10년 동안 진행한 데이터, AI 교육 정리 : 어떤 경험들이 쌓여 지금의 내가 되었을까

in Diary on diary


오랜만에 과거 회고 글을 읽다가, 교육 경험(발표 포함)을 정리하면 좋을 것 같아 쭉 정리해본다. 커리어를 쌓는 동안의 경험을 정리하는 글이라고 생각해도 좋을 것 같다.

1. 2016년에 부트캠프 수강

요즘은 부트캠프가 흔하지만 이 당시엔 부트캠프가 흔하지 않았다. 이 당시 내 친구들은 대학원에 갔는데, 나는 남들이 다 A를 하면 A를 안하고 싶어해서 부트캠프를 들었다. 지금처럼 국가의 지원도 없었고, 돈을 다 내고 들었다. 그 과정에서 파이썬, 선형대수 등을 배웠다. 그 당시 강사님이셨던 분의 강의 스타일이 좋았다. 모든 것을 따라치면서 라이브 코딩을 하셨다. 아 그리고 이 분이 16년에 이더리움 이야기했는데 좀 더 들을걸..^^.. 이 스타일이 내게도 큰 영감이 되었다. 그리고 어려운 내용을 쉽게 설명해주는 동기가 있었는데, 덕분에 수월하게 이해했다.


2. 각종 발표

2018년에 기술 발표를 처음 진행했다. Little Big Data에서 했던 기억이 난다. 이 발표에서 데이터 분석을 위한 인프라 발표를 진행했다. 해온 일에 대해 덤덤하게 발표했는데 솔직히 제대로 했나 싶었다. 말이 빨랐을 것이다. 그 이후로 Data Science Intro(데이터쪽 공부하고 싶은 사람들을 위한 가이드) 발표로 대학교, Okky 등을 갔던 기억이 있다.

첫 발표 링크 : https://www.slideshare.net/slideshow/little-big-data-1/94586342


3. 조교 생활

2018년에 퇴사 후, 데이터 엔지니어링 교육에서 조교 생활을 했다. 나도 데이터 엔지니어링을(스파크, 스칼라) 익히면서 수강생분들을 위해 정리 자료를 만들고, 수강생분들이 강의를 잘 듣는지, 다른 일을 하는지도 확인하며 강사님에게 공유했다. 앞에서 보는 것과 뒤에서 보는 것의 차이가 있을거라 생각했다(그리고 이 강사님은 나중에 내 상사가 되었다. 이 분 덕분에 회사에서 많은 경험을 할 수 있었다)

2020년에 친한 동생이 파이토치 강의를 진행해서 그 강의 조교로 참여했다. 이 때도 위와 비슷하게 수강생분들을 챙기면서 친한 동생도 챙겼다(강사는 회사 업무도 하고 강의 준비하느라 고통이 많다는 것을 더 느꼈다)

이 시기에 조교 생활로 교육장에서 강사가 어떤 고민을 하는지, 수강생은 어떤 것이 어렵고 그 때 어떤 반응을 하는지, 실제로 집중을 얼마나 하는지 등을 이해할 수 있었다


4. 번역 & 교육 자료 퍼블리싱

네이버 커넥트재단의 Edwith에서 MIT 강의를 번역하고 정리하는 일을 했다. 어떻게 배치해야 하고, 추가 참고 자료는 뭐가 좋을지 등을 고민했다. 레퍼런스를 어떻게 추가해야 할지에 대해 고민했다.

그리고 빅쿼리 책을 번역했다. 내 커리어에서 Google Cloud의 BigQuery를 빼먹을 수 없다. 빅쿼리 덕분에 GDE(Google Developer Expert)도 하게 된거고, 데이터 엔지니어링의 한 축을 이해할 수 있게 되었다. 단독 번역이 아닌 공동 번역이었는데, 같이 번역해주신 분에게 많이 배웠다. 이 경험이 나중에 AI 엔지니어링 단독 번역할 때 도움이 되었다.

GitHub에 I Want to Study Data Science Repo도 만들었다. 지금 보니 GitHub Star가 1,800개 있다. 지식 공유를 계속 해왔다.

https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science


5. 온라인 강의

2021년에 온라인 강의를 찍었다. 발표를 했던 경험이 있어서 쉽고 직관적으로 정리했다. 내가 들었던 교육의 장점을 최대한 합쳐서 전달하려고 했다. 컨퍼런스 발표는 계속 하고 있어서, 발표하는 실력이 계속 늘어났다. 강의도 비슷하게 하면서 계속 개선할 수 있었다.



6. 사내 교육

사내에서 데이터 관련 교육을 많이 진행했다. PM분들이 지표를 어떻게 정의해야 하는지, 실험은 어떻게 하고 로그는 어떻게 설계해야 하는지, 쿼리는 어떻게 짜는지 등 다양하게 알려드렸다. 디자이너 분들에게도 데이터를 바라보는 관점을 알려드렸고, 이 때 같이 학습한 PM, 디자이너 분들 모두 좋은 회사에서 일하고 계신다.

사내에 BigQuery 강의 PPT만 1000쪽이 되었다. 미국 컨퍼런스에 다녀왔을 때도 지식 공유를 했고, 사내 기술 블로그 운영자로 유용한 내용들을 수시로 공유했다.

아, 별개로 업무 시간 외에 퇴근 후에 인턴/신입들을 위한 교육 자료를 만들었다. 이 때부터 카일스쿨을 사용했다. 데이터 분석가가 개발 역량을 갖추는 것이 필요하다 생각해서 쉘 커맨드, GitHub Action 등을 알려줬고 일하는 마인드도 알려줬다.

https://github.com/zzsza/kyle-school


7. 네이버 부스트캠프 AI Tech

네이버 부스트캠프 AI Tech 2기부터 강의를 진행했다. Product Serving 주제였는데, MLOps에 관심이 많아서 관련 자료를 많이 익히고 회사에서도 프로젝트를 했던 경험을 좋게 봐주셨다. 사실 처음에 제안을 받았을 때는 거절했는데, 지금 업스테이지 대표님이신 김성훈 대표님이 전화를 주셔서 30분 정도 이야기를 나누고 강의를 하기로 다짐했다.

2기 수업을 진행했고, 나도 부트캠프를 했기 때문에 교육 과정에서 느끼는 다양한 감정이 이해가 되었다(남과 비교하기 쉽고, 번아웃 빠지기 쉽고 등등..) 그래서 3기 때부터 ‘러닝마스터’라는 역할이 필요하다고 하면서 이 역할도 같이 진행했다. 매달 시간을 가졌는데, 어떻게 커리어를 쌓아야 할지, 어떤 멘탈을 가질지, 그리고 학생분들의 고민을 받아서 상담, 이력서나 모의 면접 등을 진행했다. 프로그램의 이름은 두런두런(Do Learn Do Run)이였는데 들으신 분들이 제일 기대되는 시간이라고 해주셔서 감사했다.

네이버 부스트캠프 AI Tech는 이제 운영하지 않지만, 이 당시에 많은 분들을 만날 수 있었다. 실제로 수강생 중 몇 분은 같이 일하는 동료가 되었다. 이제 과정이 운영되지 않아 너무 아쉽다

https://zzsza.github.io/diary/2022/06/17/boostcamp-aitech-lecture-design-retrospective/


8. Really Effective Teacher 수업

함께자라기의 저자이신 김창준님의 Really Effective Teacher 수업을 들었다. 이 교육을 기점으로 내 강의 스타일이나 전략이 더 좋아졌다. 여기서 배운 것을 부스트캠프 AI Tech에도 적용했다.

요즘 AI 잘 쓰려면 암묵지가 중요하다고 하는데, 암묵지 개념을 초반에 말씀해주신 대부분은 김창준님의 교육(AC2)을 들었을 것이다. CTA(Cognitive Task Analysis) 개념이나 암묵지 내용을 창준님이 많이 전파해주셨다. 최근에 야생 학습이란 책을 쓰셨는데, 이 때 배운 내용이 책에 다 나와있다. 나만 알고 싶었는데(?) 이제 책으로 공개되었다.


9. 인프런 강의

갑자기 데이터 관련 강의를 내고 싶어서 퇴사하고 인프런에 강의를 냈다. PM을 위한 데이터 리터러시라는 제목인데 현재 3100명이 수강해주셨다. 이 강의는 논리적 사고, 문제 정의가 데이터와 어떻게 연결이 되는지를 알려주는 강의다. 현 시점에도 이런 강의가 거의 없다. 자신의 사고 흐름, 소프트 스킬에 대한 내용을 담아서 요즘에도 회사에서 다 같이 스터디하는 경우도 있다.

이 강의는 15시간 강의인데 진짜 내 모든 것을 담았다. RET에서 배운 전략들을 거의 다 써먹었다. 시간이 흘러도 꾸준히 판매되는 강의라 신기하다는 인프런의 피드백도 들었다.

그 당시 만든 PM을 위한 데이터 리터러시 강의 : https://inf.run/9f73i


10. 강의 만들기 모임

개발자 글쓰기 모임 글또를 운영하면서, 강의를 만들고 싶은 사람들을 모았다. 과거에도 해봤지만 사람들이 바빠서 이탈하는 경우가 많았다. 그래서 아예 처음부터 예치금을 크게 걸고 소수로 진행했다.

이미 인프런에서 강의 만드는 방식을 잘 정리해두었기 때문에, 이 내용 기반으로 더 맞춤형으로 진행했다. 그 결과 3명 모두 인프런에 강의를 런칭했고, 강의 내용이 정말 좋아서 다들 좋은 후기를 받았다. 그 이후에 책도 내신 분도 있었다.

나만 강의하는게 아니라 강의하고 싶은 사람들을 더 잘 도와주겠다고 다짐했는데 이걸 실현했었다.

강의 만들기 관련 작성한 글 : https://zzsza.github.io/diary/2023/07/13/how-to-make-a-lecture/


11. 오프라인 부트캠프 - SeSAC

위에 강의는 대부분 온라인 교육 위주였다. 오프라인으로 가는 것은 내게 허들이라 생각해서 하지 않았는데, 제안이 들어왔을 때 ‘그냥 해보지~ 경험~’ 이런 생각으로 진행했다. 오프라인 부트캠프를 하면서 ‘아 성대와 체력이 중요하다’ 생각을 했고, 내가 강강강강으로 수업하는 것보단 위에서 러닝 마스터 역할을 중간에 넣으면서 템포 조절하며 강의하는게 중요하다고 생각했다.

목소리 이슈는 개선하려고 ‘음성 치료’라는 것을 받았다. 발성도 훈련하니까 좋아지더라. 엄청 튼튼한 성대를 가진 것은 아니지만, 목 관리를 어느정도 할 수 있는 사람이 되었다.

여러 SeSAC을 하면서 수강생분들을 직접 대면할 수 있었다. 그 전에는 온라인 위주라 실제로 대면할 일이 적었다면 오프라인을 통해 사람들의 표정들을 모두 파악할 수 있었다. 그리고 이 분들의 이야기나 고민이 내게도 영감이 되었다.

이 때의 SeSAC은 주로 하루 8시간, 10일 정도 수업했다.


12. Codex 부트캠프

세일즈포스와 함께 진행하는 AI SeSAC 과정(11번에도 참여했다)에서 커리큘럼을 바꿨다. Agent 시대에 맞게 Agent Workflow를 알려주었는데 이 강의를 1달 내내 진행했다. 10일이 최장 기간이었는데 1달 강의도 어떻게든 하게 되었다. 역시 한계를 돌파하면 가능하다… 강의하는 시기엔 하루에 3-4시간 잤던 것 같다. Codex를 활용해 에이전트를 만드는 Workflow를 알려주고 실습을 많이 하며 개발이나 만드는 과정을 익히게 했다.

1달 강의도 해보니 되는구나 싶었다. 중간에 감기에 걸리긴 했지만, 성취감이 더 컸다.


13. 자체 교육 브랜드, 모닥불 공방

예전 직장에서 같이 일하던 그랩과 같이 AI 교육 브랜드를 만들었다. 모닥불 공방이란 이름으로 AI 에이전트를 쉽게 쓸 수 있게 도와주는 교육이었다. 와서 무엇이든 배포하고 가도록 수업을 구성하고, 모두 다 배포하거나 사용할 수 있는 도구를 가지고 가게 했다. 이 때는 운영, 모집, 마케팅 등을 모두 다 진행해야 했다. 교육 운영에도 참 고충이 많구나를 느꼈다. 모집이 잘 되지 않을 때 불안감이 참 크다. 지금은 재정비를 위해 쉬고 있다.

모닥불 공방 : https://www.modakbul.space/

그리고 AI 에이전트 강의를 기업에서 진행했다.


14. 인스타, 유튜브

인스타나 유튜브는 예전부터 조금씩 하고 있었는데, 요즘 더 진행하고 있다. 나와 셀프 챌린지를 하고 있다고 보면 된다. 위에서 했던 여러 경험들을 기반으로 쉽게 내용을 전달하려고 노력한다. 꾸준히 하는 것은 자신있기에(인스타 팔로워 1만 모으는데 10년 걸렸다) 그냥 한다. 데이터, AI가 어렵다고 생각하는 분들에게 생각보다 쉽고 할만하다는 용기를 주고 싶다. 이게 내가 퇴사하며 교육을 하게 된 사명이다. 내가 흔들릴 때 ‘이 사명을 지키고 있는가? 고민한다.

인스타그램 : https://www.instagram.com/data.scientist/

유튜브 : https://www.youtube.com/@kyleschool


15. 별개로 도움이 된 것 : 팀장 생활, 커뮤니티 운영

3년 차부터 팀장을 했고, 퇴사할 때는 40명 조직의 엔지니어링 매니저 역할을 수행했다. 매일 2명 이상의 1:1이 있었고 이 때부터 코칭, 화법에 관심을 가졌다.

동기면담(MITI)이 내겐 잘 맞아서 큰 도움이 되었다. 이것도 창준님에게 배웠다.

https://zzsza.github.io/etc/2020/08/15/miti-workshop-review/

팀장 역할에 대해서도 글로 정리해놨다.

https://zzsza.github.io/diary/2020/04/26/novice-leader-retrospect/

7년 운영한 글또 이야기는 아래에 자세히 작성해놨다. 커뮤니티 운영하고 싶은 분들을 위해 가이드처럼 작성했다. 요즘 무언가를 만들고 싶은데, 다른 방식으로 해야 해서 고민이다. 근데 고민만 하면 안될거라 일단 저질러야 하는데 AI 시대는 발산하기 쉬워서 일단 참고 진행하던 것부터 수렴하는 중..

https://zzsza.github.io/diary/2025/03/30/geultto-operation-retrospective/


16. 요즘

인프런에 올릴 강의를 준비하고 있다. 아직 나오려면 시간이 좀 더 걸릴 것 같지만 계속 하나씩 해보려고 한다. 초심을 잃지 않고 하다보면 무언가 되지 않을까?

시간적 여유가 생기면 새로운 콘텐츠를 구상하고 만든다. 콘텐츠 크리에이터의 삶인 것 같기도 하다. 그걸 어디에 공유하냐의 차이일 뿐.

장기적으로 어떤 방향성을 가야할지 고민하는데, 부트캠프 강의도 줄이고 본질적인 것을 하려고 한다. 사실 나는 현실의 문제를 푸는 것을 더 즐기는 것 같다. 요즘 FDE라고 하는 직무가 꽤 맞을 수도 있고, Solution Architect도 즐겁게 할 수 있을 것 같다.

AI로 인해 교육쪽에서 계신 분들도 많이 고민하고 있다. 과거의 교육과 달라져야 하는데, 점점 교육이 과연 의미가 있을까?에 대한 관점. 교육은 여전히 의미가 있지만 관점이 달라져야 하지 않을까. 사실 나도 정답은 모른다. 그냥 이것 저것 시도를 하고 있을 뿐이다. 그러면서 나만의 생각을 갖게 될테니까. 인생 어떻게 될지 모르기에 두려움보단 조금씩 나아갈 생각, 낙관적 생각을 하며 살아가본다.

아, 대학에서 강사도 좋으니 강의를 하고 싶었는데 석사 학위가 없다고 거절당했다. 이건 좀 아쉽다. 대학생, 20대인 분들을 도와드리는 것이 내게 큰 동기가 되는데 앞단으로 가고 있진 못한다. 결국 취업 이야기를 해야 하는데, AI로 인해 변하고 있어서 이것도 정답은 모르는 상황.

가볍게 정리하려고 했는데 공백 포함 6천자다. 더 자세하게 기록할 수 있지만 일단 기억나는 것은 이 정도…!

나중에 또 떠오르면 업데이트해야지.

카일스쿨 유튜브 채널을 만들었습니다. 데이터 분석, 커리어에 대한 내용을 공유드릴 예정입니다.

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

이 글이 도움이 되셨거나 의견이 있으시면 댓글 남겨주셔요.

Buy me a coffeeBuy me a coffee