AI 부트캠프 4주차 회고: 웹 크롤링부터 서비스 구현까지 2026

AI 부트캠프 4주차에는 웹 크롤링, 첫 팀 프로젝트 기획 및 발표, Pandas와 NumPy 라이브러리 학습 등 밀도 높은 경험을 했습니다. 특히 'evSeoul'이라는 전기차 정보 서비스 구현 프로젝트를 통해 데이터 처리부터 서비스 설계까지 전 과정을 경험하며 많은 것을 배웠습니다.

AI 부트캠프 4주차, 어떤 내용을 학습했나요?

이번 주는 AI 부트캠프의 4주차로, 이전 주차들에서 배운 내용을 바탕으로 실제 프로젝트를 진행했습니다. 먼저 웹 크롤링과 스크래핑 기술을 학습하며 데이터를 수집하는 방법을 익혔습니다. 이후에는 이 기술들을 활용하여 첫 팀 프로젝트를 기획하고, 실제 결과물을 만들어 발표하는 경험을 했습니다. 프로젝트 후반부에는 데이터 분석에 필수적인 Pandas와 NumPy 라이브러리를 학습하며 데이터 처리 및 분석 역량을 강화했습니다. 이 과정에서 짧은 시간 안에 많은 내용을 소화해야 했지만, 실제 서비스 구현을 목표로 했기에 더욱 집중할 수 있었습니다.

첫 팀 프로젝트, 'evSeoul' 서비스 구현 과정은 어떠했나요?

첫 팀 프로젝트의 주제는 ‘자동차 등록 현황 데이터와 기업 FAQ를 활용한 서비스 구현’이었습니다. 프로젝트 시작 전 웹 스크래핑, Git, GitHub 활용법을 학습했고, 필요한 기술 스택과 프레임워크를 미리 익혀 실제 구현에 큰 도움이 되었습니다. 프로젝트는 4월 15일부터 시작되었지만, 팀원들과 미리 모여 역할 분담, 주제 선정, 공공데이터 탐색을 진행했습니다. 저는 데이터 처리 및 구조 설계 경험을 쌓기 위해 DB 역할을 맡았습니다. 초기에는 전국 자동차 연료별 등록 현황 데이터를 기반으로 시각화 자료와 차종별 FAQ를 제공하는 서비스를 구상했으나, 데이터 확보의 어려움으로 인해 서울시 전기차 등록 현황 및 충전소 정보 중심으로 주제를 재정의했습니다. 이 과정에서 데이터의 일관성을 확보하고 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 고민이 많았습니다.

DB 담당자로서 데이터 수집 및 ERD 설계 경험은 어떠했나요?

DB 담당자로서 데이터 수집, 전처리, 가공 방향 설정, 그리고 분석을 위한 ERD 설계를 주요 과제로 수행했습니다. 어떤 컬럼을 활용하고 테이블을 어떻게 분리할지, PK/FK 설정으로 데이터 무결성과 저장 효율을 어떻게 확보할지에 대해 깊이 고민했습니다. 특히 연도별 데이터 형식의 상이함(세로형 vs 가로형)을 통일하고, 데이터 적재 시 발생한 문자 인코딩 오류(UTF-8 적용으로 해결)를 해결하는 과정에서 실질적인 데이터 처리 경험을 쌓을 수 있었습니다. 최종 ERD에서는 FAQ 테이블을 독립적으로 분리하고, seoul_car_registration 테이블에 복합키를 설정하여 데이터 중복 및 집계 오류를 방지하는 데 중점을 두었습니다.

'evSeoul' 서비스의 주요 기능과 느낀 점은 무엇인가요?

최종 구현된 서비스 'evSeoul'은 현황 대시보드, 전기차 충전소 맵, FAQ 세 가지 주요 기능으로 구성됩니다. 현황 대시보드에서는 자치구별 전기차 등록 대수 변화 추이와 연료별 차량 비율을 시계열 및 파이 차트로 제공합니다. 전기차 충전소 맵에서는 자치구별 충전소 개수와 주소 정보를 지도 기반으로 확인할 수 있습니다. FAQ 섹션에서는 전기차 관련 공공기관 자료를 정리하여 사용자 접근성을 높였습니다. 프로젝트를 진행하며 데이터 구조 설계와 전처리의 중요성을 체감했고, 팀원들에게 실질적인 도움이 되는 결과물을 만들고 싶다는 책임감을 느꼈습니다. 특히 데이터 정리가 구현에 큰 도움이 되었다는 피드백을 받았을 때 가장 큰 보람을 느꼈습니다. 다음 프로젝트에서는 더 적극적으로 문제를 정의하고 해결 방향을 제시하는 기여를 하고자 합니다.

AI 부트캠프 수료 후 학습 계획은 어떻게 되나요?

이번 프로젝트 경험을 통해 Python, SQL, 크롤링 관련 개념을 더욱 탄탄히 다져야 함을 느꼈습니다. 또한, 프로젝트 발표 후 진행한 지필평가에서 기본 개념 이해 부족으로 틀린 문제들이 많았음을 확인했습니다. 따라서 기술 활용 능력뿐만 아니라 기초 개념에 대한 이해도를 함께 강화하는 것이 중요하다고 판단했습니다. 앞으로는 기술 학습과 함께 전반적인 개념 복습을 병행하며, 다음 프로젝트에서는 단순한 역할 수행을 넘어 더 깊이 있는 기여를 할 수 있도록 준비할 계획입니다.