[데이터 사이언스 인턴] 서울대학교 융합과학기술원 Applied Data Science Lab 인턴 후기

데이터 사이언스 인턴- 서울대학교 융합과학기술원 Applied Data Science Lab 인턴 후기

서울대학교 융합과학기술대학원

 2016년 여름 나는 서울대학교 융합과학기술원 대학원 Applied Data Science Lab(ADSL)에서 인턴을 하였다. 

이미 2년 가까이 지난 이야기이지만 내가 대학원 진학을 결정하고, 후에 데이터 사이언스 분야에 취업을 할때 상당히 많은 도움이 된 귀중한 경험이였기 때문에 기억을 더듬어서 이때의 경험을 정리해보고자 한다. 

- 신청동기 & 과정

지원 전 학기에 서울대학교 융합과학기술원에서 진행하는 인공지능 컨퍼런스도 참가해보고 대충 어떤 연구실이 있는지는 알고 있었지만 이제 막 이 분야를 공부하는 입장이라 각 연구실에서 어떤 연구를 하는지에 대해 세세한 내용은 잘 모르고 있었다.4학년 1학기가 마무리 되어갈 즈음에 서울대학교 융합과학기술대학원에서 융합연구프로그램을 진행한다는것을 알게되었고, 융합과학기술 대학원 홈페이지를 통해 연구 프로그램 인턴에 지원을 하였다. 참고 http://convergence.snu.ac.kr/main/archives/25383

 신청서에는 영어성적, 학점 등등 기본정보를 입력하는 칸이 있었고, 지원동기는 한 페이지 정도 간략하게 작성했던 것 같다. 사회과학을 공부한 입장에서 데이터 분석에 관심을 가지게 되어 컴퓨터와 수학을 공부하고 있다는 내용을 한 페이지에 잘 담으려고 했다. 경험이 그때보다 조금 더 쌓인 지금 생각해보면 내가 하고싶은연구분야를 명확히 밝히는 것이 도움이 될 것 같다. 방학동안 명확하게 내가 어떤 연구아이디어를 가지고 있고 이를 가지고 연구실에서 피드백을 받아가면서 프로젝트를 해보고 싶다는 내용이 담기면 좋은 점수를 받을 수 있을 것 같다. 비록 저런 내용이 담기지는 않았지만 운이 좋게 교수님이 좋게 봐 주셨는지 기회를 얻을 수가 있었다. 연구실 소개에 프로그래밍 실력을 강조하여 이제까지 수강했던 과목들을 자기소개서 말미에 추가를 하였다.  따로 면접이나 코딩 시험을 보지는 않았다.

지원 후에 한달 정도 지나서 선발이 되었다는 연락이 왔다.

- 이전 해 양식을 썼는지 2016년 하계 융합연구 프로그램이지만 2015년으로 메일을 보내셨다.

- 선정

Applied Data Science Lab에서인턴은 나를 포함하여 3명이 뽑혔었는데, 다들 각기 다른 전공들로 구성이 된 멤버였다. 하지만 다들 프로그래밍에 어느정도 백그라운드가 있는 학생들이였다. 

인턴 1 언론-컴공(Dual)

인턴 2 통계-컴공(Dual)

인턴 3(본인) 경제-수학(Dual)-컴공(Minor)

머신러닝 인턴

- ADSL연구실의 내 자리. ISLR 책과 GRE 책이 보인다.

- 인턴 커리큘럼

1. 'An Introduction to Statistical Learning' -James, Witten, Hastie, Tibshirani 책 학습  

2. Stanford CS231n -Lecture note 공부하기// Convolutional neural network를 이해하기, Tensorflow 이용하기

3. 1&2의 내용을 복합하여 딥러닝 Predictive modeling 모델 프로젝트 발표

 

나는 Convolutional Neural Network를 응용하여 금융 데이터의 패턴을 분석하는 프로젝트를 하였다. 연구의 연자도 모르고 마지막날 발표를 하였는데 정말 교수님께 대차게 까였다. 부끄러운 내용을 잘 참고 들어주신 다른 연구원들 분들께 심심치않은 위로의 말씀을 드린다. 하지만 이렇게 까인 경험이 있기 때문에 내가 무엇이 문제인지 알 수 있었고, 개선의 실마리를 찾을 수 있었다. 그때 크게 가장 크게 느꼈던 점은

1. 본인의 생각을 논리적으로 단계적으로 발전시켜 나가는 것의 중요성

2. 연구!=시험 성적을 받기 위한 공부가 아니라는것이다.

이때 공부를 했던 내용들의 대부분이 머신러닝 알고리즘이였는데, Logistic regression 공부를 하면서 고객의 Credit card default 가능성에 대한 확률을 예측하는 예제를 접했는데 정말 흥미로웠다. 이때부터 이 알고리즘들이 비지니스에 응용이 되는지가 궁금했고 만약 대학원을 가게되더라도 졸업전에 겨울에는 한번 회사에서 인턴을 해봐야겠다는 생각을 하게 되었고, 실제로 바로 그해 겨울방학에 롯데멤버스에서 관련 업무를 할 수 있었다.

-전반적인 후기

인턴을 하기전에 통계학 수업을 조금 듣기는 했었지만 수학과를 복수전공하고 컴퓨터를 공부한지 1학기 밖에 지나지 않던 시점이라 머신러닝이라는 분야에 대해서 생소했었다. 이때의 경험은 이렇게 부족했던 나에게 머신러닝의 큰 그림을 그릴 수 있게 해주었고 대학원 진학시에도 어떤 분야를 공부해야할지 명확한 방향을 잡을 수 있게 해 주었다. 앞에 언급한 머신러닝 교과서의 책 제목이 Statistical learning인데 이에서 유추할 수 있듯이 머신러닝의 뼈대가 되는 아이디어는 통계학이다. 프로젝트를 하면서 좋은 결과를 얻으려면 모델에 대한 이해가 선행되어야 한다는걸 뼈저리게 느꼈고, 후에 석사과정으로 통계학과로 진학을 하는데 큰 이유가 되었다. 그리고 앞서 언급했듯이 실제 비지니스에 응용해보고 싶다는 동기로 롯데멤버스에 지원하였고 입사에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 4학년 1학기에 진로를 바꾸고 나서 늘 전전긍긍 했고 내가 잘 하고 있는지 확인할 길이 없어서 불안한 마음이 컸었던게 사실이다. 이때의 경험은 나에게 명확한 방향성을 세울수 있게 도와주었고 실제로 진학, 입사에도 큰 도움이 되었다. 아직 학부생이고 관심있는 연구실이 있다면 꼭 한번 서울대학교의 융합연구프로그램을 지원해보라 추천하고 싶다.