Google Developers Machine Learning BootCamp 3기 합격 후기

안녕하세요~ Google Developers Machine Learning BootCamp 3기 수료생 제이덥입니다~

지난 글에서는 Google ML BootCamp 3기 프로그램의 전반적인 내용 및 후기 이야기를 포스팅에서 다뤘는데요.

 

6월 22일 ~ 9월 19일까지 진행했던 Google Developers Machine Learning BootCamp 60%조금 넘는 수료생을 배출했다.

 

오늘 포스팅에서는 제가 6월 22일부터 9월 19일까지 참여했던 

Google Developers Machine Learning BootCamp 3기 프로그램 합격 후기에 대해서 포스팅을 하려고 합니다. 

 

구글 머신러닝 부트캠프는 무엇인지, 어떤 프로세스를 거쳐 참가자들을 뽑게 되었는지, 저는 어떤 방식으로 합격하기 위해 노력했는지 정리해보려고 합니다. 한번 확인 해볼까요?

 

1. Google Developers Machine Learning BootCamp란?

Google Developers Machine Learning BootCamp란 2020년부터 진행해온 "머신러닝 개발자 양성 프로그램"입니다. 2020년 1기부터 시작해서 올해 3기 수료생까지 배출했는데요. 평균적으로 9~11: 1 경쟁률을 가지고 매해 약 200명을 선발합니다. 선발된 인원은 "딥러닝 4대천왕"으로 불리우는 Andrew Ng의 Cousera Deep Learning Specialization(딥러닝 특화 과정) 완강+ Kaggle Project (TPS 제출 또는 Competition 25% 달성) + Tensorflow Certification / GCP ML Engineer Certificate / GCP Data Engineer Certificate 중 1가지 자격증 취득하는 코스를 약 3~4개월안에 마무리 해야합니다.(3기는 3개월간 진행했습니다.) 

3기 프로그램 내용

 

추가로  네이버, 카카오, 쏘카 커먼 컴퓨터 등 머신러닝 계열 우수기업을 파트너사를 선정하여 주마다 1번씩 Tech Talk/Office Hour을 진행합니다. 해당 밋업은 Optional 하게 참여하실 수 있으며, 이를 통해 기업이 진행하는 프로젝트나 최근 연구하는 것은 무엇인지, 해당 직무의 채용 프로세스는 어떻게 되는지 등을 설명을 들을 수 있습니다. 또한, 취업을 위한 Reume Clinic, Offline 멘토링을 자체적으로 진행하기도 하며, 여유가 되는 파트너사에서는 Office Tour / 서면 멘토링 / Open House 등을 진행하기도 합니다. 

 

프로그램을 성공적으로 수료한 2020년 프로그램 1기 수료자 중 30%가, 지난해 2기 수료자 중 53%가 프로그램 수료 후 6개월 이내에 취업한 것으로 집계되었다고 합니다.

 

추가로 합격 후기이기 때문에 프로그램에 대한 자세한 내용은  확인하실 수 있도록 링크를 남겨둡니다. 지난번에 제가 포스팅 했던 3기 프로그램 내용 후기 / 구글 머신러닝 부트캠프 프로그램 리드 권순선님 인터뷰 / 3기 모집 공고 를 통해서 확인하실 수 있도록 링크를 남겨둡니다. 

• 지난 포스팅 보러가기 : Google Machine Learning BootCamp 3기 후기

Google Machine Learning BootCamp 3기 후기

• 프로그램 기획 인터뷰 링크 : 권순선(구글 글로벌 머신러닝 개발자 프로그램 리드)님의 인터뷰

[인터뷰] 개발자 취업? 어렵지 않아요…삼성·네이버·카카오 보낸 구글 '머신러닝 부트캠프' | 아

• 3기 프로그램 공고 :  Google ML BootCamp 3기 소개 및 모집 글

Google Developers Korea Blog

2. Google Developers Machine Learning BootCamp 지원 자격

다음은 Google Machine Learning BootCamp에서 공지한 지원자격입니다.

1. 기본적인 파이썬 프로그래밍 경험을 갖추고 있어야 합니다.
2. 프로그램 취지에 맞게 IT회사/스타트업의 인턴/정규직 취업을 목표로 두어야합니다. 단순히 머신러닝 교육을 목표하는 사람은 지원 자격에 부합하지 않습니다.
3. 제공하는 교과과정 (Coursera Deep Learning Specialization / TensorFlow certificate, GCP Professional Data Engineer certificate, GCP Professional ML Engineer certificate)을 수료한 경험이 없어야 합니다.
4. 위에 언급한 교과과정은 영어로 진행되며 통역이 제공되지 않으므로 이 교육과정을 영어로 이해할 수 있는 정도의 수준을 갖춰야 합니다. 
5. 프로그램이 끝나기까지는 약 3개월의 여정이 필요하니 이 기간 동안 열심히 학습하고자 하는 의지가 필요합니다.
6. 수료를 독려하기 위한 온라인 미팅, 멘토링 등이 제공되나 궁극적으로는 스스로 학습하셔야 합니다.

내용을 요약해보면 "머신러닝 개발자 양성" 프로그램이기에 인턴/정규직 취업을 목표로 두고 있어야하며 단순히 교육을 받는 목표하는 사람은 지원자격에 부합하지 않습니다. 또한 프로그램에서는 코세라 교육과 머신러닝 관련 개발 자격증( Tensorflow / GCP ML / GCP Data) 취득을 지원해주는데 이러한 자격 기회가 골고루 돌아가도록 해당 교육을 수료하거나 자격증을 취득하지 않은 지원자를 선발합니다. 그리고 3개월간 영어로 된 강의를 스스로 학습하고 실습을 할 수 있도록 영어 능력과 파이썬 코딩 능력을 갖추고 있어야합니다.  

 

Google Developers Machine Learning BootCamp 참가 프로세스 & Tip 

1️⃣ 프로그램 지원 자격 : 대학생/대학원생/직장인 중 IT 회사 인턴/정규직 취업을 목표로 하는 누구나

※ 단, 프로그램 교과과정에 안에 있는 코세라 강의를 수료하거나 자격증을 취득해서는 안됨(Kaggle 프로젝트를 제외) 

 

2️⃣ 프로그램 지원 프로세스 : 프로그램은 구글 폼(Google Form)을 이용해서 파이썬 코딩 퀴즈 & 지원서 제출 ➡️ 합격 메일 & 활동 의사 확인 메일 ➡️ 최종 합격 메일

※ 비대면/대면 면접 없이 서류로만 참여자를 선발합니다.

 

3️⃣ 프로그램 지원 서류 내용 & 섹션 별 Tip : 

지원을 위한 구글 폼(Google Form)은 다음과 같이 이루어져 있습니다. 해당 번호마다 있는 Tip은 제가 해당 문항을 어떤 생각으로 작성하였는지, 어떻게 작성하였는지 적어 둔 것이라고 생각하면 됩니다. 가이드라인이 될 수 있지만, 반드시 정답은 아니라는 것 명심해주세요. 

1. 지원자 자격 정보 확인: 이메일 그리고 체크리스트로 위에 공지한 프로그램 지원자격에 부합되는지 체크합니다. 
   
   
2. 기본 정보 입력 : 신청자 이름, 신청자 이메일 주소(앞서 기재한 메일주소), 코세라에 활용할 메일주소(코세라 가입 이메일), 전화번호, 성별(표기를 원하시지 않으시면 않습니다를 체크하실 수 있습니다), 소속(대학/회사 부서 등), 경력(학생은 학력, 개발자는 연차), SNS주소(Linkedin, Facebook, Twitter 등 이용중인 SNS 주소), Google Developers 프로필 url, 상의 사이즈(합격할 경우웰컴 티셔츠 굿즈를 위해)
   
   ✅ Tip :  여기서는 간단히 본인 개인정보를 입력합니다. 다른 프로필  Google Developers 프로필 url을 적는 란이 있어서 걱정하실 분도 있을 것 같습니다. 저는 합격을 했지만, 해당 프로필 없이 합격을 해서 없으시면 안 적으셔도 무방할 것 같습니다. SNS의 경우 요즘 개발자와 리크루터들이 많이 이용하는 링크드인 프로필을 기재했습니다. 지원했을 때 저는 학생 신분이어서 학교 학생학회 활동, 수료한 교육 프로그램, 수상 경력 등을 추가해두었습니다. 
   
   
3. 개발 능력 설문: 개발 관련 설문 조사입니다. 다음과 같은 내요을 물어봅니다. 
   1. AI 관심 분야 ( 컴퓨터비전[CV], 자연어처리[NLP], 추천시스템[RecSys], 음성인식[SR] )
   ✅ Tip :  본인의 주관대로 하시면 됩니다. 당시저는 비전과 자연어처리에 관심이 있어서 두개를 체크했습니다. 
   
   2. 사용할 줄 아는 개발 언어 ( Python /R / C / C++ / C # / Java / Javascript / 기타 ) 
   ✅ Tip :  학교 수업 및 프로젝트를 진행할 때는 파이썬을 많이 사용해보았기에 체크했습니다. 또한 Java/R/C/C++는 학교 수업 과제를 진행할 때 사용했습니다. 그리고 저는 웹을 개발할 때 React.js를 활용하면서 자바스크립트를 사용했어서 Javascript까지 체크했네요. 기타는 적지 않았습니다.
   
   3. 상용해본 프레임 워크 ( Tensorflow / Keras / Pytorch / Caffe / 기타 ) 
   ✅ Tip :  저는 Caffe를 제외하고 과제를 할 때 Tensorflow, Keras, Pytorch 를 사용해봤었습니다. 그래서 세 개를 기재했습니다. 활용한 프레임워크가 없는 경우 scikit-learn과 같은 머신러닝 관련 프레임워크를 기타에 적어둬도 될 것 같다고 생각합니다. 
   
   4. 프로그래밍 관련 경험( 관련 학과 전공자 / 오픈소스 프로젝트 / 웹 어플리케이션 출시 / 경시대회 수상경험 / 기타 )
   ✅ Tip :  저는 관련학과 전공자에 체크했고, 학회 웹(www.hufspnp.com)을 배포했기 때문에 웹 어플리케이션 출시, 그리고 기타에 학교에서 진행했던 캡스톤 프로젝트를 적어두었습니다.
   
   5. 수학 관련 지식 체크 ( 미적분, 통계, 확률, 선형대수학 )
   ✅ Tip :  전공 수업때 위의 네개의 과목을 다 들었기 때문에 "전공 수준으로 이해하고 활용 가능"에 체크하였습니다.
   
   6. 본인의 머신러닝 관련 수준 체크( 머신러닝 공부 및 프로젝트 관련 경험)
   ✅ Tip :  캡스톤 프로젝트에서 SNS데이터를 이용한 가상화폐 예측이라는 주제로 NLP를 이용한 감성분석 그리고 다중 선형 회귀 모델을 만들었는데 해당 팀의 팀장으로 활동하였고 프로젝트 리드 경험에 체크하였습니다. 
   
   7. 본인이 현재까지 스스로 작성한 코드의 총량 ( 10000줄 이상 / 5000줄 이상 / 3000줄 이상 / 1000줄 이상 / 999줄 이하 /기타)
   ✅ Tip :  컴퓨터공학부 항생으로 학기 마다 평균적으로 1500~2000줄 정도 코딩을 했습니다. 얼추 확인해보니 10000줄 이상 코드를 작성하였기에 "10000줄 이상"에 체크해두었습니다. 
   
   8. 단일 프로젝트 중 본인이 직접 작성한 코드 중 가장 많은 분량 (1000줄 이상/500줄 이상/300줄 이상/ 100줄 이상 / 99줄 이사)
   ✅Tip: 제가 코딩을 많이 해본 단일 프로젝트는 캡스톤 프로젝트, 디스코드 챗봇 만들기, 웹 만들기 였는데 각각 약 500줄, 500줄, 900줄 정도 코딩을 하였기 때문에 500줄 이상에 체크해두었습니다. 
   
   거짓된 부분 없이 제가 했던 것들을 돌아보며 최대한 진실되게 체크했습니다. 
   
   
4. 레벨 테스트
   
   파이썬 관련내용으로 9문제가 출제되었습니다. 실력을 측정하는 문제이기 때문에 문제를 적어두지 않도록 하겠습니다. 내용은 파이썬의 문법을 알고, 자료구조 및 알고리즘(Big-O)을 학습하고, 객체 지향의 개념(상속, 생성자 등)을 알고 있으셔야 합니다. 다른 내용은 최초 제출 이후 수정하실 수 있지만 레벨 테스트 부분은 1회 만 제출가능(여러번 제출 불가능)하기 때문에 신중하게 작성하셔야할 것 같네요.
   
   ✅ Tip :  저는 4~5시간 동안 시간을 두고 체크했던 것 같습니다. 난이도는 풀어보시면 알겠지만 어렵지는 않지만 헷갈리는 부분들이 있습니다. 파이썬 Documnetation이나 IDE를 이용하여 코드를 체크하는 등 최대한 틀리지 않도록 조심했던 것 같습니다. 다른 후기들을 보면 이 부분에서 틀리지 않는 것이 중요해보입니다. 정답은 공개되지 않지만, 저는 개인적으로 다 맞추었다고 생각하고 있습니다.
5. 프로그램 참가 관련 : 하나를 제외하면 줄글로 쓰는 서술형 문단이며 자소서를 작성한다고 생각해주시면 됩니다. 
   1. Deep Learning Specialization 강의 수료 여부 및 GCP ML/Data Engineer, Tensorflow 자격증 취득 여부 체크 : 다시 한번더 자격요건을 확인합니다. 사실대로 답변해주시면 됩니다. 
   
   2. 프로그래머로서 본인의 능력을 가장 잘 발휘했던 경험 혹은 성과 
   ✅Tip: 가장 잘 발휘했던 경험 혹은 성과이므로 여러가지 내용을 적기 보다는 학교에서 진행한 캡스톤 프로젝트에 대해서 적었습니다. 주제가 무엇이고, 어떤 역할을 맡았는지, 프로젝트 과정에서 어떤 문제가 발생하였고 어떠한 방식으로 해결했는지 적었습니다. 팀장으로 리더쉽을 발휘했던 내용보다 모듈을 제작할 때 코드 리뷰를 통해 문제점을 발견하고 해결했던 경험, 팀원들이 프로젝트에서 코드 상의 어떠한 문제점이 있었는지 그리고 어떻게 해결했는지 경험(2가지)를 적었습니다. 프로그래머로서 본인의 능력을 발휘했던 경험임으로 프로그래머의 역량은 코드상에서 문제를 마주했을 때 어떻게 접근하고 어떻게 해결하는지가 중요한 것 같아 그런 부분이 드러날 수 있도록 적었습니다. 
   
   3. 코딩/프로그래밍 관련 경진대회 참가 경험과 성과 
   ✅Tip: 저는 코딩/프로그래밍 관련 대회에서 지원하고 있을 당시에 수상 경험이 있지는 않은 상황이었습니다. 하지만, 산업통상자원부에서 주회한 2018년 제 16회 임베디드 경진대회 자유 공모 부분 본선에 진출하여 서울 COEX에서 작품을 시연한 경험이 있었습니다. 해당 프로젝트가 머신러닝에 관한 내용이 아니었지만, 프로그램 모집공고를 보며 자율성을 강조하기에 해당 부분을 이 문항으로 보여줄 수 있을 것 같아 이 대회의 참여경험을 적었습니다. 프로젝트의 내용을 설명하였고, 성과를 거두기 위해 어떤 방식으로 진행하고 팀장으로서 문제를 어떻게 주도적이고 적극적으로 해결했는지 드러나게 적었습니다. 추가로 본선 진출 관련 서류를 링크로 확인할 수 있도록 두어 신뢰성을 높였습니다. 
   
   4. 코딩/프로그래밍 관련 자격증
   ✅Tip: 저는 코딩/프로그래밍 관련 자격증을 취득하지 않았기 때문에 솔직하게 자격증을 취득한 것은 없으며, 정보처리기사 자격증 취득을 계획하고 있다고 적었습니다. ( 실제로 프로그램을 진행하면서 필기 시험에 합격하였고, 실기 시험을 앞두고 있습니다.)
   
   5. 본 프로그램에 참가하고 싶은 이유 : 본인 소개를 포함하여 참가하고 싶은 이유를 적어야 합니다.
   ✅Tip: 4~6줄 정도 본인 소개를 적었습니다. 본인 소개에 어떠한 프로그래머로 성장할 것인지 적었던 것 같습니다. 그리고 문단을 나눠 프로그램 교과과정인 Cousera, Kaggle 프로젝트, 테크톡의 내용이 기존에 다른 교육과 어떠한 차별점 점이 있고, 제가 성장하는데 어떤 부분을 채워줄 수 있는지 적었습니다. 이와 같이 적은 이유는 제가 기존에 다른 외부 교육을 수강하는 등의 노력을 기울이고 있었음을 보여주는 동시에 얼마나 충실하게 관심을 가지고 프로그램 공고문을 읽었는지 보여주기 위함이었습니다. 
   
   6. 성장하기 위해 노력했던 경험 혹은 습관
   ✅Tip: 좋은 개발자가 되기 위한 능력을 5가지로 나눴고, 각 다섯 가지 능력을 소제목으로 하여 해당 능력을 함양하기 위해 어떤 노력을 기울였는지 적었습니다. 5가지를 능력을 함양하기 위해 노력했던 경험을 보여주기위해 참여했던 외부 교육, 진행했던 프로젝트들을 활용하였습니다. 해당 참여하거나 수료한 교육은 신뢰성을 높이기 위해 교육이름과 교육을 받았던 내용 그리고 수료증 링크를 달아두었습니다. 또한 개발자 역량이 보일 수 있도록 프로젝트를 진행하며 배포했던 웹 페이지도 링크에 추가해두었습니다. 제가 다섯 가지로만 설명 드리는 이유는 이 부분을 참여하시기 전에 고민해보고 어떤 노력을 하셨는지 생각해보고 여러분들만의 독창적인 내용이 담기길 원해서입니다. 한번 고민해보시길 바랍니다. 추가로 제가 생각하는 좋은 습관들은 따로 소제목을 마련하여 적어두었습니다. 왜 그런 습관이 좋은 습관이고 해당 습관을 만드시기 위해 어떤 노력을 하셨는지 적으시면 될 것 같습니다. 
   
   7. GitHub ID 
   ✅Tip: 제 Github Profile에 Readme 파일을 이용하여 어떤 활동을 했는지 한눈에 볼 수 있도록 꾸며 두었습니다. 저는 제가 했던 과제나 프로젝트를 모두 Github에 정리해둔 상태였습니다. 
   
   8. Github 활동 URL : 가장 활발했던 PR의 URL을 제출합니다. 
   ✅Tip: 제가 만들었던 캡스톤 프로젝트의 Organization을 제출하였습니다. 이 Github으로 선택했던 이유는 가장 많은 양의 코딩을 한 레포들이 있였고, 부트캠프의 주제와 맞았기 때문입니다. 
   
   8. 정보 이용 동의 및 프로그램을 알게 된 경로 조사 : 사실대로 적어주시면 됩니다. 
   
   ✅프로그램 참가 관련 전체 Tip : 
   1. 구체적이고 상세하게 적을 것 : 열거하는 형식으로 상세하게 적으라는 말이 아닙니다. 프로젝트를 진행하였으면 어떤 프로젝트를 진행하였고, 어떤 라이브러리를 썻으며 해당 프로젝트에서 성과를 거두기 위해 어떤 노력을 기울였는지. 교육을 받았으면 어떤 교육을 받는 프로그램이었고, 프로그램을 통해 얻은/배운 부분은 무엇인지 등을 적어주세요. 라이브러리나, 참고했던 사이트와 같은 내용을 적고 구체적일수록 신뢰성 있게 보일 수 있습니다. 추가로 저는 참여했던 대회의 합격공고나 만들었던 웹페이지의 링크를 추가하여 확인할 수 있도록 해두었습니다. 
   2. 프로그램의 의도를 파악하고 부합하는 사람임을 어필할 것 : 이 프로그램은 자율성으로 기반으로 한 "머신러닝 개발자 양성 프로그램"입니다. IT 기업에 취업을 목표를 하고 있어야하며, 3개월간 프로그램을 수료할 수 있는 사람을 찾고 있습니다. 따라서 저는 3개월간 프로그램을 완주할 수 있는 프로그래머임을 보여주기 위해 다양한 교육을 수료했다는 내용과 프로젝트 활동 경험을 적었습니다. 또한 적극적으로 활동했다는 것을 어필하여 자율성이 주어졌을 때에도 열심히 활동할 수 있다는 것을 간접적으로 보여주었습니다.
   

4️⃣ 합격 통보 : 

합격이 되고 나면 다음과 같이 합격 결과 통지와 참여의사를 다시한번 물어보는 메일이 옵니다. 이 때 메일은 외부로 공개하면 안되고, 의사를 기한내에 답장하면 됩니다. 

 

1차 합격 메일

 

그리고 최종 합격 메일이 이후에 도착이 되며, 코세라 참여 링크와 SLACK채널에 초대됩니다. 이후에 본격적인 프로그램이 시작이 됩니다.

 

최종 합격 메일

 

아마 4기 프로그램이 시작될 쯤에 이 글을 보는 인원이 많으실 텐데,

지원하는데 길잡이가 되었으면 좋겠습니다. 

합격 하시고, 수료하셔서 꼭 좋은 결과 있기를 바랍니다. 

이만 포스팅을 마무리 합니다. 

긴 글 읽어주셔서 감사드리며 좋은 하루 되세요!