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제가 Data&AI 엔지니어링 마스터 과정에 관심을 갖게 된 계기는 학부 시절 데이터 분석 프로젝트 경험이었습니다.
저는 이 과정을 통해 데이터 엔지니어링과 AI 모델링 역량을 심화시키고, 나아가 교육 분야에서 실제 문제를 해결하는 데이터·AI 전문가으로 성장하고자 합니다.
데이터 분석 경험입니다.
데이터 엔지니어링 경험입니다.
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대표적인 사례로, "온라인 학습 플랫폼 사용자 데이터 분석 "프로젝트에서 10만건 이상의 로그 데이터를 수집·전처리하고, 사용자 유형별 학습 패턴을 군집 분석으로 분류했습니다.
데이터 엔지니어링 경험입니다.
이 과정에서 단순 분석이 아니라, 데이터 수집-저장-처리-활용까지의 전체 엔드투엔드 과정을 경험했습니다.
이처럼 저는 분석, 모델링, 엔지니어링, 협업에 걸쳐 균형 잡힌 경험을 보유하고 있으며, 이는 Data&AI 엔지니어링 마스터 과정에서 제 역량을 발휘할 수 있는 강점이라고 생각합니다.
이번 과정을 통해 Hadoop, Spark, Kafka 등 빅데이터 프레임워크를 학습하고, AWS/GCP 기반 클라우드 아키텍처에서 데이터 파이프라인을 설계·운영하는 역량을 확보하고 싶습니다.
AI 모델의 실무 적용 경험입니다.
지금까지 연구나 대회에서는 주어진 데이터 셋으로 모델을 학습했다면, 이번 과정에서는 교육·출판 현장에서 발생하는 실제 데이터를 다루게 될 것입니다.
이번 과정을 통해 Docker, Kubernetes, CI/CD 파이프라인 등 MLOps 역량을 배우고, 데이터와 모델을 실제 프로덕션 환경에 적용하는 경험을 쌓고자 합니다.
하지만 동시에, 실제 산업현장에서 이를 효과적으로 적용하기 위해서는 엔지니어링 기반 역량, 대규모 데이터 처리 능력, 서비스 화 경험이 반드시 필요하다는 것도 깨달았습니다. |
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2025.08.25
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