부하기 시작했다. 그러나 진짜 데이터 분석가에게 필요한 역량은 무엇인지, 실무에서는 어떤 프로젝트를 진행하고 어떤 테크닉을 사용하는지 알 수 없어 답답함을 느꼈다. 고민 끝에 퇴사를 결정하고 부트캠프에 참여하면서 짧은 시간이나마 데이터 분석가가로 거듭나기 위해 집중하는 시간을 가지기로 했다. 요즘 워낙 많은 부트캠프가 쏟아져 나오는 탓에 여러 후보들이 있었지만 SK플래닛 Tacademy에서 주관하는 ASAC 빅데이터 분석가 과정으로 결정한 것은 아래의 조건 3가지를 모두 만족했기 때문이었다.

1. 데이터 분석에 필수적인 테크닉을 기를 수 있는 커리큘럼이 잘 짜여 있을 것
2. 실무에서 사용되는 기법을 적용하여 실전 프로젝트를 진행할 수 있을 것
3. 오프라인으로 진행될 것 & 퇴사 후 공백 없이 바로 시작할 수 있을 것

 ASAC 과정은 실제 기업 연계 프로젝트를 진행해 볼 수 있고 취업에 대한 각종 특강 및 멘토링을 지원한다는 점에서 매력적이었다. 전액 국비지원으로 운영되는 K-Digital Training 과정이라는 점과 매월 훈련장려금과 특별훈련수당으로 월 31만 6천 원을 지원한다는 점도 퇴사를 앞둔 나에게는 더할 나위 없이 좋은 조건이었다.

선발은 서류접수 >> 사전 평가 및 면접  >> 합격자 발표 순으로 진행되었다.

2월 18일 [서류접수]

구글 폼으로 '지원동기, 그동안의 공부과정, 본과정을 통해 얻고 싶은 것' 등의 문항으로 구성된 간단한 신청서를 작성해서 제출했다. 접수를 한 다음날인 2월 19일 오전에 익일 중으로 서류심사 결과를 안내해 주겠다는 문자를 받았고 예정대로 2월 20일 오후에 서류 합격과 함께 면접 일정을 전달받았다.

2월 25일 [사전평가 및 면접]

 사전평가 및 면접은 실제 교육장인 프론트원 건물 4층에서 진행되었다. 공덕역 4번 출구에서 나오면 바로여서 찾기 굉장히 수월했고 신용보증기금을 비롯한 다양한 스타트업 회사들이 입주해 있어 전체적으로 활기차고 관리가 잘 되어있다는 인상을 받았다. 면접에 앞서 사전평가 먼저 진행되었다.  평가문항은 파이썬 기초 문법에 대한 내용과 통계 전반에 대한 내용을 다룬 객관식 문항으로 구성되었다. 사실 파이썬의 기초 수준만 공부한 상태였기 때문에 코딩테스트의 형식을 예상하고 굉장히 걱정을 했었는데 나 정도의 수준에서도 풀 수 있는 간단한 문제들로 이루어져 있어 선발에 대한 기대감을 높일 수 있었다. 추가 문항은 선발에는 반영되지 않고 참고용으로만 이용된다고 했는데 통계 외에도 미적분, 벡터들의 개념도 포함되어 있는 듯했다. 너무 오래돼서 아리까리한 부분은 있었지만 문제 난도 자체는 높지 않다고 느껴졌다. 고등학교 때 이과 수학을 배웠거나 대학에서 공업수학을 배웠다면 어렵지 않게 풀 수 있을 것 같은데 문과 출신인 비전공자라면 어려울 수 있겠다는 생각이 들었다. 

 면접은 너무 가볍지도 무겁지도 않은 분위기에서 진행되었다. 다대다 형식으로 진행되어 나와 함께 면접을 본 다른 지원자들의 이야기도 들을 수 있었는데 다들 다양한 이력들을 가지고 저마다의 이유로 이 과정에 지원한 것 같았다. 면접을 보는 강사님들도 이 지원자가 이 과정을 어떠한 각오로 임하는지, 평소 어떤 도메인에 관심을 가지고 어떤 프로젝트를 수행할 수수 있을지를 중점적으로 보시는 것 같았고 지원자만큼의 열정이 느껴져서 굉장히 믿음이 갔다.

 3월 4일 [최종발표]

기다리던 합격 소식을 전달받게 되었다. 현재의 나는 매우 의욕적이고 새로운 지식을 습득하고 적용할 것에 대한 기대로 가득 차 있다. 앞으로 6개월, 이 과정을 통해 나와 같은 분야를 꿈꾸는 사람들의 다양한 생각들을 들어보고 데이터 전문가로서 방향성을 잡는 좋은 경험이 되길 바란다.