부트캠프 존재는 예전부터 알고 있었지만, 회사 일만으로도 벅차서 배움에 대한 욕심은 있어도 차마 신청하지 못했습니다. 게다가 약 4개월가량 이어질 과정을 온전히 집중하기엔 현실적인 상황 때문에 여의치도 않아 그림의 떡이었습니다.
바쁜 나날을 보내던 중, 번아웃이 심하게 오는 바람에 일에 집중하기 힘들었지만 그래도 책임감에 꾸역꾸역 나갔습니다. 성년이 된 이후로 한 번도 쉬어본 적 없이 앞만 보고 달린 탓인지, 점점 지쳐갔었고 늘어가는 건 병원 진료비였습니다.
악순환이 반복되며 점점 버티는 게 힘들어질 때쯤, 오랜 기간 고민 끝에 퇴사를 선택하였습니다. 대부분의 직장인이 그러하듯 저도 퇴사하고 나니 언제 그랬냐는 듯 몸이 금세 회복하더군요.
하지만 심리적으로 많이 지쳐있어서 바로 이직 준비를 하기보단 휴식에 초점을 두며 많은 생각을 했던 것 같습니다. 장기적인 관점에서 제 커리어를 더 성장시키기 위해 무엇이 부족한지, 제가 정말 가고 싶은 길은 무엇인지에 대해서요.
메인은 기획&관리자였지만 데이터분석가도 짧게 경험해 보니 제 강점을 살릴 수 있는 직무라 생각되어 이것저것 알아보기 시작했습니다. 그러던 중 데이터분석 부트캠프 9기 오픈 소식을 듣고 여러 수강 후기와 커리큘럼을 탐독하였는데요.
며칠간 고민한 끝에, 아래 5가지를 모두 만족하는 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 지원을 최종 결정하였습니다.
1. 데이터분석에 대한 기본기를 배울 수 있는가? 주 관심분야인 데이터 시각화를 다루는가? 2. 100% 비대면으로 진행되는가? 교육기간이 적절한가? 3. Tool별 커리큘럼 난이도나 과정이 체계적으로 이뤄지는가? 4. 포트폴리오 작성 및 실무 경험력 향상을 위한 적절한 프로젝트가 존재하는가? 5. 커리큘럼별 강사, 멘토진은 충분히 검증되었는가? 운영 & 관리 측면에서 적절한 케어가 이뤄지는가?
이런 이유로 선택한 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 9기였지만, 지원절차가 생각보다 만만치 않았습니다..
쉽지 않았던 선발 프로세스
출처 : 패스트캠퍼스 데이터분석 부트캠프 지원안내 페이지
거의 중견기업 이상 급의 채용 프로세스와 맞먹는 선발 프로세스에 잠시 지원 의지가 꺾일 뻔했었지만(?), 이왕 하기로 마음먹은 김에 제대로 준비해 보자는 마음으로 시작했습니다.
그리고 선발되는 사람들도 허투루 뽑지 않겠다는 운영 측의 마음이 절실히 느껴져서 더 마음이 갔던 것 같습니다. 만약 이걸 시작하게 된다면 제대로 배울 수 있을 것 같다는 기대감도 있었고요.
사전신청부터 기초소양테스트까진 괜찮았지만, 'Step 4. 비대면 녹화면접'에서 개인적인 이슈가 있어 꽤나 애먹었었습니다. 비대면이긴 해도 녹화면접이라 나름 준비한다고 정성스레 노트북을 셋팅해서 열심히 면접을 봤었는데요. 하필이면 제 면접영상 송출 에러가 나서 제대로 업로드되지 않았다는 운영팀의 연락을 받았을 때 살짝 포기 의지가 올라왔었습니다.
그래도 준비해 온 게 아까워서라도 다시 면접을 봤었는데 2차 면접영상마저도 송출 실패......(왜 제게 이런 시련을...ㅜㅜ)
심지어 저 같은 케이스가 저 밖에 없다는 운영팀의 말에 다시 한번 좌절하며... 살짝 나간 멘탈을 부여잡고 결국 3차 면접영상은 폰으로 다시 찍었었습니다... 다행히 3차 면접영상은 정상 업로드..ㅋㅋㅋ(노트북이 정말 말썽이었던 것인가...)
정성을 다해 찍으려다 이 사달이 난 것인지 알 수 없지만.. 이 글을 보게 될 다음 기수 지원자님, 웬만하면 폰으로 찍으세요..ㅎㅎ 저처럼 노트북으로 찍다 이런 불상사가 생길 수 있습니다..ㅜ
우여곡절 끝에 시작한 데이터분석 부트캠프 OT
출처 : 부트캠프 9기 OT 자료
비대면 영상면접이 힘들었지만 그래도 합격하니 새로운 걸 시작할 마음에 괜스레 들떴었습니다. 설렘과 기대감을 안고 6/19에 부트캠프 9기 수강생들을 대상으로 OT가 시작되었습니다.
OT지만, 앞으로 진행될 과정에 대한 전반적인 내용을 간략하게 다루다 보니 약 3시간가량 진행되었습니다. OT 자료를 사전 제공받았지만, 워낙 많은 내용을 다룰 것 같아 따로 Notion에도 정리해 놨는데 참고 차 같이 올립니다 ㅎㅎ
※ 강의 시간표, 강의자료 등은 수강생들에게 구글스프레드 시트 형태로 사전 제공됨 출처 : 수강생 대상 공유 시간표 일부 발췌
2. 수료기준 : HRD-Net QR 출석률 80%, 온라인 강의 수강률 80%
전체 출석률 20%, 퀴즈 20%, 학습일지 30%, 프로젝트 30%, 4가지 합 60점 이상 만족할 경우 수료 혜택 주어짐
3. 과정 소개 : 실시간 강의, 온라인 강의, 선택학습, 피어세션, 퀴즈, 학습일지 100% 비대면 수업으로 진행되는 만큼 출석체크가 중요하게 느껴졌고, 실제로도 중요합니다. 만약 무단결석일수가 쌓이면 제적당할 수 있다고 OT 자료에도 작성되어 있었거든요.
강의 방식(실시간 & 온라인강의)에 따라 출석 방법도 달라 담당 매니저님이 몇 번 설명하셨는데 막상 해보면 왜 그랬는지 알 수 있습니다.
실시간 강의 : ZOOM에 참여하여 강사님과 함께 실시간으로 강의 진행함
쉬는 시간은 강사님 재량에 따라 적절하게 주심
ZOOM 및 HR-Net QR 출결 체크 필요
온라인 강의 : 패캠에서 제공하는 온라인 강좌사이트 내 학습날짜 별 수강 필요
수강해야 할 강의 학습 범위는 공유시트를 통해 확인 가능
온라인 강의학습 날이 아니어도 자유롭게 수강 가능(예습 & 복습)
ZOOM 출결 체크 필요
선택학습 : 자율학습 시간이며, 복습하거나 학습일지 작성 등 수강생별 자유롭게 활용하면 됨
보통 학습일지 작성 시간 할애하는 중
피어세션 : 수강생들과 정기적인 네트워킹 진행
랜덤으로 배정된 수강생들과 제공된 주제 기반 진행
퀴즈 : 강의 내용 복습 차원에서 과목별 마무리하는 시기 진행 예상
금일 기준, 엑셀 과정 마무리 후 퀴즈 1차례 진행
학습일지 : 학습일지 작성 후, 매주 금요일 제출 필요
자유양식, 운영팀 측에서 관련 레퍼런스 제공함
4. 출결 인정 기준 만약 면접 혹은 시험, 질병 등 사유로 인해 참여가 어려울 시 담당 매니저님을 통해 출석 인정을 받아야 한다고 안내받았습니다. 하지만 면접이나 시험의 경우, 본 과정과 관련된 출결만 인정하는 것 같아 데이터분석 부트캠프 과정과 관련 없는 직무 면접이나 시험은 인정받기 어려울 것 같다는 인상을 받았습니다.
본 과정을 지원하게 된 계기 대부분이 데이터분석가 관련 취업을 위해 참여했다 보니 이런 기준을 둔 것 같습니다. 제적처리 기준에 대해서도 여러 사례를 바탕으로 설명해 주셨는데 잠깐이지만 매니저님들의 고생이 느껴졌달까요...
출결만큼은 수강생이 직접 챙겨야 하는 부분이기에, 설명해 주시는 것으로 부족하다 싶어 질문을 올리면 그만큼 상세하게 설명해 주셨습니다. 시작 전 궁금한 게 많았던 출결 방식이었지만, OT 내용만 잘 들어도 어떻게 관리되는지 파악할 수 있어 좋았던 것 같아요.
5. 서로를 알아가는 시간 OT 중간에 ZEP 플랫폼 기반 좀비게임도 하고, 데이터분야 직종도 소개해주시는 등 나름 유익한 시간을 보냈었는데요. OT의 가장 마지막 차례로 수강생 동기들과 랜덤으로 네트워킹 하는 시간이 있었습니다.
대면으로 만났어도 모두들 어색했겠지만 비대면으로 만났다 보니 저를 포함한 대다수가 낯가림이 많았습니다. 수강생들 간 친목도 다질 겸 운영팀에서 제공한 10문 10 답 기준으로 아이스 브레이킹 하는 시간을 가졌는데요.
랜덤 배정된 수강생분과 1:1 비대면으로 만났을 땐, 서로 내향인이라 많이 어색했었지만 끝나고 나니 개인적으론 제일 기억에 남았었습니다.
이후 몇 차례 진행된 피어세션에서 처음 얘기를 나눴던 분과 몇 번 더 만날 수 있었는데 괜히 더 반갑게 느껴졌었거든요. 힘들었던 선발 절차만큼 좋은 사람이 모인 것 같은 느낌이었습니다.
OT 후기를 끝마치며
OT가 끝나고 나서 든 개인적인 생각은, 운영팀에서 굉장히 많이 준비한 느낌을 받았습니다.
지원 기수가 9기인만큼 그동안의 경험들이 쌓인 것도 있겠지만, 담당 매니저님들도 매일 꼼꼼히 관리해 주시니 동기 부여도 되고 좋더라고요.
매일 데일리 커리큘럼을 올려주시는 매니저님 🙂
뭐든지 첫인상이 중요하다는 말처럼 OT 당시 좋은 인상을 받았기 때문에 긍정적으로 보는 것이기도 합니다.
사실 약 40여 명에 가까운 수강생들의 사소한 질문에도 친절히 답변해 주시고, 폭풍 질문해도 하나하나 답변하는 게 쉽지 않다는 걸 잘 알기 때문인지도 모르겠습니다. 전 직장에서 중간관리자로도 있어봐서 그런지 관리의 고충을 뼈저리게 알고 있기에..ㅋㅋ
물론 이 글의 경우, 주관적 견해가 다소 들어갔기에 수강생들마다 개개인이 느끼는 편차는 있을 수 있습니다. 하지만 전 지방 사람이라 본 과정이 비대면이어서 신청할 수 있었기에, 더욱 값진 기회를 체험하고 있다고 생각하는데요.
이 과정을 수강한다고 해서 드라마틱한 변화는 일어나진 않겠지만, 적어도 커리어 성장을 위해 신청하길 잘했다고 생각합니다.
저희가 이 과정을 수강하는 동안, 개인의 노력에 따라 얻을 것이 많을 것 같았기 때문입니다.
이 쪽 길로 직무 전환하고 싶은데 같이 할 동료분들이 있으면 좋겠다고 생각하는 분이나, 데이터 분석이 하고 싶은데 뭐부터 해야 할지 모르겠는 분들도 이 과정을 참여해 보면 많은 도움이 되지 않을까 싶습니다.
실제로 저희 9기 수강생분들 중 육아휴직 이후 취업 전선에 뛰어들려는 분도 계시고, 이제 갓 학교를 졸업한 예비 사회초년생 분들도 있고, 저처럼 회사 다니다가 그만두고 지원한 분들도 많은 만큼, 대다수가 비전공자이거나 데이터분석을 잘 모르지만 해보고 싶어서 오신 분들이 많기 때문입니다. 그리고 회사 다니다 보면 특히 회사 말고는 종사자분들을 만나기 힘든데 이곳에서 많이 만날 기회가 있어 좋은 것 같습니다.
OT 때도 많이 나온 질문이지만,
"분석 Tool도 다룰 줄 모르고, 데이터 분석에 대해 잘 모르는데 잘할 수 있을까요?"
란 질문이 굉장히 많았습니다. 저도 그랬었구요.
다른 강사님도 공통적으로 말씀하셨지만, 데이터분석가는 분석 Tool을 잘 다루는 것도 좋지만, 끊임없이 탐구하고 의심할 줄 아는 자세도 중요하다고 합니다.
저도 데이터분석에 대해 잘 알진 못하지만, 너무 두려워하지 말고 해보고 싶으면 도전해 보는 것도 나쁘지 않다고 봅니다.:) 저 같은 경우, 만약 신청하지 않았다면 언젠가 후회할 것 같았거든요.
전체적으로 데이터분석가 입문용으로 적당한 난이도 같기 때문입니다. 물론 뒤처지지 않기 위해서는 꾸준한 복습과 예습은 필요합니다. 저도 오늘 배운 내용 복습 한번 하고 이 글을 쓰고 있거든요(파이썬 쉽지 않군요..ㅋ) ㅎㅎ
제 글이 다음에 도전할 많은 분들에게 도움이 되길 바라며, 적힌 내용 외에도 궁금한 점이 있다면 댓글 남겨주세요 :) 제가 알려드릴 수 있는 선에서 답변드리겠습니다.
