우리 FISA AI엔지니어링 8주차 과정

Monday(02.24)

 

지금 교육과정에서 머신러닝을 배우고 있다. 수업도 수업이고, 까먹은 개념도 많아서, 개념정리하면서 수업을 진행하고자 한다.

 

https://koreatstm.tistory.com/253

인공지능

 

기존 사용하던 계정의 프리티어가 끝나서, 새로운 계정을 만들고 마이그레이션 했다.

https://koreatstm.tistory.com/256

AMI를 통한 EC2 마이그레이션

 

 

Tuesday(02.25)

 

오늘은 세미나 준비를 하였다. 우리팀의 주제는 AWS 아키텍쳐에 대한 설명이다.

1. 클라우드 컴퓨팅 개요
   • 클라우드 컴퓨팅의 정의
   • 온프레미스와의 차이점
   • 클라우드의 장점과 단점
   • 클라우드 모델 및 예시
2. VPC (Virtual Private Cloud)
   • VPC의 정의 및 특징
   • 네트워크 연결 방법
   • 게이트웨이 엔드포인트와 인터페이스 엔드포인트 비교
3. EC2 (Elastic Compute Cloud)
   • EC2의 개념 및 특징
   • EC2 인스턴스 유형
   • 배치 그룹 (Placement Group) 개념
4. S3 (Simple Storage Service)
   • S3의 정의 및 특징
   • 버킷과 객체 개념
   • EBS vs S3 비교
   • S3 스토리지 클래스
5. 팀원 역할 및 소감
6. Q&A

 

 

Wednesday(02.26)

 

오늘은 세미나를 하였다.

총 7팀이 개별 주제로 발표를 하였다. 예상했지만, 예상보다 준비를 많이 해왔다고 느꼈다.

세미나 특성 상 듣는다고 다 이해는 할 수 없었지만, 이런 방법도 있구나 라는 견목을 넓힐 수 있는 시간이었다.

 

RDBMS, NoSQL, VectorDB를 설명한 팀이 있었는데, 설명 듣다가 웃긴 질문이 떠올라서 질문을 했다.

끝나고 발표 팀에게 벡터맨과 벡터db의 차이를 물어봤는데, 퀄리티 높은 답변을 해줘서 놀랐다.

왜 이렇게 진지하냐고 ㅋㅋ

 

17시 부터는 멘토님께 질문을 드렸고, 그에 대한 답변들을 해주셨다. 

아래는 Q&A에 대한 정리이다.

멘토님의 질문에 대한 답변

직장인 평균

1. 하루 일과

A: 직장인이라면 대부분 비슷한 일과를 경험할 것이다. 그런데 의외로 행정처리가 많이 필요하다는 점이 놀라웠다. 전자금융감독규정 같은 법규에 맞춰 일을 해야 하기 때문에 이를 신경 써야 한다.

 

2. 기술 스택의 깊이

A: 각 분야마다 다르지만, 예를 들어 정보계에서는 오라클을 많이 사용하고 모든 프로그램을 SQL로 작성한다. 채널계는 최신 기술을 적극적으로 도입하고 있다. 신입에게는 고도의 기술적인 기대를 하지 않는 경향이 있다.

 

3. 최근 중점 사업

A: 은행은 최근 임원 교체가 있었고, 이에 따라 전략이 바뀌었다. 현재는 기업금융 중심으로 사업을 추진하고 있으며, 기업 고객을 유치하는 데 집중하고 있다. 은행이 신사업을 추진하는 이유는 리테일 고객을 유치하기 위한 전략적 손해를 감수하는 것이다. 이를 준비하려면 인터넷 기사를 참고하는 것이 좋다.

 

4. 자주 사용하는 데이터 전처리 기법

A: 정형 데이터를 전처리할 때는 판다스를 많이 사용한다.

 

5. 자소서 강점을 위한 핵심 역량

A: AI와 데이터 관련 프로젝트 경험을 어필하는 것이 좋다. 특히 최종 프로젝트에서 잘 해보자.

 

6. 금융업계에서 빅데이터 활용

A: 금융업계에서 빅데이터는 규모가 크지 않지만 실시간 로그성 데이터를 분석하는 데 주로 사용된다. 예를 들어 UX/UI 개편이나 가입 과정에서 데이터를 활용한다. 이를 처리하기 위해 카프카, 스파크, Redis, Elasticsearch와 같은 도구를 많이 사용한다. OLAP(온라인 분석 처리)에는 RDB를 주로 사용하고, 오라클 외에도 다양한 DBMS를 활용하고 있다.

 

7. 코딩 테스트

A: 매일 하나씩 코딩 문제를 푸는 것이 좋은 습관이다.

 

8. 금융 IT에서 요구하는 CS, 기술 스택, 프로젝트 수준

A: 금융권은 신입에게 많은 기술적인 능력을 기대하지 않는다. 적당한 기술 능력과 지식, 그리고 적응력을 고루 평가한다. 면접에서는 자신 있게 준비된 내용을 이야기하면 된다.

 

9. 취업 준비 과정과 어려웠던 점

A: 의사소통 능력이 가장 중요하다. 어려운 비즈니스 문제를 차근차근 풀어나갈 수 있는 능력이 필요하다. AI 전공을 어필했고, 그 부분이 금융업계의 니즈와 맞아떨어졌다. 면접에서는 AI를 잘 모르던 면접관이 이해하지 못할 때가 있었고, 이를 극복하는 것이 어려웠다.

 

10. 금융권에서 클라우드 및 인공지능 도입

A: 금융권에서는 예전에 비해 클라우드와 인공지능의 도입이 확대되고 있다. 신입 채용에서 전문성은 크게 요구되지 않으며, 부트캠프나 교육 과정에서 배운 내용을 잘 정리해 면접에서 활용하면 된다.

 

11. AI, 빅데이터 역량 지원자는 디지털 분야에만 제한되나?

A: 디지털 분야에 한정되긴 하지만, 사용한 기술을 언급하며 자신의 장점을 어필할 수 있다. 여신, 회계 관련 지식은 필수적이지 않으며, CS와 알고리즘을 중심으로 준비하면 된다.

 

12. 취업 당시 잘하는 분야 혹은 관심 있는 분야

A: 자신이 잘하는 분야에 집중해서 준비했다.

 

13. 프로젝트에서 다양한 기술을 얇게 사용할지, 한두 가지를 깊게 할지

A: 완성도를 높이는 것이 중요하다. 짧은 프로젝트 기간 동안 많은 것을 시도하기는 어렵기 때문에 난이도를 적절하게 설정해야 한다.

 

14. 면접 중 인상 깊었던 질문

A: 자신감 있게 준비한 부분을 면접에서 강조하며 인상 깊은 답변을 할 수 있다.

 

15. 인상 깊었던 멘티

A: FISA 1기 때 기술 세미나를 진행한 두 사람이 기억에 남는다. 에티튜드가 좋았고, 다른 한 사람은 겸손하면서도 많은 것을 알고 있었다.

 

16. 인성 면접 시 필요한 역량

A: 신입사원으로서 열정과 의지가 중요한 평가 요소다. 근면성실한 태도도 중요한데, "뼈를 묻겠다"는 각오로 회사에 충실히 다닐 의지가 필요하다.

 

17. 금융권 면접 준비

A: 면접 스터디를 통해 준비했다. PT 발표에서는 최신 기술에 대한 개념을 파악하고, 신기술에 대해서는 뉴스를 통해 익히는 것이 중요하다. 모르는 기술이라도 그럴듯하게 써내려가는 것이 중요하다.

 

18. 클라우드, 데이터 엔지니어로 집중하기 위한 프로젝트

A: 클라우드, 도커, 쿠버네티스 등을 활용한 프로젝트를 진행해, 이를 깃허브에 올려보자. 공모전을 활용하는 것도 좋은 방법이다.

 

오늘은 끝나고 AI반 전체 회식을 하였다.

토스에서 꽃돼지 이벤트를 하는데, 진짜 친구들 다 끌어모은 것 같다.

대학 친구들, FISA 동기들 다 불러 모았다... 대략 25명 정도 해준 것 같다....

돈 벌기 힘들다는 것을 다시 한 번 느꼈다.

성공!!

 

Thursday(02.27)

 

https://koreatstm.tistory.com/254

K 최근접 이웃

 

 

Friday(02.28)

 

https://koreatstm.tistory.com/255

회귀

 

특강

 

오늘이 알고리즘 특강 마지막 6회차였다. DFS, BFS 강의 였고, 마지막 시간이라 개인적으로 질문을 많이 드렸다.

• 기업용 코테에서도 나오던거에서 주로 나온다. 대표적인 유형은 익혀야 한다.
• 기본유형을 아주 완벽하게 할 수 있어야 한다.
• 기업 코테에서 파이썬을 써서 통과 못하는 경우는 거의 없다고 본다. 가끔 시간이 오래걸리는 함수들이 있지만, 시간을 별개로 줄 수도 있기에, 그냥 풀면 된다!!
• 동전문제도 그래프로 생각하면된다.
• 1,2,5원으로 11원 만드는 최소 비용을 생각해봤을때, 11원에서 갈 수 있는 값은 10, 9, 8 원 인 것
• 이렇게 그래프를 확장하다보면 0원이 나오고, 이게 최단거리인것

 

Saturday(03.01)

 

2월 달 너무 달렸다. 2번의 금융 특강, 2번의 자격증 시험, 1번의 세미나 준비

한 번쯤 쉬고 싶어서, 무작정 전주로 가서 힐링 하고 왔다.