강의를 여러 개 들은 것들이 많아서 앞으로 종종 강의를 듣고 생각나는 것 + 정보 공유 차원으로 공유하고자 합니다. 아마 패스트캠퍼스 강의 중심으로 작성될 것 같습니다.(신청한 강의가 꽤 많기 때문에..)
0. 강의
https://fastcampus.co.kr/data_online_mlops
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1. 강의 신청 이유
3년 가까이 ML관련 컨설팅 프로젝트하면서 불편하고 고생했던 점들을 나열하면 상당하다고 자부할 수 있습니다.(물론 앞으로 고생길이 많이 열려있지만) 근데 점점 프로젝트를 수행하면서 짧은 시간 내에 좋은 알고리즘과 논문들이 나오는 것처럼 좋은 Tool들이 많이 나오고 있는 점은 인지하고 있었습니다. 그리고 머신러닝 딥러닝 공부할 때 무조건 나오는 교수님인 앤드류 응 교수님도 모델보다 데이터의 중요성 그리고 ML과 Ops를 결합한 MLOps에 대한 중요성을 평소에 세뇌 수준으로 당하고 있었습니다. 언젠가 진짜 공부한다... 다짐을 여러 번 하다 올해 초 1월부터 강의를 수강해보았습니다. 이유를 간단히 정리하면
- Trend 뒤쳐지고 싶지 않아서
- 점점 알고리즘 보다도 그 이외의 서빙과 모니터링 관련하여 중요성을 프로젝트하면서 느끼고 있어서
- 파편화된 영문 자료를 보는 것은 당연한 일이지만, 시간은 소중하기 때문에 잘 정리된 강의를 보고 싶었어서
- 알아두면 나중에 다른 엔지니어분들이나 개발자분들과 Communication하기 용이할 것 같아서
정도로 정리할 수 있을 것 같습니다.
2. 강의 장점
- 강사 두분 전달력이 양호하다. 특히 마키나 락스에 다니시는 강사분은 개인적으로 좋았습니다.
- 강의가 꽤 폭 넓은 부분을 다루고 있습니다. 솔직히 처음 커리큘럼 보고 덜컥 겁이 났었는데 그 이유는 모르는 용어, 오픈소스들이 절반이상이였기 때문에 그랬었습니다. 적당히 소통 정도까지는 할 수준으로 지도를 해주는 것 같습니다.
- 강의 노트가 노션으로 깔끔하게 정리되어있어서 예습하고 듣기 깔끔해서 제일 흡족스러웠습니다.
- 솔직히 도커랑 쿠버네티스, MLflow 등등 처음 하는 부분이 꽤 많았는데 기본적인 부분을 짚어주고 최대한 쉽게 가르쳐 주었습니다.
- 개인적으로 실무에 문제를 부딪혔을 때 어떤 것을 좀 중점적으로 공부해야겠다 단계까지는 머릿속에 지식을 주입시켜주는 것 같습니다. 시야를 넓혀주어서 좋습니다.
3. 강의 단점
- 강의 목표가 "MLOps의 기본부터 심화, 그리고 실무 활용까지 전 과정을 담았으니 필요한 부분만 학습하고, 내게 필요한 ML모델 서비스화 방법을 얻어갈 수 있다"라고 제시가 되어있지만 실무 활용 단계까지는 잘 모르겠습니다. 정말 기본적인 부분을 Cover 합니다.
- 이거 듣고 MLOps 쪽으로는 취업은 절대 못합니다. 또한 이 강의를 이해한다고 해서 이력서에 한 줄 쓰기에는 많이 어렵지 싶습니다. 그 이유는 깊이가 부족하기 때문입니다. 깊이는 본인이 문제를 찾아서 그 부분을 공략하면서 실력을 기르는 것을 추천합니다.
4. 강의 수강할 때 유의점
- 수강할 때 VirtualBox 가상환경에서 실습을 진행하는데 개인 노트북 용량이 적고 엄청 힘들게 쓰고 있었기 때문에 꽤 애먹었었습니다. 노트북 드라이브 용량이 좀 넉넉해야 합니다.
- 최소 vim 편집기는 쓸 줄 알아야합니다.
- Cloud 부분 수강할 때 UI가 조금 안 익숙한 사람은 조금 헤맬 수 있을 것 같습니다. 물론 GCP 쪽을 조금 쓰긴 써서 따라가는데 무리는 없었는데 완전 처음인 사람에게는 조금 헤맬 수 있을 것 같다는 생각이 있었습니다.
- 데이터 분석 쪽을 한번 처음부터 끝까지 해본 사람이 수강해야합니다.
5. 강의 수강했으니 내 직무에 적용할 점은?
모델링과 전처리만하다보니 오픈소스가 이렇게 빠르게 발전하고 있는지는 체감이 되질 않았는데, 이 강의를 듣고 많은 것을 머릿속에 인지하였습니다. Know-how보다는 IT에서는 Know-what이 중요하다고 생각하는 1인인데, 부족한 부분에 대해서 이런 걸 공부를 더 해야겠다는 것을 알게 해 주어서 좋은 강의였습니다. 원래 Fastcampus 강의는 딱 필요한 것만 골라 듣는데 이번 강의는 거의 전 내용을 다 들었는데 좋은 강의였습니다. 프로젝트 수행하면서 전처리 파이프라인이나 Feature 관리하는 부분과 서빙하는 부분을 아마 조금 더 찾아서 공부하여 적용을 하지 싶습니다. 특히 파일들이나 모델을 관리하는 부분을 꽤 반성을 많이 했기 때문에 더 좋은 방향으로 프로젝트를 수행할 것 같습니다.
6. 추천도
MLOps에 관심이 있는 데이터 분석가 : ★★★★☆
Data Engineer : ★★★☆☆
다음에 종종 강의 후기를 포스팅해보겠습니다.
