부스트캠프 AI Tech Product Serving, 러닝 마스터 강의 후기


  • 부스트캠프 AI Tech 1~3기에서 강의했던 내용을 회고한 글입니다
  • 강사 입장에서 교육을 교육 과정을 설계했는지, 무엇을 느꼈는지를 다루는 글입니다



부스트캠프 AI Tech

  • 부스트캠프 AI Tech는 네이버 커넥트재단과 업스테이지가 함께 만드는 교육 과정입니다
  • 글을 작성하는 22년 6월 기준 3기까지 진행되었으며, 3기는 막 끝났고 이제 4기를 준비하고 있습니다
  • 저는 부스트캠프 AI Tech 1~3기에 모두 참여했습니다. 어떤 방식으로 참여했는지 말씀드리면
    • 1기 : 현업자 커리어 특강 1시간 30분 발표
    • 2기 : Product Serving 약 20시간 강의
    • 3기 : Product Serving 약 20시간 강의 + 러닝 마스터 역할

참여했던 부분을 하나씩 이야기해보겠습니다


1기 : 현업자 커리어 특강

  • 현업자 커리어 특강은 1회성 특강으로 부스트캠퍼 분들에게 제가 커리어를 어떻게 발전시켜왔는지, 그 과정에서 어떤 것을 느꼈는지를 주로 다루었습니다
  • 불합격, 실패를 바라보는 관점과 데이터, AI 직군은 무엇이 있는지 이 시기에 무엇을 생각해보면 좋을지 등을 공유했습니다
  • 1회성 특강이라 한번 진행했으나, 리액션을 잘 해주셔서 뿌듯했던 기억이 남은 특강이였습니다



2기 : Product Serving

  • 특강을 진행하고 몇 달 후, MLOps 중 Serving 강의를 할 수 있는지에 대한 문의를 받았습니다. 회사 업무도 꽤 있던 상황이라 바로 답변을 드리진 못했고, 미팅을 진행했습니다
    • 1기 교육 과정을 들어보니 강의의 퀄리티가 좋다고 느꼈으며, 강의를 제안한 Product Serving은 제가 익숙한 부분이라 많은 고민 끝에 진행하기로 했습니다(고민 과정에서 김성훈 대표님에게 제 고민을 이야기했고, 그 부분에 대해 흔쾌히 이야기해주셨습니다)
  • 강의 설계를 위해 들은 부분은 “Product Serving”, “약 20시간”이 핵심이였습니다. 강의를 설계하는 권한도 제게 주어졌기에 여러가지 관점으로 강의를 설계했습니다
    • 이 강의 설계하기 1달 전 쯤, 김창준님의 Really Effective Teacher 과정을 수강하며 교육을 어떻게 설계할 것인가, 어떤 방식으로 교육을 평가할 것인가를 학습했습니다. 교육하는 것이 제게 즐겁다는 것을 알기에, 과정에서 배운 것을 부스트캠프 AI Tech에 최대한 적용하려고 했습니다.


강의 설계를 하며 다음과 같은 내용을 작성했습니다. 생각 중 제일 핵심적인 부분은 다음과 같습니다.

  • “수강생분들이 강의를 듣고 어떤 모습이길 바라는가?”라는 질문을 하고 이 질문 기반으로 강의를 설계했습니다. 제일 중요한 부분은 “수강생이 어떤 식으로 변화하도록 강의하고 싶은가?”라고 생각했습니다
  • AI 엔지니어로 시작하기 위해선, 꽤 많은 지식이 필요합니다. 이 많은 지식을 모두 잘하는 사람을 찾기 어렵고, 신입 중에 이런 역량이 모두 있는 사람은 거의 찾기 어렵습니다
    • 그래도 기초 역량을 갖추는 것은 가능하다고 생각해, AI 엔지니어의 기초 역량이라 생각하는 부분을 최대한 담았습니다
  • 단순히 기술만 알려주는 강의는 이미 많이 존재합니다. 현업에서 일하면서 느낀 점은 “문제 정의를 잘 하는 것이 매우 중요한데, 교육에서 문제 정의에서 다루지 않기 때문에 기술에 매몰되는 경우가 많다”입니다
    • 문제 정의에 대해 강의하는 것이 추상적인 부분이라 어렵지만, 이 부분을 꼭 추가해서 스스로 문제를 정의할 수 있는 습관을 가지도록 하고 싶었습니다
  • 프로토타입부터 점점 완성화된 제품을 만드는 점진적인 과정을 경험하도록 해주고 싶었습니다
    • 회사에선 처음부터 제품을 만들자!라는 것보단 프로토타입부터 만들어서 이 프로젝트가 어느정도 잘 진행될지 고민하고, 더 리소스를 투입할지 고민하는 경우가 존재합니다
    • 이는 리소스가 한정되었고, 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과 다르게 개발을 하는 것이 바로 성공을 보장할 수 없기에 점진적으로 개발하는 과정을 경험하게 하고 싶었습니다
  • 1기분들이 어떤 프로젝트를 했는지 들어보니, AI 엔지니어 과정인데 최종 프로젝트에서 웹을 구축하기 위해 프론트를 따로 공부하는 모습을 보였습니다
    • 물론 프론트를 하면 더욱 좋지만, 제한된 시간에서 효율적으로 개발하기 위해 AI 엔지니어(혹은 데이터 분석가, 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등)가 프론트엔드를 꼭 해야할까라는 생각이 들었습니다
    • 2021년부터 회사에서 Streamlit을 사용해 프로토타입을 개발했는데, 완벽한 프론트엔드가 아니여도 대략적인 프론트엔드를 구현할 수 있다는 것을 경험했습니다
    • 따라서 프로토타입을 만들도록 Streamlit을 가르치기로 결심했고, 프론트엔드를 꼭 하진 않아도 될 수도 있다는 점을 공유하고 싶었습니다
  • 여기서 또 고민했던 부분은 Streamlit은 스크립트로 개발하는데, 아마 많은 분들이 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝을 학습할 때는 Jupyter Notebook으로 학습할 것이라 생각했습니다
    • Jupyter Notebook에서 프로토타입을 만들 수 있는 Voila를 사용해 간단하게 프로토타입을 구현할 수 있도록 먼저 가르친 후, Streamlit을 가르치기로 했습니다(프로젝트 진행 과정에서 Notebook => Python Script가 더 적절해 보였습니다)
  • 비즈니스도 잘 아는 사람이 될 수 있도록 도와주고 싶었습니다
    • 대부분 기술적 역량에 집중하다보니, 비즈니스를 잘 모르는 경우가 많습니다. 저는 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어, 백엔드 개발자 등 모든 사람들이 자신이 속한 회사의 비즈니스는 잘 알고 있으면 좋다고 생각합니다
    • 다만 문제 정의와 비슷하게 비즈니스를 공부하는 개념이 생소하고, 알려주기 어렵다고 생각했습니다. 그럼에도 불구하고 비즈니스를 아는 사람이 더욱 업무를 잘 할 수 있겠다 생각해서 비즈니스와 문제 정의를 하나로 합쳐 강의를 진행했습니다
    • 비즈니스 공부법 - 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트도 비즈니스를 알아야 합니다에 작성한 내용보다 더 많은 내용을 정리해서 핵심 위주로 공유했습니다


  • 그렇게 위와 같은 커리큘럼이 완성되었습니다. 점진적으로 개발하며 문제 정의와 비즈니스를 아는 AI 엔지니어가 될 수 있도록 많은 내용을 담았습니다
  • 학습을 잘 할 수 있도록, 강의 초반에 학습을 어떻게 하면 좋은지 어떤 학습 방법들이 있을지 예시를 공유하고 + 복습을 효율적으로 할 수 있는 방법 등을 제공했습니다
    • 강의 PDF 자료를 확인해보니, 1400쪽 가량으로 자료를 만들었습니다. 나중에 현업에서 갈 때 한번 참고하면 좋겠단 생각으로 강의 자료를 만들었습니다
  • 작성한 코드는 Boostcamp AI Tech Product Serving Github Repo에 나와있습니다. 멘토분들이 잘 도와주셔서 좋은 자료를 만들 수 있었습니다.



3기 : Product Serving + 러닝 마스터

  • 2기 강의에서 Product Serving을 교육한 후, 학생분들의 학습 과정, 심리 상태를 파악했습니다
  • 하나의 주제를 5개월동안 학습하는 일은 집중력이 매우 필요한 일이고, 심리 상태가 많이 변할 수 있습니다. 처음에 학습 의욕이 높았다가 점점 낮아질 수 있고, 그 부분을 교육 기관에서도 인지하고 있었습니다
    • 저도 부트캠프 과정을 수강했기에 학습하는 동안 어떤 심리 상태일지 간접적으로 유추할 수 있었고 이 부분도 케어하는 역할이 필요하다 생각했습니다
  • 여러 고민 끝에, 3기 시작하기 전에 운영진 분들에게 “러닝 마스터”란 역할을 제안했습니다
    • 러닝 마스터란 러닝 메이트처럼 교육하는 전체 기간동안 같이 뛰는 마스터(=강사)입니다. 과정에서 힘든 내용이 있다면 왜 어려운지, 고민이 있다면 어떤 고민이 있는지 함께 나누기, 커리어를 위한 여러 코칭 등을 하는 역할입니다

러닝 마스터의 역할도 잘 하고 싶단 생각에 여러가지를 부스트캠프 AI Tech 운영진분들에게 제안했습니다.

  • 1) 심리적 안정감을 위해 익명 채널 생성
  • 2) 러닝 마스터와 커뮤니케이션 할 수 있는 채널 생성
  • 3) 월 1회씩 러닝 마스터와 만나는 시간 만들기
  • 4) 주기적으로 커리어 코칭, 이력서 피드백


1) 심리적 안정감을 위해 익명 채널 생성

  • 교육 과정을 들으면 심리적 안정감이 낮아질 수 있습니다. 너무 많은 공부량에 압도될 수 있고, 이 공부를 계속 하는게 맞을까?란 생각을 할 수 있습니다
    • 위와 같은 생각 중 “나만 그런 것이 아닐까?, 나만 지금 진도를 따라가지 못하는 것이 아닐까?” 등의 생각도 할 수 있습니다
    • 많은 분들이 이런 생각을 하고 있고, 나 혼자가 아니라 많은 사람들이 이런 감정을 느끼고 있구나를 알게 되면서, 서로를 위로하고 격려할 수 있도록 만들고 싶었습니다
  • 슬랙에서 익명으로 메세지를 보낼 수 있는 AnonymityBot를 사용하자고 제안했습니다

  • 익명 채널이라 이상한 이야기나 험담이 올라오면 어쩌지?란 생각을 했으나 캠퍼분들에게 이 채널이 왜 존재하고, 이 채널에선 이것만은 지켜주세요라는 몇가지 규칙을 공유했습니다. 다행히 과정이 끝나는 동안 걱정했던 부분을 경험하지 않았습니다.

  • 익명 채널에선 자신들의 고민을 솔직하게 공유하기, 궁금한 부분에 대한 질문하기 등 여러가지 내용이 올라왔습니다. 또한 감사함을 표현하는 분도 계셨습니다. 많은 분들이 서로에게 좋은 영향을 주었습니다

데이터로 보면 5개월간 약 1,000개의 메세지가 전송되었고 교육 과정 슬랙 중 많은 대화가 오고 간 채널 중 하나입니다.


2) 러닝 마스터와 커뮤니케이션 할 수 있는 채널 생성

  • 슬랙 채널은 함께자라자는 의미로 함께자라기라고 만들었습니다. 김창준님의 함께 자라기의 책도 추천하며 혼자 성장하는 것 이상으로 함께 성장하는 것의 중요성을 공유했습니다
  • 3)에서 나온 저와 주기적으로 만나는 시간에 대한 내용도 공유하고, 캠퍼분들의 고민도 들었습니다. 이 채널도 익명으로 메세지를 보낼 수 있도록 설정했습니다
  • 저와 대화는 모두 이 채널에서 진행되었습니다

  • 너무 좋게 봐주셔서 감사했던 메세지

  • 위와 같은 내용을 주기적으로 전달했습니다(위 이미지를 자세히 보시려면 클릭 부탁드려요)


3) 월 1회씩 러닝 마스터와 만나는 시간 만들기

제가 러닝 마스터의 역할을 하며 이야기하고 싶었던 내용은 다음과 같습니다

  • 단기적으로 여러분들이 취업을 하기 위해 무엇을 해야할까요?
  • 장기적으로 여러분들의 삶을 잘 살기 위해 어떤 고민을 해야할까요?
  • 부스트캠프에서 학습하며 생길 수 있는 고민 상담하기
  • 주기적으로 읽으면 좋은 컨텐츠 제공하기

위 내용을 전달하기 위해 월 1회씩 캠퍼분들과 만났고, 수시로 슬랙에 여러 메세지를 전달했습니다. 저와 이야기하는 시간은 두런두런(Do Learn Do Run)이라는 이름으로 지었습니다.

  • 처음 두런두런 세션 후, 많은 분들이 느낀 점을 작성해주셨습니다. 이 느낀 점을 보고 더욱 자극 받아 열심히 해야겠단 생각이 들었습니다.
  • 두런두런 세션은 총 5회였는데, 다음과 같은 내용으로 진행되었습니다
    • (1) 직군 이야기, 제 커리어 이야기, 삶의 지도, 질문하는 법
    • (2) 이력서 작성하기
    • (3) 산업, 회사 찾아보기
    • (4) 프로젝트 매니징, 시스템 디자인 아키텍처 설계
    • (5) 면접 이야기
    • 두런두런 외에 Product Serving의 마스터 클래스도 활용해 실제론 8회 이상의 내용을 전달했습니다
  • 같이 공부하다보니 남과 비교하는 경우가 있을 수 있는데, 이 부분에 대해서도 자세히 다룬 시간이 있었습니다. 임수정님께서 강의를 듣고 느낀 점에 대해 작성해주시기도 했습니다. [함께자라기] “남과 비교하기”의 오류
    • 데이터 분석에서 자주 나오는 개념인 코호트로 생각해볼 수 있도록 제안드렸습니다


4) 주기적으로 커리어 코칭, 이력서 피드백

  • 제가 보낸 대부분 메세지는 위와 같이 장문의 메세지가 많습니다. 많은 내용을 압축적으로 잘 전달하고자 노력했고, 감정 상태를 공감하며 여러 이야기를 드렸습니다.
    • 단순히 “잘하고 있어!”만 이야기하는 것이 아니고, 여러 관점으로 이야기를 드리며, 그럼에도 불구하고 우리는 하나씩 나아가고 성장하고 있다는 이야기를 드렸습니다
    • 반복적으로 나오는 내용은 두런두런 세션에서 이야기하고, 그 외에 질문이나 고민 상담에 대해선 메세지로 답변드렸습니다. 보통 메세지로 답변드리고, 다음 달 두런두런할 때 간단히 리마인드하는 방식으로 진행했습니다

  • 두런두런 세션에서 이력서를 작성하고 공유하면 피드백드린다고 말씀드린 적이 있습니다. 150명 정도 되는 분들이 이력서를 올려주셨고, 공통적인 부분과 개인적인 부분을 나눠서 피드백 드렸습니다
    • 피드백 하는 과정이 오래 걸리지만, 그럼에도 불구하고 한번 이력서를 피드백하는 일이 캠퍼분들에게 좋은 경험이 될 수 있을 것이라 믿고 다양한 관점으로 피드백 드렸습니다



러닝 마스터에 대해 캠퍼분들이 느낀 점

  • 위 이미지를 자세히 보시려면 클릭하시는 것을 추천합니다



교육을 만드는 과정

  • 교육을 만드는 과정은 제게 큰 보람을 느끼는 작업입니다. 어떻게 해야 더 좋은 교육을 만들 수 있을까? 어떻게 해야 학습 효과를 더 높일 수 있을까? 함께 성장할 수 있는 시스템은 어떻게 만들 수 있을까?
    • 위 고민 외에도 여러가지 고민을 하면서 지내고 있습니다. 정답은 무엇인지 모르지만, 지금 제가 할 수 있는 것과 떠오르는 아이디어를 진행해보고 더 좋은 길로 나아갈 수 있도록 계속 노력하고 있습니다
  • 저는 “영향력”이란 Metric을 중요하게 생각합니다. 제 행동으로 많은 분들에게 좋은 영향을 미치는 삶을 계속 살고 싶습니다
  • 이 글을 보는 분들에게도 작은 영감이 되었길 바랍니다. 교육 관련 이야기를 하고 싶으시다면 제 메일(snugyun01@gmail.com)으로 연락주세요!
  • 제게 도움이 되었던 책 1권을 공유드리며 글을 마무리하겠습니다 :)

카일스쿨 유튜브 채널을 만들었습니다. 데이터 사이언스, 성장, 리더십, BigQuery 등을 이야기할 예정이니, 관심 있으시면 구독 부탁드립니다 :)

PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 만들었습니다. 문제 정의, 지표, 실험 설계, 문화 만들기, 로그 설계, 회고 등을 담은 강의입니다

이 글이 도움이 되셨거나 다양한 의견이 있다면 댓글 부탁드립니다 :)

Buy me a coffeeBuy me a coffee





© 2017. by Seongyun Byeon

Powered by zzsza