13기 부트캠프 성공 가이드 요약 (김남혁)

1. 연사 소개

• 수학을 좋아해 전공했으나 현실은 산수였음을 깨달음
• 경제금융 복수전공 → 금융권 준비 → 데이터 분석 → 인공지능(딥러닝)으로 전향
• 부스트캠프 1기 수료 후 업스테이지 Data Manager로 입사

2. Data Manager란?

• AI 학습 및 평가 데이터 구축, 관련 도구/자동화 개발 담당
• AI, 개발, 도메인 지식을 고루 갖춘 포지션

3. 부트캠프 장단점

장점

• 밀도 높은 교육, 커리큘럼, 네트워크, 포트폴리오 기회

단점

• 올인해야 할 정도의 강도, 실력 격차, 차별성 확보 어려움

4. 마음가짐

• 초반 무리 금물 → 후반 집중 필요
• 꾸준함이 핵심

5. 커리큘럼 개요

• Phase 1: AI 입문 (기초 과목 수준)
• Phase 2: AI 취업 준비 (필수 교양 느낌)
• Phase 3: AI 심화 교육 (CV/NLP 등 전공 심화)
• Phase 4: 실전 대회 (Data-centric, 포트폴리오 중심)

6. 공부 전략

• 전체 흐름 위주로 이해 + 키워드 중심 학습
• 필요한 건 나중에 찾아보고 이해/응용할 수 있도록 기본기 축적

7. 취업 준비

• 코딩 테스트: Python 위주, GitHub/블로그 활용
• CS 기초: 자료구조, 알고리즘, OS, DB, 네트워크
• 서류/이력서: 미리미리 준비, 1장 PDF, GitHub profile/Blog
• 자격증: 정보처리기사, 빅데이터분석기사 추천

8. 추천 활동

• 스터디: 복습, 코테, CS, 논문 등
• 사이드 프로젝트: Competition(Kaggle, Dacon), Demo Page(Streamlit, Gradio)

9. 포트폴리오 관리

• GitHub: username/github.io, 잔디 심기
• Resume, LinkedIn, 기술 블로그, 프로젝트 정리

🔚 마무리

• 생존이 아닌 성장을 목표로
• 완벽보다 꾸준함, 비교보다 나 자신과의 싸움이 중요