[KT 에이블스쿨] AICE Associate 시험후기

AICE Associate를 응시하고 결과도 받았던 김에 자료가 많이 없어서 후기를 남긴다.

AICE 공식홈페이지 Associate 내용

시험 준비

KT Aivle스쿨 AI 과정(두 달?)을 수강하고 나면 AICE associate 응시권을 무료로 제공한다. 이 때 한번 떨어져도 한달 뒤 다시 한번 무료 재응시기회를 주니 크게 부담가질 필요는 없을 것 같다.

 

시험 대비는 시험응시 전에 aivle스쿨 교육과정 중에 이틀정도 AICE 문제와 비슷하거나 어려운 연습문제를 주고 공부하는 시간이 있었고, 개인적으로 시험응시 전날에 AICE 공식 홈페이지에서 제공하는 샘플시험으로 연습을 했다. 

시험 과정

총 1시간 30분, 데이터셋 하나를 가지고 전처리부터 모델링까지 총 14문제를 풀어야 하는 형태로 주어진다. 응시 중 화면녹화를 하므로 더블모니터는 사용이 불가능하다. 시험 응시 중에 GPT, 개인적으로 정리된 자료 참조 등은 금지하지만 구글링은 허용을 하는데, 안전하게 구글링 결과 상단에 뜬 블로그들과 라이브러리 공식문서만 참조하면 된다. 근데 더블 모니터가 안되니 검색하는데 좀 불편하긴 했다. 

 

전처리에서는 데이터 분석을 위한 Pandas, 그래프 시각화를 위한 matplotlib, Seaborn이 출제되고, 이후 sklearn을 활용한 데이터셋 분리와 머신러닝, 마지막으로 Tensorflow를 이용한 딥러닝 문제가 출제된다.

 

시험환경은 웹 주피터 노트북으로 되어있는데, 구글링하다 실수로 탭을 끄던가 해서 작성한 코드가 날아갈 수 있으니(실제로 몇개 날라가 보았다.) 1~2 문제 풀때마다 저장버튼을 누르자. 또 답안을 작성하는 셀에 코드를 작성해야 평가가 정상적으로 진행되니 그냥 주어진 셀 말고는 셀 추가와 셀 삭제는 안한다는 생각으로 보는게 좋다. 그리고 문제풀이 과정이 순차적이다보니 전처리에서 부실하면 다음 진행도 원할히 하기 어려워 머신러닝이나 딥러닝 하나는 버리더라도 전처리는 완벽하게 하는 것이 좋다는 생각이 들었다.

 

전처리에서는 데이터 분석을 위한 Pandas, 그래프 시각화를 위한 matplotlib, Seaborn을 사용하는 문제가 출제되고, 이후 sklearn을 활용한 데이터셋 분리와 머신러닝, 마지막으로 Tensorflow를 이용한 딥러닝 문제가 출제된다. 샘플문항을 풀면 문제출제 패턴이 보인다.

보통 문제를 풀고 검토까지 완료하는데 1시간정도 걸렸는데, 아마 모든 문법을 모른 채로 구글링으로 때운다 하면 시간이 많이 부족해 보이고, 나오는 문제의 1/3 정도까지는 구글링으로 커버 가능해 보였다. 그래서 아예 빈출 문법은 외워서 가는게 맘 편하다.

 

시험결과는 나오는데 2주 정도 걸린다.

시험 소회

사실, 이전 기수들의 얘기들을 보고 어느 정도 준비가 필요할 것이라는 생각이 들었다. 하지만 의외로 시험 문제는 샘플 문항과 거의 난이도 차이가 없이 출제되었다. 그래서 에이블스쿨 과정에서 배운 내용과 시험 전에 한 번 정리해주는 내용으로 준비는 충분하다고 느꼈다. 또한, 미취득자를 위해 재응시 기회를 제공하니 한번 실수해도 괜찮고 오히려 너무 긴장하면 손해인 거 같다.

 

Associate를 응시하고 나니 샘플문항도 주어지지 않고 베일에 가려진 Professional이 너무나 궁금해졌다. 나중에 기회가 되면 개인적으로 응시해 보아야겠다.