SK네트웍스 Family AI 캠프 30기 3주차 회고

📅 데일리 학습 기록

• 4월 13일 (월)

[12일차] 크롤링 (BeautifulSoup & Selenium)

 

협업에서 해봤던 내용이라 전체 흐름은 익숙했지만, 이번에는 왜 이렇게 나눠서 사용하는지에 더 집중하게 됐다. Selenium 하나로 다 할 수 있는데 굳이 BeautifulSoup까지 써야 하나 싶었는데, 동적인 동작(클릭, 스크롤)은 Selenium이 담당하고,데이터 파싱은 BeautifulSoup이 훨씬 빠르고 가볍다는 걸 다시 이해하게 됐다. 결국 “다 되는 하나”보다 “역할을 나눠 쓰는 게 더 효율적이다”라는 걸 느꼈다. 그리고 요즘은 Playwright도 많이 쓴다고 해서 나중에 한 번 써봐야겠다는 생각이 들었다.

• 4월 14일 (화)

[13일차] 크롤링 (대기) & Git

 

크롤링을 이어서 하면서 대기 개념을 제대로 정리했다. 암시적 대기는 드라이버 전체에 기본 대기 시간을 설정해두고 요소를 찾을 때 자동으로 기다리는 방식이고, 명시적 대기는 특정 요소가 나타날 때까지 조건을 걸고 기다리는 방식이다. 그동안은 단순히 sleep으로 넘겼는데, 상황에 맞게 명시적 대기를 사용하는 게 훨씬 안정적이라는 걸 느꼈다.

오후 git 수업은 비교적 편하게 들을 수 있었다. GUI로만 사용하던 부분을 커맨드로 다시 보면서 기본기를 다시 잡는 느낌이 들었다. 특히 remote 개념을 다시 정리하면서 그동안 단순히 clone만 쓰던 습관에서 벗어나야겠다는 생각이 들었다. 코테 스터디를 git으로 관리하려고 규칙을 만들고 있는데 협업처럼 해보려다 보니 생각보다 복잡하게 느껴졌다. 그래도 일단 해보면서 계속 다듬어가야겠다는 생각이 들었다.

• 4월 15일 - 16일 (수, 목)

[14일차 ~ 15일차] 1차 프로젝트

 

첫 프로젝트였는데 생각보다 적극적으로 의견을 내지 못했다. 처음이다 보니 분위기를 보면서 맞춰가고 싶었고, 서포트하는 역할을 선호하다 보니 더 조심했던 것 같다. 프로젝트를 시작하자마자 데이터에서 막히는 경험을 했다. 공공데이터를 사용했는데 최신 데이터가 2024년까지밖에 없었고, 충전기·충전소·전기차 등록 데이터를 맞추다 보니 자연스럽게 그 기준에 묶이게 됐다. 그때까지는 공공데이터가 가장 정리도 잘 되어 있고 믿을 수 있다고 생각해서 다른 데이터를 찾아볼 생각조차 못 했었다. 강사님이 다른 데이터는 찾아봤냐고 했을 때 그제서야 시야가 좁았다는 걸 깨달았고, 뒤늦게 데이터를 다시 찾기 시작했다. 하지만 이미 마감은 다가오고 있어서 시간적으로 촉박했고 꽤 막막하게 느껴졌다. 기획 단계에서도 비슷한 문제가 있었다. 완전히 이해하지 못했지만 “일단 해야 할 일은 정해졌으니까 해보자”라는 생각으로 넘어갔고, 막상 진행해보니 생각처럼 쉽게 풀리지 않았다. 문서를 찾아보면서 방향을 잡는 데 시간이 꽤 걸렸고, 그 과정에서 모르는 걸 인정하고 바로 물어보는 게 훨씬 빠르다는 걸 느꼈다. 또한 기획을 제대로 이해하지 않으면 중간에 계속 방향이 흔들린다는 것도 확실히 체감했다.

다음 날에는 조금 다른 방식으로 접근했다. 조급함을 내려놓고 마음을 비우고 하나씩 풀어보자는 생각으로 진행하니 오히려 더 잘 풀렸다. 프로젝트 자체도 더 재미있게 느껴졌고, 결과도 생각보다 잘 나와서 만족스러웠다. 특히 팀원들이 각자 역할을 잘 해줘서 안정적으로 마무리할 수 있었고, 다른 팀 발표를 보면서도 많이 배울 수 있었다. 나중에 코드가 올라오면 리뷰를 통해 다른 팀은 어떻게 접근했는지도 꼭 확인해보고 싶다는 생각이 들었다.

이번 프로젝트를 통해 가장 크게 느낀 건 기획과 데이터의 중요성이었다. 기획이 명확하지 않으면 불필요한 데이터까지 수집하게 되고 결국 제대로 활용하지 못하게 된다. 데이터 역시 공공데이터라고 해서 무조건 신뢰할 것이 아니라, 최신성과 적합성을 직접 확인해야 의미가 있다는 걸 깨달았다. 또한 파이썬 기초가 부족해서 데이터 처리 과정에서 시간이 많이 소요된 것도 느꼈다. 다만 API 문서나 Streamlit 문서를 직접 찾아보면서 읽고 이해하는 과정에서, 문서를 해석하는 능력은 이전보다 확실히 좋아졌다는 점은 긍정적으로 느껴졌다.

 

수업 후에 간단한 테스트를 봤는데, 역시나 헷갈렸던 슬라이싱과 재귀 함수 문제에서 오답이 나왔다.

• 슬라이싱: s[4:1:-1] 문제였는데, stop 인덱스(1)는 결과에 포함되지 않는다는 규칙을 깜빡하고 b까지 포함해버렸다. 파이썬 슬라이싱의 끝 범위는 항상 '미포함'이라는 점을 다시 한번 머릿속에 새겼다.
• 재귀 함수: factorial(3)의 결과값을 맞히는 문제였다. 재귀는 항상 종료 조건과 스택의 흐름을 정확히 짚어야 하는데, 너무 성급하게 계산하다 보니 실수가 생겼다.

지필평가 오답

• 4월 17일 (금)

[16일차] Numpy & Pandas (탐색 & 조회)

 

슬라이싱이나 인덱싱 개념이 계속 나오는데 알고 있다고 생각했던 부분이 실제로는 익숙하지 않았다는 걸 느꼈다. 또 mean과 median(50%)은 단순한 값이 아니라 데이터의 중심을 보는 서로 다른 기준이라는 것도 다시 정리하게 됐다. (mean은 평균, median은 중앙값으로 이상치 영향 여부가 다르다.) 아직 데이터를 “읽는 힘”이 부족하다는 느낌이 들어서 반복해서 사용하면서 익숙해져야겠다는 생각이 들었다.

📊 주간 회고

이번 주는 복습과 실전이 같이 섞여 있던 느낌이었다. 크롤링과 git처럼 이미 해봤던 것들을 다시 배우면서 단순히 “아는 것”이 아니라 “이해하는 것”으로 바뀌는 경험을 했다.
프로젝트에서는 특히 기획과 데이터의 중요성을 크게 느꼈다. 초반에 방향을 명확하게 잡지 않으면 결국 뒤에서 계속 수정하게 되고 시간이 더 오래 걸린다는 걸 직접 겪었다. 또 공공데이터라고 해서 무조건 신뢰하는 게 아니라 최신성과 적합성을 직접 확인해야 한다는 것도 깨달았다. 모르는 걸 바로 물어보지 않고 혼자 해결하려다가 시간을 많이 쓴 점은 아쉬웠다. 그래도 문서를 직접 찾아보며 해결하는 과정에서 스스로 해결하는 힘은 조금씩 성장하고 있다는 걸 느꼈다.

 

기획을 제대로 이해하고 데이터는 검증하며, 알고 있는 것도 왜 쓰는지 이해해야 구현이 흔들리지 않는다.

🔍 KPT 회고

• Keep (유지할 점): 결과보다 과정에서 배운 점을 챙기려는 태도 유지하기
• Problem (보완할 점): 기획을 충분히 이해하지 않은 채 진행하고, 모르는 걸 바로 묻지 않았으며 데이터 검증이 부족했던 점
• Try (시도할 점): 작업 전에 목표와 방향을 정리하고, 막히면 빠르게 질문하며 데이터는 반드시 검증 후 사용하는 습관 들이기