츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.
2020년 취업 준비를 하던 도중에 2020 공공 빅데이터 청년 인턴십 참가자 확대 모집 공고가 떴다.
공공 빅데이터 청년 인턴십은 행정안전부와 NIA 한국정보화진흥원이 주관하는 인턴십이라고 할 수 있다. 지금까지 공공 빅데이터 청년 인턴십은 2기까지 수료를 했는데, 내가 지원하는 공공 빅데이터 청년 인턴십은 3기가 된다.
2기까지 약 100여명 정도만 모집을 했는데, 3기부터는 디지털 뉴딜 정책으로 600여명을 모집했다.
행정안전부에서는 2020년 7월 16일부터 7월 24일까지 약 600명의 인턴십 참가자를 모집했고, 나 또한 역시 이 인턴십에 참가를 했다.
이 글로 공공 빅데이터 청년 인턴십의 거의 모든 것을 볼 수 있다.
1. 공공 빅데이터 청년 인턴십이란?
공공 빅데이터 청년 인턴십은 빅데이터 분석 분야에서 실무 경험을 쌓을 수 있는 인턴이라고 할 수 있다.
공공 빅데이터 청년 인턴십은 데이터 전문교육(약 2개월)과 인턴(약 3개월)로 총 5개월의 코스로 이뤄진 인턴십이다.
2. 공공 빅데이터 청년 인턴십 서류전형
공공 빅데이터 청년 인턴십의 서류전형은 기본 정보와 인적사항, NCS, 직업교육, 경력사항, 기타활동, 자격증, 기타서류, 자기소개서, 역량기술서로 작성을 하면 된다.
1) 기본 정보
기본 정보에서는 이름과 생년월일, 이메일, 핸드폰번호 등 기본 인적 사항을 입력한다. 또한, 지원분야가 나뉘는데 서울권, 경인권, 강원권, 경상권, 전라권, 충청권, 제주권 등 여러 권역별에 지원할 수 있다. 나는 전라권을 지원했으며, 전라권은 크게 광주와 전주에서 교육을 받을 수 있다. 이 권역별 지원은 교육 장소와 인턴을 지원할 수 있는 범위가 된다.
전라권에 지원한 경우, 교육 장소는 광주와 전주에서 선택할 수 있고, 교육 수료 후 인턴 발령은 전라권 내에서만 갈 수 있다. 하지만, 인턴 희망지가 매칭이 되지 않는 경우에는 담당자님께서 다른 권역별로 가는 것을 희망하는지 참가 교육생에게 권고한다.
COVID-19로 인해 오프라인과 온라인 교육을 병행하면서 한다. 전주에서는 계속 오프라인 교육이 진행되었지만, 광주에서는 상황이 심각해져 온라인 교육을 하다가 교육 마무리 단계에서 오프라인 교육으로 전환되었다. 서울권, 경인권 같은 경우에도 온라인과 오프라인 교육이 병행되었다.(약 5일간)
각 권역별 교육 장소는 아래의 사진을 참고하면 된다.(2020 공공 빅데이터 청년 인턴십 3기 기준)
ps) 강원권역의 교육장소는 춘천세종호텔로 변경되었다.
2) 인적사항
인적사항은 장애여부, 보훈, 추가질문 목록이 있다. 추가질문 목록에는 수도권 인재인지, 비수도권 지역 인재인지 입력을 해야 한다. 비수도권 지역 인재는 학사이하 최종학교 소재지 기준으로 서울, 경기, 인천 지역을 제외한 학교 재학/졸업(예정)자일 경우 선택할 수 있다.
3) NCS
NCS 항목에는 빅데이터 분석 관련 학교 교육이나 직업교육, 경력사항, 기타활동, 자격증을 기재해야 한다.
나는 학교교육에서 데이터 분석과 관련되어 있는 강의를 수강한 것을 기입했다. 예를 들어, 데이터과학, 빅데이터 이해 및 활용, 머신러닝, AI 등의 과목을 입력했다.
직업교육은 빅데이터 분석과 관련된 외부 교육을 입력하면 된다. 나는 Google Study Jam에서 교육 받았던 것을 입력했다.
경력사항도 또한 빅데이터 분석 업무와 연관된 경력을 기입한다. 나는 스타트업에서 구글 애널리틱스 기반으로 데이터 분석을 한 경험을 토대로 홈페이지 리뉴얼을 한 경험을 적었다.
기타활동은 빅데이터 분석과 관련된 프로젝트나 공모전 등을 기입한다.
자격증은 빅데이터 분석과 관련된 자격증을 기입하면 된다. 예를 들어, ADsP, SQLD, ADP 등을 기입한다.
4) 자격/기타정보
자격/기타정보에는 보훈대상자 증명서류, 장애인 증명서류, 지역인재 증명서류(졸업증명서), 자격증명서(자격증), 경력증명서를 pdf로 제출하면 된다. pdf 제출 시 여러 개가 제출이 되지 않으니 pdf를 병합하여 하나의 pdf로 만들어 제출하면 된다.
5) 자기소개서
자기소개서 항목은 총 4개의 항목이 있었다.(공공 빅데이터 청년 인턴십 3기 기준)
i. 지원 동기와 선발 후 계획을 기술해 주십시오.
- kaggle에 참가한 경험을 기반으로 작성했다.
ii. 문제에 대한 정확한 분석을 바탕으로 효과적으로 해결했던 경험에 대해 구체적으로 작성해 주시기 바랍니다.
- 창업동아리 경험과 데이터 기반 분석을 통한 시장 진입 경험으로 효율적인 문제 해결한 경험을 작성했다.
iii. 스터디 그룹, 학과, 동아리, 동호회, 회사 부서와 같은 조직내에서 친분이 없던 사람과 새롭게 친분을 형성하여 일을 처리했던 사례에 대해 작성해 주시기 바랍니다.
- 전공 강연 동아리를 운영한 경험과 성과를 얻은 경험 기반으로 작성했다.
iv. 최근 3년 이내 자신의 정보수집 능력으로 소속 조직/팀 과제 수행에 긍정적인 성과를 도출할 수 있었던 경험에 대해 작성해 주시기 바랍니다.
- 빅데이터 분석 프로젝트를 참가하면서 VOC 데이터 분석 기반 고객에 맞는 서비스 제공을 통한 성공적인 프로젝트 경험을 기반으로 작성했다.
6) 역량기술서
역량기술서는 아래의 항목을 기반으로 작성하면 된다.
(경험 및 경력기술서) 수련 지원서에 기술한 직무관련 경력사항 및 직무관련 기타 활동 사항과 관련하여 구체적으로 본인이 수행한 활동 내용을 위 항목을 참고하여 기술해 주십시오.
관련하여 나는 진행했던 프로젝트와 경력 등 관련된 내용을 작성했다.
제가 작성한 것 중 하나는 아래와 같습니다.
['청각장애인을 위한 영상의 음성을 수화 애니메이션으로 번역해주는 서비스'라는 아이디어로 창업동아리 창설]
- 청각 장애 아동 봉사를 통해 YouTube 시청에 있어 문제점으로 아이디어 기획
- VOC 데이터 수집 및 분석 - STT 및 TTA 모델 개발
- 아이디어 경진대회 대상 / 학생창업유망팀 U300 선정
- 투자 시드머니 확보 및 특허 출원
- 일경험 수련시 다양한 방식의 데이터 핸들링 기술로 다양한 모델링 개발 및 학습을 하여 성과를 낼 수 있습니다.
3. 공공 빅데이터 청년 인턴십 면접
공공 빅데이터 청년 인턴십의 면접은 빠른 시일 내에 진행이 됐다. 공공 빅데이터 청년 인턴십의 접수는 2020년 7월 24일까지인데, 공공 빅데이터 청년 인턴십 서류 결과 발표는 2020년 8월 1일 오후 2시 18분에 발표를 했다. 접수 마감 후 약 8일 후에 서류 결과를 발표했다.
공공 빅데이터 청년 인턴십의 면접은 2020년 8월 1일 서류 전형 발표 이후 2020년 8월 4일부터 5일까지 면접이 진행된다. 나는 2020년 8월 5일 수요일에 면접을 진행했다. 면접시 필요한 준비물은 신분증(주민등록증, 운전면허증, 여권 중 1개)을 가져가면 된다.
면접복장은 자유복장이다. 자유복장이라고 해서 아무거나 입고 가면 눈치를 볼 수 있을 것이다.
면접장에서 정장과 단정한 옷차림이 많았다. 자유복장은 아래에서 골라 입으면 된다.
상의 : 셔츠, 무지맨투맨 다른 것은 못봤다.
하의 : 슬랙스, 청바지 -> 트레이닝복은 없었다.
신발 : 운동화, 로퍼, 구두
겉옷 : 블레이저
2020 공공 빅데이터 청년 인턴십의 면접은 전라권에서 광주김대중컨벤션센터에서 진행이 되었다. 광주김대중컨벤션센터 입구에 들어서면 팜플렛 카드가 세워져 있어 따라가면 된다. 면접대기장에서는 먼저 참석 확인 사인과 명찰을 받게 된다. 명찰은 일반적으로 왼쪽 가슴에 달면 된다. 그리고, 면접 대기장에서 대기하면 순서에 맞게 면접장에 들어가게 된다. 나는 면접관이 5명이 있었던 것 같다. 5 대 5 면접이었는데, 4명이 참가를 하지 않아 면접관 5명과 지원자는 나 혼자인 5:1 면접을 봤다.
면접장에 들어가 면접을 시작할 때 면접관 2분이 서류를 보고서는 '이 분은 면접 안봐도 될 것 같다 가서도 진짜 좋은 경험 될 것 같다.'라는 말을 해주셨다. 진짜 열심히 사셨다는 말을 해주셨다.
면접 질문은 아래와 같다.
1. 1분 자기소개
2. 지원동기
3. '청각장애인을 위한 영상의 음성을 수화 애니메이션으로 번역해주는 서비스'라는 프로젝트에서 빅데이터 분석의 어떤 분석을 했는지?
4. 프로젝트를 진행하면서 발생했던 어려움을 어떻게 해결했는지?
5. 공공 빅데이터 청년 인턴십에 참가를 하면서 어떤 데이터를 분석하고 싶은지?
6. 데이터 분석을 하면서 가장 중요하다고 생각하는 프로세스가 무엇인지?
7. 데이터 분석을 진행하면서 어떤 부분에서 더 많은 정보를 얻고 싶은지?
공공 빅데이터 청년 인턴십의 면접은 다른 기업 면접보다 쉽게 흘러갔고, 만족하는 마음으로 면접장을 나왔다.
2020 공공 빅데이터 청년 인턴십 면접의 결과는 2020년 8월 5일에 면접을 보고 2일 뒤인 2020년 8월 7일 오후 6시 12분에 결과를 발표했다.
4. 공공 빅데이터 청년 인턴십 면접 이후
공공 빅데이터 청년 인턴십 면접 전형을 합격한 후에는 합격자를 대상으로 사전조사를 한다. 2020년 8월 13일 목요일 오전 10시 56분에 사전조사 안내 문자가 오고, 2020년 8월 17일 월요일까지 회신하면 된다.
사전조사는 지원한 권역과 공공 빅데이터 청년 인턴십 참가 여부, 희망 교육장소를 선택하게 된다. 희망 교육장소는 경상권은 대구와 부산, 전라권은 광주와 전주 중 1개만 선택할 수 있다.
사전조사 제출 후, 오프라인 교육을 위한 권역별 전문교육장 위치를 메일로 안내를 해준다. 전문교육장은 2번의 서류전형에서 표와 같다.
공공 빅데이터 청년 인턴십 오프라인 데이터 교육(약 2개월)
여기까지 공공 빅데이터 청년 인턴십의 오프라인 데이터 교육을 위한 사전준비다.
이제부터는 데이터 교육 현장을 볼 것이다.
1. 오프라인 데이터 교육 시작
나는 공공 빅데이터 청년 인턴십 전라권에 지원하였고, 전주 교육장으로 신청하여 다빈호텔 1층으로 교육을 받으러 갔다. 다빈호텔은 객사 한옥마을 인근에 위치한 호텔이다. 오프라인 데이터 교육은 2020년 8월 24일에 시작하였고, 구면인 사람들도 있었고, 처음 보는 사람들도 있었다. 2020년 8월 24일은 첫 시작으로 아래와 같은 교육 운영방식이 정해져 있었다. 입과등록과 데이터 교육을 위한 교재와 노트북을 수령받고, 오리엔테이션과 교육을 시작하게 된다. 오리엔테이션을 진행하면서 훈련수당을 받기 위한 서류(개인정보동의서, 훈련생관리카드, 훈련지원금서류)를 제출하면 된다. 훈련지원금은 10월 15일에 45만원(세전)이 제공된다.
오프라인 데이터 교육을 시작하면서 조가 나눠졌다. 약 8명이서 한 팀을 이뤘고, 이 조는 오리엔테이션을 진행하면서 친해질 수 있는 계기를 만들어주는 팀이 된다. 즉, 아이스 브레이킹을 통해 적응할 수 있도록 만들어진 조라고 할 수 있다. 그 후에는, 데이터 교육 마지막 단계에 팀별 프로젝트가 진행이 되는데, 프로젝트 조가 따로 또 구성이 된다. OT를 위한 조보다는 프로젝트를 위한 조가 실질적인 팀이 된다.
2. 오프라인 데이터 교육
오프라인 데이터 교육은 중앙 방송을 통해 교육이 진행이 되고, 전체 교육 일정과 커리큘럼은 아래와 같이 진행이 됐다.(2020 공공 빅데이터 청년 인턴십 3기 기준)
오프라인 데이터 교육에서는 빅데이터 분석을 위한 R과 Python, 기초 확률 및 통계, QGIS, BIGZAMI 등의 언어와 Tool을 배우게 된다. 이 데이터 교육을 기반으로 4주차부터 교육 마무리 프로젝트를 진행하게 되는데, 프로젝트의 주제는 자유주제이다. 아이디어 브레인스토밍을 시작하여 아이디어를 발굴하고, 아이디어 실현과 분석 등을 통해 프로젝트를 진행하면 된다.
3. 오프라인 데이터 교육 필기평가
오프라인 데이터 교육에서는 총 2번의 필기평가를 보게된다. 첫 번째의 필기평가는 R 문법, 두 번째의 필기평가는 Python 문법 등을 보게 된다. 필기평가는 원칙상 오프라인으로 시행되지만, COVID-19로 인해 줌을 이용한 온라인으로 진행되었고, 구글 폼으로 진행이 되었다. 필기평가는 제공해주는 교재에서 문제가 다 나오니 교재만 본다면 확실히 다 풀 수 있다.
4. 오프라인 데이터 교육 총괄평가
오프라인 데이터 교육은 총 2번의 필기평가와 프로젝트 1회를 하게 되면 수료를 하게 된다. 원하는 인턴 희망지는 점수 평가로 순서를 매기게 된다. 평가영역은 아래의 사진과 같다.
즉, 출석 + 필기평가 + 과제 + 프로젝트 = 점수가 된다.
5. 오프라인 데이터 교육 출석인정(최대 2.5일)
오프라인 데이터 교육을 하면서 불가피한 사항으로 결석을 하는 경우가 생긴다. 지각은 1분만 지각해도 1시간 지각이 된다. 이 점을 유의하며 오프라인 데이터 교육을 수강해야 한다. 출석인정되는 경우가 있는데, 예비군이나 빅데이터 분석과 관련된 자격증 시험, 공모전(최종발표), 결혼, 부고, 출산, 입원 및 치료에 한해서 가능하다.
6. 오프라인 데이터 교육 프로젝트
오프라인 데이터 교육을 하면서 정말 많은 것을 배울 수 있었다. 오리엔테이션 조가 만들어져 팀원들과 친해질 수 있었고, 적성에 맞지 않아 교육을 포기한 팀원이 많이 속출했지만 다시 한 번 프로젝트 조가 만들어져 오프라인 데이터 교육의 의미를 알 수 있었다. 컴퓨터 공학을 전공하면서 R과 Python을 많이 접해봤지만, 기본 지식을 믿고 필기 평가를 봤다가 R에서 크게 혼났다. Python에서는 점수를 잘 받았지만, R에서는 '어? 이게 점수인가?'라는 생각이 들 정도로 많이 못받았다.
프로젝트는 '공영주차장을 활용한 로컬푸드 드라이브 쓰루 최적 입지 선정'이라는 주제로 총 8명의 팀원들과 프로젝트를 진행했다. 프로젝트는 여러 역할이 나뉘어져 있다. 나는 여기서 분석 역할을 맡았다.
프로젝트 역할
1) PM(Project Manager)
- 프로젝트 매니저로, 프로젝트의 총괄을 담당
2) 발표
- 프로젝트 발표
3) 분석
- 프로젝트 데이터 분석
4) 데이터 수집
- 사전 데이터 수집 및 데이터 관리
5) 산출물
- 보고서 및 PPT 제작
분석 역할에는 R 또는 Python을 이용하여 데이터 전처리 및 분석, 시각화 등을 진행하는 것과 QGIS를 통한 지도 분석 및 시각화하는 역할로 나뉜다. 나는 Python을 이용하여 데이터 분석을 진행하였고, 데이터 수집과 데이터 전처리, 다양한 데이터 분석 방법, 예측 분석 모델링 등 많은 것을 배웠다.
데이터 전처리 단계에서는 결측치 처리와 Outlier 제거, 데이터 Merge 등을 통해 데이터의 Quality를 높이면서 분석에 사용하기 쉽게 데이터를 처리하였고, 데이터 분석 단계에서는 Pyplot, seaborn 등의 라이브러리를 사용하여 데이터의 분포를 시각화하였다. 데이터 시각화를 통해 다른 팀원들이 데이터를 한 눈에 파악할 수 있도록 만들었고, 이 분석들을 통해 매출과 접근지수의 상관관계와 연관관계를 분석했다.
마지막, 데이터 예측 분석 모델링 단계에서 매출과 접근지수의 상관 및 연관관계를 통해 비례하다는 분석 결과를 도출했고, 매출을 종속 변수로 두고, 매출에 영향을 주는 다른 변수들을 독립 변수로 두어 결측치를 처리하는 예측 분석 모델을 모델링하였다. 아래의 링크는 우리 프로젝트 팀이 진행한 프로젝트에 관한 PPT와 소스코드가 기록되어 있다.
빅데이터 분석 로컬푸드 DT 입지 선정 프로젝트
츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 1. 주제 - 주차장을 활용한 거리에 따른 로컬푸드 드라이브스루 입지 선정 2. 로컬푸드란? - 반경 50km 이내 지역에서 생산되는 지역 생산 농식품 - 소비자와 농
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프로젝트를 진행하면서 날이 좋으면 밖에 돗자리를 펴놓고 밖에서 프로젝트를 진행하곤 했다.
집에 가서 프로젝트를 위해 밤 늦게까지 프로젝트를 진행하기도 했고,
밤에 늦게까지 남아 발표 연습을 하기도 했다.
약 10일간의 프로젝트를 진행하고 오프라인 데이터 교육 5주차 마지막 주 금요일에 프로젝트 결과 발표회를 진행했다. 프로젝트 결과 발표회는 온라인으로 진행했으며, 발표자였던 형이 몸이 아파 발표를 하지 못해 분석을 하면서 전체적인 내용을 알고 있어서 대신 발표를 진행했다. 발표 시간은 약 10분으로 프로젝트 발표하기엔 짧지 않은 시간이다. 무사히 발표를 마치고 시상을 하게 됐다.
우리 프로젝트 조는 1등과 0.5점 차이로 상을 수상하지 못했지만, 다른 프로젝트를 진행했을 때보다 더 재밌었고, 더 열정있게 프로젝트를 진행하면서 많은 것을 배울 수 있었던 경험이 되었다. 프로젝트 결과 발표도 끝나고 이제는 아쉬움의 작별을 하며 우리는 이제 인턴 근무 희망지를 선택하는 시간이 왔다.
7. 오프라인 데이터 교육 이후 인턴 근무 희망지 선택
오프라인 데이터 교육에서 프로젝트 결과 발표 이후 인턴 근무 희망지에 대한 선택을 하게 된다. 인턴 근무 희망지는 그 때마다 다르다. 각 권역별에서 공공기관과 도청, 시청, 구청, 공기업 등 다양한 곳이 선택지로 나오게 된다. 그 중, 우리 전라권에서는 전라남도 동, 서, 남, 북, 광산구청, 전라북도청, 과기원(GIST), 한국전력공사 등 다양한 곳이 나왔다.
나는 전라북도청을 선택했고, 전라북도청은 프로젝트룸에서 진행이 됐다.
8. 프로젝트룸이 뭐지?
프로젝트룸은 인턴 근무 희망지에서 인턴 근무를 위한 환경 여건이 충족이 되지 못하면 다른 비즈니스룸(예를 들어, 르호봇 비즈니스 센터, 코웍 스페이스 등의 공유 오피스)를 대여하여 그 곳에서 근무를 진행한다. 내가 선택했던 전라북도청은 프로젝트룸(르호봇 전주 비즈니스 센터)에서 진행이 되었고, 11명의 인턴과 함께 전라북도청 인턴 스토리가 시작되었다.
9. 인턴 근무 희망지 선택 기준
인턴 근무 희망지 선택 기준은 지금까지 데이터 교육에서 출석, 필기평가, 프로젝트 등의 요소들을 모두 점수화하여 성적순에 따른 희망기관 '매칭'방식으로 진행이 된다. 매칭 진행은 아래의 표처럼 진행이 된다.
미매칭이 된 경우에는 다시 2차 매칭을 위한 상담이 시작된다. 각 권역별 담당자와 전화상담을 통해 인턴 근무 희망지 매칭이 시작되어 매칭이 된다. 또한, 미매칭이 된 경우에는 성적 순으로 전화상담이 이뤄지며, 기관 희망 수요 조사를 하지 않고, 남은 TO가 있는 근무지를 나열 후 선택하는 것으로 진행이 된다.
10. 오프라인 데이터 교육 후기
오프라인 데이터 교육은 CSLEE에서 진행을 한다. 오프라인 데이터 교육을 진행하면서 CSLEE에서 많은 이벤트가 진행이 된다. 교육 후기와 개선을 위한 댓글을 달면 더운 여름에는 아이스 아메리카노를 주곤 한다. 또한, 교육을 진행하면서 당이 필요할 때에는 과자와 비타민 보충을 할 수 있다. 오프라인 데이터 교육 진행을 통해 빅데이터 분석 프로젝트 경험과 역량을 쌓을 수 있었고, 팀원들과의 교류를 통해 취업 준비를 하는데 있어 많은 정보를 얻을 수 있었다.
또한, 데이터 교육을 하면서 권역별 팀장님과 담당관님, 효율적인 교육을 위한 조교님이 계신다. 조교님은 프로젝트나 실습을 하면서 어려운 부분을 해결해 주셨고, 다른 팀원들에게 조언을 해주는 등 정말 가뭄에 단 비같은 존재이셨다.
공공 빅데이터 청년 인턴십 전라북도청 인턴(약 3개월)
오프라인 데이터 교육을 수료하면 이젠 자신이 희망하고, 매칭된 인턴 근무지에서 근무를 하게 된다.
나는 전라북도청 근처에 위치한 프로젝트룸인 르호봇 전주 비즈니스 센터에서 근무를 하게 됐다.
0. 인턴 근무 월급 및 휴가
인턴 근무의 월급은 180만원(세전)이 제공된다. 세후는 약 165만원이 제공된다. 이 월급에는 교통비 및 식비가 다 포함된 금액이다. 인턴 근무의 휴가는 1달에 1일로 총 3일이 있다. 또한, 병가 2일이 있다. 인턴 근무 시 지각하면 1분 지각에 1시간씩 휴가에서 제외된다. 휴가는 1일에 8시간으로 총 24시간이다. 그 후에, 휴가가 없다면 월급에서 최저시급만큼 차감이 되어 나온다.
1. 전라북도청 인턴
2020년 10월 전라북도청 인턴 출근이 시작되었다. 전라북도청 인턴을 시작하면서 전라북도청의 주무관님과 팀장님이 방문하여 서로 통성명과 환영 인사를 하고, 프로젝트 진행을 위한 주제를 선정했다. 총 11명의 인턴 동기들과 2개의 프로젝트를 진행하게 되었다. 첫 번째 프로젝트의 주제는 조류 인플루엔자 AI에 관한 프로젝트 주제고, 두 번째 프로젝트는 전라북도 관광과 관련된 프로젝트를 진행했다. 우리는 7명과 4명을 나눠 프로젝트를 진행했고, 나는 조류 인플루엔자 AI에 관련된 프로젝트를 진행하게 되었다.
프로젝트룸 내부에서는 테이블 배치를 변경하여 팀원들과의 대화를 효율적으로 만들었다.
데이터 분석을 위한 화이트보드가 부족했다. 하지만, 창문을 활용하여 스타트업 드라마를 연출할 수 있었고, 데이터 분석 프로젝트 프로세스를 한 눈에 볼 수 있어 좋았다.
'고병원성 조류인플루엔자 발생 데이터를 활용한 AI 발생 원인 분석'이라는 주제로 프로젝트를 진행했다. 이 프로젝트에서 나는 통계학과 전공, 컴퓨터 공학 전공을 한 팀원들과 분석을 담당했다. AI와 관련된 데이터를 전처리하고, 데이터를 핸들링하면서 분석 역량을 쌓았고, 다양한 방식과 의사결정트리의 해석하는 방법을 배울 수 있었다. 프로젝트를 진행하면서 했던 코딩과 소스코드는 아래의 링크에서 확인할 수 있다. 전라북도청 인턴을 하면서 프로젝트를 진행한 결과물이다.
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2020년 12월 21일 오후 2시에 전라북도청에서 프로젝트 결과 발표회를 진행했다. 비록 발표는 내가 아닌 팀장님이 하셨지만, 짧은 시간에 만족스럽고 많은 경험을 쌓을 수 있었다.
프로젝트가 끝나면서 우리를 담당하셨던 노송이 주무관님께서 우산을 선물로 주셨다. 많은 도움을 주셨는데 이렇게 선물까지 받으니 인턴의 끝이 실감이 났다.
2020년 12월 29일부터 COVID-19로 인해 재택 근무에 들어갔다. 인턴이 끝나면서 막바지에 재택 근무에 들어갔고, 12월 30일에 프로젝트룸에 들려 짐을 챙겨 집으로 돌아갔다. 2020년 12월 31일에는 대여받았던 노트북을 반납하러 갔다. 전주는 KPC 전주사무소에 방문하여 노트북의 상태 체크와 필요 부품 체크 등을 통해 반납을 완료하였고, CSLEE와 전라북도청에 결과보고서를 제출하였다. 지금 이 글을 쓰고 있는 2021년 1월 1일에는 인턴 신분을 내려 놓고 다시 SSAFY 교육생이 되었다.
추가적으로, 인턴 후기 이벤트에 참가하여 참신상이라는 상을 받아 10만원 스타벅스 쿠폰을 얻게 되었다.
2. 전라북도청 인턴을 하면서 한 활동과 결과물
1) 멘토링
전라북도청 인턴을 하면서 CSLEE와 행정안전부, NIA 등 멘토링을 지정해줬다. 멘토링은 현업에서 하고 있는 분이 멘토로 지정되었는데, 오프라인 1회, COVID-19로 인한 온라인 2회로 진행이 되었다.
멘토링은 주로 취업을 위한 멘토링을 주로 많이 해주셨다. 인턴이 끝나고 계획이 어떤지, 자기소개서 작성법, 면접 주의사항 등을 알려주시면서 마지막 멘토링에는 현업에서 사용하고 있는 툴과 유틸리티 등을 소개시켜줬다. 유익한 멘토링이면서 좀 더 깊게 현업에서 사용하고 있는 툴과 유틸리티를 알려줬으면 좋겠다는 생각이 들었다.
2) 자격증 공부
인턴을 하면서 스펙업과 역량을 키우기 위해 다양한 활동들을 한다. 나는 자격증 공부를 하여 IT 역량을 키우려고 노력했다. 먼저 2020년 10월 ~ 11월에 도전한 IoT 지식능력검정이다.
i. IoT 지식능력검정 자격증
IoT 지식능력검정은 민간 자격증으로 4차 산업기술의 핵심 기술이라고 할 수 있을 정도로 IoT와 관련된 지식을 얻을 수 있었다. 스마트 팩토리에서도 IoT와 데이터 분석, AI를 융합하여 RPA의 성능을 올리고 있고, 데이터 수집을 위해 IoT를 공부하는 것이 필요하다 생각하여 자격증 공부를 하였고 취득에 성공하였습니다.
ii. ADsP 데이터분석 준전문가 자격증
ADsP 자격증은 국가공인 자격증으로 빅데이터 분석과 관련된 전공을 하고 있으면 필수는 아니지만, 가장 기본이 되는 자격증이라고 말할 수 있다. ADsP의 마지막 차에 시험을 보고 왔다. 팀원들과 함께 공부를 하면서 프로젝트에 필요한 이론 지식을 활용할 수 있었고, 프로젝트의 효율적인 진행을 할 수 있었다.
iii. 빅데이터분석기사
빅데이터분석기사는 COVID-19로 인해 시험이 취소가 되어 정말 아쉬웠다. 이번이 첫 1회라 만반의 준비를 하고 문제를 돌리고 있었는데, 취소 문자가 왔다. 다음 4월까지 기다리고 있지만, 공부를 함에 있어 지식을 채울 수 있었다.
3) SSAFY
인턴을 진행하면서 SSAFY라는 것을 우연히 알게 되어 지원했다. 서류전형과 적성검사를 운좋게 통과하였고, 이번에 휴가를 사용하여 SSAFY 인터뷰를 응시하고 왔다. 인턴을 진행하면서 인터뷰에 공공 빅데이터 인턴을 진행함에 있어 개인 질문들이 많이 들어왔고, 내가 가진 빅데이터 역량을 보여줄 수 있는 계기가 되었다. 그 결과, 12월 22일 SSAFY 5기 결과 합격하여 1월부터 다시 교육에 들어간다.
공공 빅데이터 청년 인턴십을 어떻게 생각해?
1. 공공 빅데이터 청년 인턴십 장점
1) 빅데이터 분석 역량
공공 빅데이터 청년 인턴십을 하면서 빅데이터 분석 역량을 많이 키웠다. 2개월 간의 데이터 교육과 3개월의 프로젝트를 진행하면서 구글링을 통해 성장할 수 있는 계기가 되었다.
2) 분석 경험
공공 빅데이터 청년 인턴십의 데이터 교육에서 프로젝트 1번, 인턴 근무지에서 프로젝트 1번으로 프로젝트를 통해 분석 경험을 쌓을 수 있었다. 이 분석 경험이 곧 다른 프로젝트 진행과 취업을 하는데 있어 영양분이 될 것이라고 확신한다.
3) 다양한 사고 방식
공공 빅데이터 청년 인턴십을 진행하면서 다양한 전공을 가진 사람들을 만날 수 있었다. 옛 말에 '뱃사공이 많으면 배가 산으로 간다'라는 속담이 있듯이, 개발하는데 있어 개발자만 많으면 서비스나 제품을 사용하는 고객의 니즈를 정확하게 파악하지 못해 망하는 Case가 많이 생기곤 한다. 그렇기에, 다양한 전공과 사고 방식이 문제를 해결하는 중요한 Key가 될 수 있기에 좋은 경험을 할 수 있었다.
2. 공공 빅데이터 청년 인턴십 단점
1) 다른 목적의 경험 쌓기
공공 빅데이터 청년 인턴십을 진행하면서 비전공자가 3개월의 인턴 경력을 쌓는 것을 목적으로 한다면 진짜 어려운 길이 될 것이다. 오프라인 데이터 교육을 하면서 비전공자는 교육을 따라가기 힘들어 했고, 프로젝트를 진행하는데 있어 프로젝트 효율성의 차이가 크게 보였다. 그렇기에, 인턴 경력을 쌓는 목적보다는 정말로 빅데이터 분석의 진로를 원한다면 추천한다.
지금까지 공공 빅데이터 청년 인턴십 접수부터 인턴 종료까지의 제 이야기를 담았습니다.
공공 빅데이터 청년 인턴십에 참가하면서 만났던 CSLEE 관계자와 같이 2개월의 교육 기간을 보냈던 프로젝트 팀원들, 전라북도청에서 3개월 간 인턴을 같이 했던 10명의 팀원들과 주무관님과 팀장님 덕분에 제가 성장했고, 성장의 결과로 자격증과 SSAFY라는 결과물을 만들었습니다.
App 개발자에서 데이터 사이언티스트로 진로를 다시 바꾸고 공공 빅데이터 청년 인턴십을 통해 역량을 쌓을 수 있었습니다. 이번 공공 빅데이터 청년 인턴십을 통해 제가 부족한 역량을 채워나갈 수 있었고, 공부의 진행 방향과 취업을 위한 커리큘럼 설계를 할 수 있었습니다.
가장 큰 수확은 데이터로 접근하여 데이터로 해결할 수 있는지 문제 인식을 할 수 있는 사고 방식을 얻은 것입니다. 또한, R과 Python, QGIS 교육을 통해 데이터 핸들링 역량을 키울 수 있었고, 이 교육으로 제가 중간에 참가를 수시로 했던 Kaggle에 긍정적인 영향을 주고 있습니다.
공공 빅데이터 청년 인턴십에 망설이지 마세요.
일단 시작하세요. 생각만 하다가 놓치는게 더 큰 아쉬움으로 남는 법입니다.
진로가 정확하게 정해졌다면 망설이지 말고 행동하세요.
출처 : 공공 빅데이터 청년 인턴십 카페[사진]
2020년 공공빅데이터 청년 인턴십 사업 참여 수기 공모전 출품작
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