Pytorch는 Opensource Machine Learning(ML) Framework로, Python 언어와 Torch Library를 기반으로 한다. Torch는 Opensource ML Library로, Deep learning을 이용하기 위해서 Lua Scripting으로 작성되었다. 현재, DL 연구를 위해서 가장 선호되는 플랫폼이다.
How to use?
Tools
Pytorch는 클라우드와 로컬, 두 가지 환경에서 활용할 수 있다.
In the cloud: Pytorch를 접근하기 가장 쉬운 방법으로, Microsoft를 통해서 접근하거나 Google Colab에서 실행해 볼 수 있다. 링크에만 접근한다면 Microsoft와 Colab에 작성된 Notebook에서 코드를 실행할 수 있다.
Locally: 로컬에서는 PyTorch and TorchVision 등을 우선 설치해야한다. 설치 가이드(installation instructions)를 따라서 설치할 수 있다. 다양한 버전이 홈페이지에 게재되어있다. Notebook을 활용하거나 IDE()에서 코드를 작성하여 실행하면 된다.
Pipieline
01 Prerequisites
Pytorch는 python 프로그래밍을 통해,딥러닝과 트랜스포머 개념을 구현해야한다.
02 Library installation
trl : Transformer language odel을 Reinforcement Leanring으로 학습하는데 사용한다. peft : Prameter-effiecient Fine-tuning(PEFT)방법을 통해서 효율적으로 pre-treined model을 조정한다. torrch : Opensource ML library datasets : ML datasets을 로딩(loading) 또는 다운로딩(downloading)하기 위해 하용한다. Trasformers : Hugging Face가 개발한 라이브러리로, 분류/요약/번역 등과 같은 다양한 텍스트를 위한 task를 수행하기 위해 수천 개의 PLM(pre-trained model)모델을 제공한다.
Tokenizer : 데이터의 토큰화(tokenization)를 위해 사용하며, PLM과 tokenizer를 가져옴
AutoModelForCausalLM :
from_pretrained 메서드로 PLM을 가져오기 위해 사용
pretrained_model_name은 PLM 모델을 지정하며, data type은 모델의 tensor를torch.bfloat16로 설정
*AutoTokenizer:
from_pretrained : 가 PLM에 맞는 tokenizer를 가져오기 위해 사용하는 메서드
pretrained_model_name과 trust_remote_code를 true로 설정
pretrained_model_name ="Salesforce/xgen-7b-8k-base"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_name, torch_dtype=torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name, trust_remote_code=True)
05 Training configuration
Training을 위해 training arguments(인수)와 training configurations(구성)이 필요하다. 이는 TrainingArguments로 구성하며, LoraConfig model과 SFTTrainer model의 인스턴스이다.
06 TrainingArguments
output_dir 학습 모델 저장 위치 per_device_train_batch_size 한 학습에 사용하기 위한 학습 샘플의 사이즈 optim 옵티마이저 logging_steps 로깅을 위한 빈도로, n번의 스텝마다 기록 learning_rate 옵티마이저의 learning rate 설정 warmup_ratio lr_scheduler_type num_train_epochs save_strategy
LoRa(Low-Rank Adaptation)은 Hugging Face가 개발한 PEFT이다. peft 라이브러를 통해서 사용할 수 있다.
현재의 파이프라인에서는 하위 변환 행렬을 16으로 설정한다. LoRa의 매개변수의 스케일링 계수는 32로 서렁한다. 드롭아웃 비율은 0.05로 설정되었다. CASULA_LM은 인과적 언어 모델(causual lanauge model)의 속성을 초기화한다.
08 SFTTrainer
training data, tokenizer, 모델의 추가 정보를 이용하여 학습한다.
아래는 로드한 텍스트 칼럼의 길이를 컬럼을 추가하여 저장하는 것이다. 이 데이터셋은 0~1000 크기의 텍스트 분포가 크다. (분포를 보여주는 표는 생략)
1024보다 큰 값의 비율을 구한다.
pandas_foramt은 특정 칼럼의 크기가 1024보다 큰것을 찾아 mask로 저장 percentage에 mask가 ‘texst_length’컬럼에서 차지하는 비율을 구함
pandas_format['text_length']= pandas_format['text'].apply(len)
mask = pandas_format['text_length']>1024
percentage =(mask.sum()/ pandas_format['text_length'].count())*100print(f"The percentage of text documents with a length greater than 1024 is: {percentage}%")
아래 코드는 SFTTrainer 의 인스턴스를 만들고 있다. model=model PLM을 SFTTrainer에 전달 train_dataset=train_dataset train dataset을 SFTTrainer에 전달 dataset_text_field="text" 텍스트 데이터를 포함하는 dataset 필드 지정 max_seq_length=1024 모델 력의 최대 시퀀스 길이를 설정 tokenizer=tokenizer tokenizer를 SFTTrainer에 전달 args=model_training_args 모델 트레이닝을 위한 인수를 SFTTrainer에 전달 packing=True효율적인 훈련을 위한 시퀀스 패킹 설정 peft_config=lora_peft_config PEFT에 loraConfig 설정
tokenizer.pad_token =tokenizer.eos_token padding token을 eos_token으로 설정(eos, end of sequence) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) 모델의 토큰 임베딩 계층을 tokenizer 길이로 설정 model=prepare_model_for_int8_training(model)) 양자화처럼, INT8 정밀도로 트레이닝할 수 있도록 준비 model = get_peft_model (model, lora_peft_config) 주어진 모델을 PEFT 구성에 따따 조정 training_args = model_training_args training_args에 미리 정의된 training 인수를 할당 trainer =SFT_Trainer SFTTrainer 인스턴스를 trainer에 저장 trainer.train() (위의) 설정에 따라 모델을 학습
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
model = prepare_model_for_int8_training(model)
model = get_peft_model(model, lora_peft_config)
training_args = model_training_args
trainer = SFT_trainer
trainer.train()
자존감과 우울증 사이에는 대체로 높은 부적 상관(하나가 높으면 다른 하나는 낮은 관계)이 나타나는 것으로 알려져 있다.
하지만 이것이 곧 높은 자존감(낮은 우울증상)을 보이는 사람들이 대체로 낮은 우울증상(높은 자존감)을 보이는 것인지, 안정적인 개인차가 나타나는 것인지, 아니면 한 사람 안에서 자존감을 ‘낮추는’ 사건이 발생하면 우울증상이 높아지는 현상이 나타나는 것인지(아니면 반대로 우울증상을 높이는 사건이 생기면 자존감이 낮아지는 것인지) 확실히 알려진 바는 없다.
최근 피터 헤이너 취리히대의 심리학자 등의 연구에 의하면 의외로 많은 사람들에게서 자존감이 떨어져도 몇 일, 몇 주, 몇 달이 지나도 우울증상이 심해지는 현상이 나타나지 않았다. 반대로 우울증상이 심해져도 몇 일, 몇 주, 몇 달의 다양한 시간 간격들 모두에서 자존감이 떨어지는 현상 또한 나타나지 않았다.
다만 평소에 높은 자존감을 가지고 있었던 사람들, 다시 말해 평소 자신은 괜찮은 사람이라는 생각을 매우 많이 하고 있는 사람들에게서만 자존감이 우울증상과 큰 관련을 보이는 현상이 나타났다.
의외의 발견인 것 같기도 하지만 기존 연구들을 봤을 때 충분히 가능성 있는 발견이다. 자신을 그럭저럭 긍정할 수 있는 것은 중요하지만 자신을 심하게, 매우 긍정하는 것이 정신 건강이나 성공과 연결된다는 증거는 없으며 무리해서 자존감을 올리려는 시도들은 되려 부작용이 크다는 발견들도 있었기 때문이다.
예를 들어 허기가 져서 일상생활을 영위하지 못하는 상태가 되지 않게 적당히 배를 채우는 것은 중요하지만 그것이 곧 배가 터질 것 같이 많이 먹는 것이 좋다는 이야기는 아닌 것과 같은 이치다. 과유불급이라는 말처럼 배가 터질 것 같은 상태도 배가 고픈 상태와는 다른 많은 문제들을 불러올 수 있다.
특히 제니퍼 크로커 오하이오 주립대 심리학자 등의 연구에 의하면, 현실과의 괴리가 큰 상태에서 자아존중감만 높이게 되면 스스로를 멋지고 대단한 사람이라고 생각하고 싶은 마음과 실제 자신의 상태를 보여주는 근거들(내가 멋지고 사랑스럽지 않은 순간들) 사이의 충돌이 커져서 타인을 깎아내리거나 다양한 핑계를 대서 자신은 멋진 사람이라는 허상을 유지하려 들게 된다는 연구들이 있었다.
따라서 자존감을 높이기 위한 노력이 좋은 삶을 불러온다기보다는 실제로 더 나은 사람, 더 행복한 삶을 사는 내가 되는 것이 자연스럽게 건강한 자존감을 가지고 온다는 것이 대략의 결론이다. 되려 크게 부풀려진 자존감을 가지고 있으면 풍선이 펑 터지는 순간 더 큰 소리를 내며 더 낮은 곳으로 끝없이 추락할 수도 있다.
결국 ‘내가 나를 스스로 얼마나 좋게 또는 좋지 않게 평가하는지’와 ‘내 삶이 실제로 어떻게 굴러가고 있는지’는 서로 다른 문제다. 내가 나에게 실망하는 순간에도 여전히 내 삶에는 맛있는 음식과 좋은 친구들, 반려동물 등이 나를 절망으로부터 구해줄 수 있다.
반대로 내가 나를 평소 엄청 멋지고 특별한 사람이라고 생각하더라도 잘난 척만 하느라 주변에 아무도 없어서 늘 외롭거나 이렇게 대단한 자신을 아무도 봐주지 않는 현실이 원망스럽다며 세상 사람 모두를 미워하고 있을 수도 있다. 우리의 마음은 내가 나를 스스로 얼마나 대단하거나 대단하지 않은 사람이라고 평가하는 것과 별개로 얼마든지 천국이나 지옥을 오갈 수 있다는 이야기다.
또 평소 인간관계를 잘 쌓아온 사람들의 경우 ‘위기의 순간’이 가장 많은 사랑과 도움을 받는 감사할 일이 가득한 순간이 되기도 한다. 실제로 많은 사람들이 괴로웠던 경험들 속에서 부적 감정만 느꼈다기보다 여러 종류의 찬란한 다양한 감정을 경험했다고 보고하는 현상이 나타난다. 그 중에는 가족, 친구, 연대의 소중함을 깨닫는 것도 포함된다. 위기가 꼭 우울이라는 결과만을 가져오는 것은 아니라는 것이다.
물론 그렇지 않은 진흙탕 같은 위기도 존재하지만 삶을 가만히 들여다보면 우리가 어떤 것의 소중함을 느끼고 싸워서 이겨내는 경험을 하고 한 단계 성장하는 순간들은 대체로 내가 나 자신이나 주변 사람들, 세상에 대해 가졌던 판단들이 흔들리는 순간이다. 흔들리는 순간에도 허락되는 아름다움이 있어서 여전히 많은 사람들이 삶을 애정하는 것이 아닐까 싶기도 하다.
사람들이 흔히 이야기하는 ‘자존감이 높은 사람’은 사실 자신을 긍정하는 정도가 강한 사람이라기보다 이러한 긍정이 흔들리는 상황에서도 자기 자신에게 따뜻하고 친절한 태도를 유지하는 사람에 가까운 것 같기도 하다. 실제로 이런 태도가 높은 자존감보다 정신 건강에 더 큰 도움이 된다는 발견들이 있었다.
이런 점에서 내가 나에 대해 가지고 싶은 믿음에 집착하기보다 내가 초라할 때에도 나를 보듬는 태도가 더 우울증상에 큰 영향을 미칠 것 같기도 하다. 추락했다는 사실 때문에 절망이 찾아왔다고 생각하지만 어쩌면 이는 착각이고 부정적인 사건 자체보다 추락한 나를 대하는 나의 태도가 차갑고 잔인했던 것이 진짜 문제였을지도 모르겠다.
Haehner, P., Driver, C. C., Hopwood, C. J., Luhmann, M., Fliedner, K., & Bleidorn, W. (2025). The dynamics of self-esteem and depressive symptoms across days, months, and years. Journal of Personality and Social Psychology. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/pspp0000542
※필자소개 박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
인간은 언제나 이해하기 어려운 존재였고 사람들의 정치적인 행동 또한 그러해서 “도대체 왜?”라는 질문을 하게 만드는 경우가 많다.
전세계가 극우화, 정치적 견해 차이의 양극화 등의 현상들을 보이고 있고 미국의 경우 1월 6일 국회의사당을 점거한 폭도들을 전부 사면하는 등 그동안 한 사회가 중요시 여기던 ‘가치’라는 것들이 무너져 내리는 듯한 현상들이 나타나고 있다.
저소득층일수록 자신의 이익에 반하는 투표를 하는 경향 또한 이전부터 존재했으나 최근에는 정부 지출을 최소화하고자 하는 움직임이 급격하게 나타나면서 이런 현상 또한 더욱 두드러지고 있다.
예를 들어 어느 작고 가난한 시골 마을에서는 70%의 사람들이 복지혜택, 특히 의료비 지원에 의존해서 살아가고 있는데 대부분의 사람들이 공화당 후보에 투표했고 지금은 자신들의 생명줄이 잘릴까 두려워 하고 있다는 뉴스를 심심치 않게 접할 수 있다.
특히 최근에는 SNS를 통해서 자신의 사정을 호소하는 사람들이 늘어나면서 이런 후회들이 좀 더 가시화 되고 있기도 하다.
애초에 ‘작은 정부’, 복지 혜택(비용, 재정지출)을 줄이고 공무원들 또한 많이 줄일 것이라고 늘 말해온 후보를 찍은 이유에 대해 물으면 대체로 자신이 받는 정말 필요한 혜택 말고 ‘타인(보통 다른 사회적 약자)’에게 가는 쓸데없는 비용을 줄일 거라고 생각했다고 하거나 뭔가 하기는 해도 ‘이렇게까지’ 할 줄은 몰랐다는 식이다.
남들에게 가는 혜택은 쓸데 없는 세금 낭비고 줄여야 마땅하지만 나는 그런 혜택을 받을 자격이 있는 다른 약자들과는 다른 존재라고 생각하는 것이나 ‘나 빼고 모두 다 망해버려라’ 같은 사고방식이 지금의 시대정신인 것 같기도 하다. 불행은 또 다른 불행을 좋아한다는 말처럼 불행한 사람들이 많아져서 서로 만만한 상대에게(여성, 노약자, 이민자, 장애인 등) 화풀이를 하고 있는 듯 보이기도 한다.
실제로 미국의 경우 지난 10년 간 행복도가 급격히 줄어드는 추세가 나타나고 있다. 조지 워드 옥스포드대의 연구자 등의 연구에 의하면 미국에서 수십억 건의 SNS 글들을 분석한 결과 불행한 사람들이 많았던 지역의 사람들이 더 과격한 변화를 약속하거나 전부 뒤집어 엎겠다고 하는 후보에게 더 많은 표를 준 것으로 나타났다.
미국 뿐 아니라 많은 국가들에서 경제적인 지표들보다 낮은 삶의 만족도가 극단적이거나 포퓰리즘적인 후보를 지지하는 행동과 관련을 보였다.
기존 연구들에서도 행복은 사람들의 시야를 확장시키고 관계, 공동체, 함께 잘 사는 것의 중요성을 인지시키는 반면 불행은 사람들의 시야를 좁히고 나만이라도 살아야겠다고 하는 이기심을 불러오는 현상이 확인된 바 있다.
특히 내가 세상에서 제일 괴롭고 제일 아무런 혜택도 받지 못한 피해자라는 피해의식은 남들을 해치더라도 혼자 이득을 보겠다는 이기심을 높인다는 발견들이 있었다.
하지만 모두가 자신만 제일 큰 혜택을 받아야 하고 남들은 중요하지 않다고 주장하는 사회에서는 결국 모두가 조금씩 다른 이유로 그 중요하지 않은 ‘남들’에 속하게 된다. 불행은 사람들의 눈을 멀게 만들고 모두가 모두를 향해 칼을 겨누는 사회를 만드는 셈이다.
과거에도 사람들의 불안과 불행한 마음을 이용해서 특정 그룹의 사람들에게 모든 비난의 화살을 돌리고 ‘순수한’ 자국민들을 위한 영광을 불러오겠다는 말로 인기를 끌고 수많은 비극을 낳은 정치인들이 있었다. 누군가를 나보다 더 불행하게 만들기보다 함께 더 행복해지는 방법에 대해 이야기하는 날이 오길 바란다.
Ward, G., Schwartz, H. A., Giorgi, S., Menges, J. I., & Matz, S. C. (2024). The role of negative affect in shaping populist support: Converging field evidence from across the globe. American Psychologist. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/amp0001326
Zitek, E. M., Jordan, A. H., Monin, B., & Leach, F. R. (2010). Victim entitlement to behave selfishly. Journal of Personality and Social Psychology, 98(2), 245–255. https://doi.org/10.1037/a0017168
※필자소개 박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
계엄 및 탄핵 정국, 연일 국가의 위기를 진단하는 책이 출간되고 있다. 2023년 미국서 나온 이 책(원제 End Times)은 역사의 패턴을 수학적 모델을 통해 분석하는 ‘역사동역학(cliodynamics)’의 렌즈로 국가 붕괴의 원인을 파헤친다. 이론생물학자인 저자 피터 터친 코네티컷대 생태 및 진화생물학부 교수는 나폴레옹 시대부터 현대까지 세계 모든 대륙에서 발생한 수백 건의 위기 사례를 데이터베이스화해 ‘왜 모든 사회는 반복적으로 위기에 빠지는지’ 분석한다.
네 가지 구조적 요인이 국가의 위기를 추동한다. 엘리트 과잉 생산, 대중의 궁핍화, 국가 재정과 정당성의 약화, 지정학적 요인. 이 중 가장 중요한 것은 엘리트 과잉 생산이다. 사회학에서 ‘엘리트’란 남들보다 많은 사회 권력을 가진 이들, 즉 ‘권력 소유자’를 의미한다.
미국에서 1960~1970년 박사 학위 소지자 수는 세 배 증가했지만 이들을 수용할 일자리는 모자란다. 저자는 “고학력 프레카리아트(불안정 노동 무산 계급)가 사회 안정에 가장 위험한 계급”이라고 말한다. /게티이미지코리아
저자는 “현대사회의 고학력자 급증으로 권력을 갖고자 하는 ‘엘리트 지망자’는 늘어나는데, 정부 요직의 수는 한정돼 있다. 좌절한 엘리트 지망자들이 반(反)엘리트 세력이 되어 체제 전복을 꿈꾸면서 국가가 위기에 봉착한다”고 주장한다. 빈부 양극화로 궁핍해진 대중의 불만이 다수의 엘리트 지망자 집단과 결합하면 가연성이 매우 높은 조합이 되어 2016년 트럼프 집권과 같은 결과를 불러온다는 것이다.
“미국에서는 트럼프가 이끄는 반엘리트 그룹이 엘리트를 갈아치우는 ‘혁명’을 진행 중”이라고 말한다. 트럼프는 정치 경험 없이 미국 대통령 선거에 출마한 첫 번째 수퍼리치가 아니다. 스티브 포브스가 1996년과 2000년 공화당 예비선거 후보로 나왔고, 억만장자 로스 페로가 1992년과 1996년 무소속 후보로 출마했는데 실패했다. 그런데 왜 트럼프는 성공했을까? “2016년엔 대중의 궁핍화가 1992년보다 훨씬 심해졌다. 트럼프를 지지했다기보다는 지배 계급에 대한 불만이 분노로 바뀌어 표현된 것이었다.” 게다가 2016년에 이르면 엘리트 과잉 생산 게임이 분기점에 이르렀다. 2016년 공화당 대통령 예비선거엔 총 17명의 후보자가 경선에 뛰어들었다.
로스쿨은 ‘좌절한 엘리트 지망자’를 배출하는 대표적인 교육기관이다. 미국에선 법학 학위가 공직으로 진출하는 최선의 경로로 꼽히므로, 정치적 야심이 있는 이들은 대부분 로스쿨에 진학한다. 전국법률가협회에 따르면, 1991년 로스쿨 졸업생 초봉 분포 그래프에서 가장 흔한 연봉을 반영하는 최고점은 3만달러였다. 분포의 왼쪽 꼬리 부분에서 2만달러 이하는 없었다. 오른쪽 꼬리 부분은 9만 달러가 최대였다. 2020년 졸업생 분포에서는 대다수가 4만5000~7만5000달러의 연봉을 보고해 전체 연봉의 50%를 차지했다. 하지만 오른편 봉우리는 19만 달러로 전체 분포의 20% 이상이었다. “지망자 게임을 극단까지 밀어붙이면 이런 모양이 된다. 연봉 19만 달러인 오른쪽 봉우리의 20%는 기성 엘리트층에 순조롭게 진입하는 중이다. 왼쪽 혹 부분에 있는 4만 5000~7만5000 달러 소득자들은 곤란한 상태다. 2020년 로스쿨 졸업생의 절반이 16만 달러 이상의 빚을 지고 있음을 감안하면, 이들 가운데 엘리트 계층으로 진입할 수 있는 이는 거의 없다.”
책은 사회 안정에 가장 위험한 직군은 ‘법률 전문직’이라 주장한다. “로베스피에르, 레닌, 카스트로는 변호사였다. 링컨과 간디도 마찬가지다.” 저자가 ‘미국의 원형적 반엘리트’라 지목한 J.D. 밴스 부통령 역시 변호사 출신이다.
마르크스는 ‘공산당 선언’에 “프롤레타리아는 족쇄 말고 잃을 것이 없다”고 썼다. 저자는 “하지만 마르크스는 틀렸음이 입증되었다”고 말한다. “궁핍해진 프롤레타리아는 성공적 혁명의 주체가 아니다. 정말로 위험한 혁명가는 좌절한 엘리트 지망자들로, 그들은 특권과 교육, 연줄 덕에 충분한 영향력을 행사할 수 있다. 연봉 19만 달러를 받는 로스쿨 졸업생의 20%처럼 곧바로 엘리트 지위에 오르는 소수조차 행복하게 살지 못한다. 전반적인 불안정을 느끼기 때문이다. 고학력 프레카리아트(노동 무산 계급)로 전락할 운명인 고학력 젊은 층이야말로 불안정성 말고는 잃을 것이 없는 집단이다.”
오늘날 이데올로기는 엘리트 내부 충돌의 ‘무기’로 활용되고 있다고 지적한다. 기성 엘리트 성원들을 무너뜨리고 경쟁하는 지망자들을 앞지르기 위한 도구로 사용되고 있다는 것이다. 이데올로기의 순수성은 탈색된다. 좌·우파 모두 굉장히 파편화돼 있으며, 격렬한 문화 전쟁을 벌이고 있다. “어떤 이들은 인종주의자와 백인우월주의자, 그리고 트럼프에 표를 던진 ‘한심한 사람들(deplorables)’을 비난한다. 다른 사람들은 ‘멍청이 진보주의자(libtard)’를 비난한다. 심각한 피해망상에 빠진 비주류들은 공산주의 중국 첩자들이 최고위층부터 말단까지 미국 정부에 침투했다고 상상하거나 푸틴이 보이지 않는 손으로 꼭두각시 인형 트럼프를 조종한다고 생각한다.”
미국 사례를 중점적으로 분석하지만, 미국만의 이야기로 읽히지 않는다. 저자는 한국어판 서문에서 한국 국민소득 상위 1%가 차지하는 비율이 1990년대 이후 2023년까지 2배 이상 증가했고, 전 세계에서 대졸자 비율이 가장 높은 나라가 되었다는 점을 짚는다. 그런데 한국은 고학력 젊은 인재들을 소화할 만한 일자리를 충분히 제공하지 못하고 있다. “이 문제는 특히 고학력 청년 남성들에게 심각한 영향을 미치며, 우리의 분석에 따르면 정치적 안정성의 관점에서 가장 위험한 인구 집단이 바로 이들이다.”
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60세가 넘은 IT 개발자가 은퇴 후에도 계속 일하며 노후를 대비하고 싶다면, 다양한 경로를 고려할 수 있습니다.
이러한 경로는 개인의 기술적 전문성, 경험, 그리고 흥미를 기반으로 선택할 수 있으며, 지속 가능한 수입원을 확보하고 지적으로 활동적인 생활을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 다음은 은퇴한 IT 개발자가 고려할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
1. 프리랜서 개발
– 개발을 진심으로 꾸준히 그리고 잘 해왔다면 프리랜스 개발을 하는 데에 있어서 문제가 없어야 합니다. 자신의 경험과 지식을 바탕으로 프리랜서 개발 전문 분야를 정의합니다. 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, IT 인프라 관리 등 IT 분야는 매우 넓기 때문에, 특정 기술이나 산업에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.
– 제공할 서비스를 명확히 하고, 시간당 요금, 프로젝트별 요금, 또는 가치 기반 요금 등 가격 전략을 개발합니다. 경쟁력 있는 가격 설정과 함께 고객에게 명확한 가치를 제시할 수 있어야 합니다.
– [온라인 프로필 및 포트폴리오 구축] LinkedIn, GitHub, 개인 웹사이트 등 온라인 플랫폼을 활용하여 전문 프로필을 구축하고, 이전 프로젝트나 업적을 포트폴리오로 제시합니다. 이는 잠재 고객에게 신뢰와 전문성을 전달하는 중요한 수단입니다. 뿐만 아니라 오프라인에서도 네트워킹을 계속해야 합니다. 전문 네트워킹 이벤트, 콘퍼런스, 워크샵 참여를 통해 업계 내 네트워크를 확장합니다. 또한 소셜 미디어, 블로그, 이메일 뉴스레터 등 다양한 채널을 통해 마케팅 활동을 진행하여 자신의 서비스를 알립니다.
– [프리랜서 플랫폼 활용] Upwork, Freelancer, Toptal과 같은 프리랜서 플랫폼에 프로필을 등록하고, 프로젝트를 찾습니다. 이러한 플랫폼은 다양한 고객과 프로젝트에 접근할 수 있는 기회를 제공합니다.
– [지속적인 학습 및 업데이트] 기술 분야는 빠르게 변화하기 때문에, 최신 기술 동향, 툴, 프레임워크를 지속적으로 학습하고 업데이트하는 것이 중요합니다. 온라인 코스, 웨비나, 산업별 보고서 등을 활용하여 지식을 갱신합니다.
그런데 아마 나이가 있어서 프리랜서 개발자로 고용이 되지 않을 확률이 매우 높습니다. 왜냐하면 젊고 저렴하고 생기 있는 인력들이 시장에 많이 있는데 굳이 비싼 돈을 들여서 노인 인력을 채용하려고 할까요? 그렇지 않습니다. 시장은 냉정합니다.
2. 교육, 강의 및 트레이닝
– IT 시장은 지속적인 교육이 필요한 산업입니다. 꾸준하게 교육을 필요로 하는 수요가 있고 기업, 개인, 학생, 학교 가릴 것 없이 많은 교육을 필요로 합니다. 이러한 강의 수요에 맞춰서 교육을 하는 교육자가 되는 것도 하나의 방법입니다.
– 자신의 전문 지식과 경험을 바탕으로 어떤 IT 교육 분야에서 강의할 수 있는지 결정합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅 등이 있습니다. 시장 조사를 통해 수요가 높고 경쟁이 적은 틈새 시장을 찾아보세요.
– 교육할 내용에 가장 적합한 학습자 그룹을 결정합니다. 예를 들어, 초보자를 대상으로 하는 기초 과정, 경력 개발자를 위한 고급 과정, 또는 특정 산업 분야에 종사하는 전문가를 위한 맞춤형 교육 등이 있을 수 있습니다.
– 강의할 내용에 대한 포괄적인 커리큘럼을 개발합니다. 이는 강의 목표, 학습 결과, 강의 자료, 실습 과제, 평가 방법 등을 포함해야 합니다. 현업에서의 실제 경험을 반영하여 실용적이고 적용 가능한 지식을 전달하는 것이 중요합니다.
– 프레젠테이션, 비디오, 실습 자료, 퀴즈 등 다양한 형태의 강의 자료를 준비합니다. 또한, GitHub, Jupyter Notebooks, 클라우드 서비스 등 실습에 필요한 도구와 플랫폼을 설정합니다.
– [교육 플랫폼 및 기관과 협력] 교육 과정을 제공할 플랫폼이나 기관을 찾습니다. 대학교, 평생 교육 센터, 전문 교육 기관, 온라인 교육 플랫폼(Udemy, Coursera 등)과 협력할 수 있습니다. 60세가 넘었기 때문에 박사급이나 기술사가 아닌 이상 오프라인 출강은 솔직히 어려울 수 있습니다. 1번과 동일한 이유 때문입니다. 시장에 젊고 생기 있는 인력들이 넘치는데 굳이 교육에 있어서 60세 넘은 노인을 채용할까요? 그렇지 않습니다. 그렇기 때문에 결국 교육을 하더라도 온라인 강의 플랫폼으로 진출할 수 밖에 없는 것이지요.
– [온라인 강의 홍보] 소셜 미디어, 블로그, 이메일 마케팅, 워크샵, 콘퍼런스 등을 통해 교육 과정을 홍보합니다. 개인적인 네트워크와 전문가 커뮤니티를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.
– [자격증 교육] 특정 분야에서 자격증을 취득하거나 지속적으로 최신 기술과 교육 방법을 학습하여 자신의 교육 내용을 갱신합니다. 이는 교육자로서의 신뢰성을 높이고 학습자에게 최신 지식을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그나마 신기술 교육이 아니라 자격증 교육이라면 나이가 있어도 도전해볼 수 있는 분야입니다. ISMS-P 인증 심사 자격증, PMP 자격증, CISA, CIA, CISSP, 정보관리기술사, 정보처리기술사, 컴퓨터시스템응용기술사, 정보통신기술사, 정보시스템감리사 등 여러 자격증 교육은 나이가 아닌 경험을 중요시 하기 때문입니다. 물론 이러한 분야에서 교육을 하기 위해서는 자격증을 미리 취득해야 했어야 합니다.
-교육자, 개발자, 산업 전문가로 구성된 네트워크와 커뮤니티에 참여합니다. 이를 통해 경험을 공유하고, 학습자를 위한 추가 자원과 기회를 발굴할 수 있습니다.
은퇴한 IT 개발자가 교육 및 트레이닝 분야에 진출하는 것은 자신의 지식과 경험을 나누고, 학습자들의 커리어 발전에 기여하며, 동시에 지속 가능한 수입원을 확보할 수 있는 효과적인 방법입니다. 이 과정에서 중요한 것은 자신의 전문 지식을 최대한 활용하고, 학습자의 필요와 흥미를 충족시키는 교육을 제공하는 것입니다.
3. 스타트업 창업 (기술 서비스 창업)
60세가 넘은 IT 개발자가 은퇴 후에도 계속 일하며 노후를 대비하는 방법으로 스타트업에 참여하거나 창업하는 것은 경험과 지식을 활용하여 새로운 기회를 창출하는 흥미로운 방법입니다. 다음은 스타트업 참여 또는 창업을 위한 상세한 단계입니다.
가. 아이디어 및 시장 조사
혁신적인 사업 아이디어를 개발하거나, 기술적 해결책이 필요한 시장의 문제를 식별합니다. 이 과정에서 경험, 전문 지식, 그리고 열정이 중요한 역할을 합니다.
타겟 시장을 정의하고, 경쟁 분석을 실시하여 시장의 수요와 경쟁 상황을 파악합니다.
나. 사업 계획 수립
사업 아이디어, 시장 분석, 마케팅 전략, 재정 계획 등을 포함하는 사업 계획서를 작성합니다. 사업 계획은 목표를 설정하고, 자금 조달, 파트너십 구축, 사업 운영에 필요한 로드맵 역할을 합니다.
다. 자금 조달
개인 자본, 가족 및 친구, 엔젤 투자자, 벤처 캐피탈, 크라우드펀딩 등 다양한 자금 조달 방법을 탐색합니다. 사업 계획의 신뢰성과 잠재적 성장 가능성을 투자자에게 설득할 수 있어야 합니다.
라. 팀 구성
사업을 함께 운영할 창업 팀을 구성합니다. 다양한 전문성을 갖춘 팀원을 선발하여 사업의 성공 가능성을 높입니다. 팀 구성원 간의 역할과 책임을 명확히 합니다.
마. 제품 개발 및 시험
최소 기능 제품(MVP, Minimum Viable Product)을 개발하여 시장에서의 반응을 테스트합니다. 이를 통해 제품이나 서비스를 지속적으로 개선하고 사용자의 요구를 충족시킬 수 있습니다.
바. 마케팅 및 브랜딩
타겟 시장에 맞는 마케팅 전략을 수립하고, 브랜드 인지도를 높이기 위한 활동을 계획합니다. 온라인 마케팅, 소셜 미디어 활용, 콘텐츠 마케팅 등 다양한 방법을 활용합니다.
사. 네트워킹 및 파트너십
업계 내 네트워킹을 통해 비즈니스 기회를 확장하고, 다른 기업이나 조직과의 파트너십을 구축합니다. 이는 사업의 성장을 가속화하고, 시장 접근성을 높일 수 있는 중요한 전략입니다.
아. 사업 운영 및 관리
효율적인 사업 운영을 위한 체계를 구축합니다. 재정 관리, 고객 관리, 제품 개발 프로세스 등 사업의 모든 측면에서 체계적인 관리가 필요합니다.
자. 성장 전략 및 확장
초기 성공 후 사업을 확장하기 위한 전략을 수립합니다. 새로운 시장 진입, 제품 라인 확장, 국제 시장으로의 확장 등 다양한 성장 전략을 고려할 수 있습니다.
차. 지속 가능성 및 사회적 책임
사업이 장기적으로 지속 가능하고 사회적으로 책임감 있는 방향으로 운영될 수 있도록 계획합니다. 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 요소를 고려한 사업 모델을 구축합니다.
60세가 넘은 IT 개발자가 스타트업 참여 또는 창업을 통해 은퇴 후에도 계속 일하는 것은 새로운 도전을 추구하고, 사회에 기여하며, 경제적으로도 독립적일 수 있는 훌륭한 방법입니다. 이러한 과정은 준비와 노력이 필요하지만, 자신의 경험과 지식을 살려 새로운 가치를 창출하는 매우 보람찬 경험이 될 것입니다. 하지만, 웬만한 실력이 있는 개발자도 창업을 하기란 쉽지 않습니다. 팀 구성과 자금 모달에서부터 많은 어려움을 겪습니다. 이것 역시 현실적으로 쉽지 않은 노후 대비 방법입니다.
4. 아르바이트 (노인 알바, 단순 노동, 공장 알바, 배달 알바, 식당 알바 등)
– IT와 관련이 없는 산업에서 근무하는 것도 흔한 노후 대비 방법 중 하나 입니다. 실제로 개발자를 30년 넘게 하시고 은퇴한 선배님께서 시설 관리 업체에서 근무하고 있다는 소식을 들은 적 있습니다. 60세가 넘어도 수입은 필요하지만 60세가 넘은 노인을 고용하는 기업은 많이 없습니다. 그렇기 때문에 어쩔 수 없이 수입이 필요하여 어떠한 일이라도 하는 것입니다.
– 하지만 이러한 아르바이트 수입을 얻는 데에 있어서 어려운 점이 있습니다. 건강 상태입니다. 아르바이트는 보통 육체적인 노동 강도를 요구하는 경우가 많습니다. 하지만 60세가 넘은 노인의 건강 상태가 젊은 사람들보다 건강하지 않을 확률이 높으며 미래에는 로봇과 키오스크가 여러 단순 노동 일자리를 대체할 것입니다. 이러한 문제점들은 노인들이 60세 이후에 단순 노동 일자리를 얻는 데에 어려움을 동반합니다.
– 또한 근무 중 다칠 위험이 항상 존재한다는 점이 있다는 것입니다.
5. 정보관리기술사 취득 (현실적인 방법)
60세가 넘은 IT 개발자가 은퇴 후에도 계속 일하며 노후를 대비하는 방법으로 보안 감사 및 컨설팅에 진출하는 것은 높은 수요와 전문성을 요구하는 분야입니다. 이러한 경로는 풍부한 경험과 전문 지식을 활용하여 기업이나 조직의 정보 보안을 강화하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다. IT 개발자가 은퇴 이후에 노후를 준비하는 방법은 정보관리기술사 자격증을 취득하는 것이 가장 현실적인 방법입니다.
정보 보안 분야에서 요구되는 전문 지식과 기술을 갖추기 위해 정보관리기술사, 정보시스템감리사, 컴퓨터시스템응용기술사, CISSP(인증 정보 시스템 보안 전문가), CISA(인증 정보 시스템 감사사), CEH(인증 해킹 전문가) 등의 자격증을 취득합니다. 이는 전문성을 인증하고 신뢰성을 높이는 데 중요합니다.
은퇴 전 쌓아온 경험과 전문 지식을 바탕으로 제공할 수 있는 보안 컨설팅 서비스를 정의합니다. 예를 들어, 사업 컨설팅, 사업 감리, 프로젝트 전산감사, 보안 정책 개발, 위험 평가, 침투 테스트, 사이버 보안 교육, 컴플라이언스 감사 등이 있습니다.
정보관리기술사를 취득하고 이력서를 여러 감리업체에 제출하면 많은 곳에서 잡 오퍼를 받을 수 있습니다. 정보관리기술사와 감리사는 정해진 정년이 없기 때문에 몸과 정신이 건강하기만 하다면 70대에도 계속 근무할 수 있습니다. 보안 서비스가 필요한 시장과 타겟 고객을 분석합니다. 중소기업, 스타트업, 교육 기관, 비영리 조직 등 다양한 고객군을 대상으로 할 수 있으며, 각 고객의 특정 요구와 문제점을 해결할 수 있는 맞춤형 서비스를 계획합니다.
– 기술사 자격증을 취득하면 기술사협회에 등록할 수 있고 기술사협외 분기마다 모임이 있습니다. 그곳에서 여러 기술사분들과 식사를 할 수 있고 업계 내외의 네트워킹을 통해 비즈니스 기회를 확장할 수 있습니다. 보안 업계의 다른 전문가, IT 서비스 제공업체, 법률 및 규제 컨설팅 회사와의 파트너십을 구축하여 서비스의 범위와 영향력을 확대할 수 있습니다.
– 60세가 넘은 IT 개발자가 보안 감사 및 컨설팅 분야에 진출하는 것은 전문 지식을 활용하여 중요한 사회적 기여를 하는 동시에, 은퇴 후에도 활동적이고 보람찬 커리어를 유지할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 진출은 철저한 준비와 지속적인 학습, 그리고 업계와의 활발한 교류를 통해 성공적으로 이루어질 수 있습니다. 정보관리기술사는 취득하는 데에 1년 ~ 3년 정도로 짧지 않은 공부 기간을 요구하지만 IT 개발을 4년 이상 했다면 누구나 합격할 수 있는 100% 암기 시험입니다. 현직에 있을 때 정보관리기술사 자격증을 취득하여 노후를 대비하는 것이 가장 좋지만 지금 은퇴 직전이어도 늦지 않았습니다. 책과 펜만 구매하여 합격한다면 은퇴 후에도 10년은 더 IT 감리와 IT 감사 업계에서 더 근무하실 수 있습니다. IT 감리 업체 평균 연봉은 약 6,500만 원 정도이고 10년을 할 수 있다고 하면 은퇴 이후에도 약 7억 원의 수입을 얻을 수 있습니다. 반면 다른 아르바이트를 한다면 10년 동안 절대 많은 수입을 기대하기 어렵습니다. 정보관리기술사를 취득함으로써 자신의 노후를 대비하는 것은 선택이지만
[산업] [알아봅시다] 국비 IT 학원, 정말 괜찮을까? – 경험담을 바탕으로 현실적인 조언
국비 IT 학원, 정말 괜찮을까? – 경험담을 바탕으로 현실적인 조언
국비지원 IT 학원을 고민하는 사람이라면, 한 번쯤 들어봤을 이야기입니다.
“국비학원 비추, 시간낭비였다” “수업보다 연애, 파벌싸움이 더 활발했다” “강사도 자주 바뀌고 공부 분위기도 별로였다”
국비지원 학원은 정부 지원을 받아 저렴하게 배울 수 있다는 장점이 있지만, 모든 학원이 다 좋은 것은 아닙니다. 특히 비슷한 고민을 하는 분들을 위해, 한 수강생의 경험을 바탕으로 국비 IT 학원의 현실적인 문제점과 선택 시 주의할 점을 이야기해보겠습니다.
???? 국비 IT 학원의 기대 vs 현실
많은 사람들이 국비 학원을 선택할 때, 취업을 보장받거나, 수준 높은 교육을 받을 것이라 기대합니다. 하지만 현실은 조금 다릅니다.
???? 기대: 면접을 보고 입학할 정도면, 열정적인 사람들과 수준 높은 교육을 받을 수 있을 것이다. ???? 현실: 의욕 없는 사람들, 불필요한 인간관계 갈등, 학습 분위기가 깨지는 경우도 많다.
???? “학생의 질이 너무 떨어졌다”
수강생의 가장 큰 불만 중 하나는 함께 공부하는 사람들에 대한 문제입니다. 국비 학원은 돈을 내고 다니는 일반 학원과는 달리, 다양한 사람들이 참여합니다.
???? 문제점
공부보다는 연애, 인간관계에 몰두하는 사람들
감정 싸움, 파벌 싸움이 벌어지는 분위기
쉬는 시간에 소란스럽고 집중이 어려운 환경
“IT 국비 학원이라 하면 조용히 공부하는 분위기를 기대했는데, 차라리 그게 낫겠다 싶을 정도였다.”
???? 해결책 국비 학원마다 분위기가 다릅니다. 가능하다면, 실제 수강생 후기를 찾아보고 학습 분위기가 잘 유지되는 학원을 선택하세요.
???? “수업보다 술자리가 더 많았다”
일부 학원에서는 “강제 자습”을 명목으로 학생들을 학원에 오래 붙잡아 두지만, 실제로는 학습보다는 다른 일에 시간을 보내는 경우가 많습니다.
???? 문제점
학원 수업이 끝난 후, 강제 야간 자습이 있다고 해도 실질적인 공부는 안 됨
공부보다는 술자리, 친목 모임이 더 활발
심지어 취업 후에도 네트워크 형성에 실패 (서로 손절)
“수업 끝나면 야자라고 해서 남아야 한다더니, 결국 강남에서 술 마시는 모임이 됐다.”
???? 해결책
친목 활동과 학습을 구분해야 합니다. 친목이 중요한 경우도 있지만, 공부에 집중할 환경이 조성된 학원인지 확인하세요.
취업을 위해 다니는 것이지, 새로운 친구를 사귀러 가는 게 아니라는 점을 명확히 해야 합니다.
???? “강사가 너무 자주 바뀌었다”
국비 학원의 또 다른 문제는 강사의 교체입니다.
???? 문제점
초반에는 좋은 강사가 배정되지만, 중간에 강사가 바뀌면서 수업의 질이 급격히 떨어짐
실무 경험이 적은 강사가 이론만 가르치는 경우가 많음
커리큘럼이 체계적이지 않고, 강사마다 스타일이 달라 일관성이 부족함
“처음엔 괜찮은 강사가 있었지만, 중간에 교체되면서 수업이 무너지기 시작했다.”
???? 해결책
강사 교체가 잦은 학원은 피하는 것이 좋습니다. 입학 전 강사의 프로필과 강의 경력을 반드시 확인하세요.
수업 방식이 바뀌어도 혼자 공부할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
???? 국비 IT 학원 선택 시 주의할 점
이런 문제를 피하려면 학원 선택이 가장 중요합니다. 다음 체크리스트를 확인해보세요.
✅ 수강생 후기를 확인하라 – 네이버 카페, 블로그, 유튜브 등에서 실제 수강생의 경험담을 찾아보세요. ✅ 강사의 경력을 체크하라 – 강사가 현업 경험이 있는지, 얼마나 오래 강의를 했는지 확인하세요. ✅ 커리큘럼을 꼼꼼히 살펴보라 – 수업 내용이 제대로 구성되어 있는지, 원하는 기술을 배울 수 있는지 확인하세요. ✅ 학습 분위기를 체크하라 – 직접 학원에 방문하거나, 설명회를 통해 분위기를 파악하세요. ✅ 취업 연계의 실체를 확인하라 – 학원에서 연결해주는 기업이 실제로 취업에 도움이 되는지 확인하세요.
???? 결론: 시간낭비를 피하려면?
국비 학원은 잘 활용하면 좋은 기회가 될 수도 있지만, 기대만큼 만족하기 어려운 경우도 많습니다.
???? 좋은 국비 학원을 선택하려면? ✔ 수강생의 분위기와 학습 태도를 확인하라 ✔ 강사의 실무 경험과 교체 빈도를 체크하라 ✔ 취업 연계가 실질적으로 도움이 되는지 따져보라 ✔ 단순한 친목 모임이 아니라 실제로 공부할 수 있는 환경인지 고민하라
무작정 유명한 국비 학원이라고 선택하기보다는, 자신에게 맞는 학원이 어디인지 충분히 조사하고 결정하는 것이 가장 중요합니다.
[산업] [알아봅시다] 좋은 국비지원 학원 고르는 법 – 실망하지 않으려면? (비전공자 코딩 국비 학원)
좋은 국비지원 학원 고르는 법 – 실망하지 않으려면?
국비지원 학원을 고민하는 많은 분들이 검색하면 가장 많이 접하는 단어 중 하나가 바로 “국비학원 쓰레기” 입니다. 정부 지원을 받아 부담 없이 배울 수 있다는 장점에도 불구하고 왜 이렇게 부정적인 평가가 많을까요?
이 글에서는 실제 사례를 바탕으로 국비지원 학원의 현실적인 문제점을 짚어보고, 좋은 학원을 선택하는 방법에 대해 이야기해보겠습니다.
???? “국비학원 갔다가 시간만 날렸다” – 부실한 커리큘럼과 강사 자질
“프론트엔드를 배우고 싶었는데 HTML, CSS 몇 주 배우다가 갑자기 자바 기본 문법을 배우기 시작했어요. 결국 React는 겨우 맛보기만 하고 끝났습니다.”
많은 수강생들이 커리큘럼과 관련된 불만을 가지고 있습니다. 국비지원 학원의 경우 제한된 예산과 기간 내에 다양한 내용을 가르쳐야 하다 보니, 체계적인 학습이 어렵고 깊이 있는 실무 교육이 부족한 경우가 많습니다.
특히 강사 자질도 중요한 문제입니다. 현업 경험이 풍부한 강사가 아니라 강의 경험만 있는 분들이 수업을 맡는 경우가 많아, 실무에서 어떻게 적용하는지에 대한 노하우를 배우기 어려운 경우가 있습니다.
✔ 어떻게 해결할 수 있을까요? 국비지원 학원을 선택할 때, 과정 개설 전에 강사의 경력과 실제 강의 방식에 대해 미리 확인하는 것이 중요합니다. 가능하다면 수강 후기를 찾아보고, 학원에 직접 방문해서 커리큘럼을 꼼꼼히 살펴보세요.
???? “취업률 90%라고 해서 등록했는데, 다 거짓말이었어요” – 현실적인 취업 연계
국비지원 학원은 취업률을 강조하며 마케팅을 하지만, 현실적으로 수강생들이 원하는 기업에 취업하는 경우는 많지 않습니다.
“취업 연계라고 해서 기대했는데, 결국 제가 직접 구직 사이트에서 공고 찾고 면접 보러 다녀야 했어요.”
이런 사례가 적지 않습니다. 일부 학원은 취업 연계라고 하지만 실제로는 이력서 첨삭이나 모의 면접 같은 기본적인 지원만 제공하는 수준입니다.
또한, 학원에서 연결해주는 기업들은 대부분 규모가 작은 곳이 많아, 연봉이나 근무 환경이 기대에 미치지 못하는 경우도 많습니다.
✔ 어떻게 해결할 수 있을까요? 취업 연계를 강조하는 학원이라면, 어떤 회사들과 실제 협약이 있는지 직접 확인하세요. “우리 학원 수강생들이 많이 간 곳입니다”가 아니라, 공식적인 협력 관계가 있는지를 물어보는 것이 중요합니다.
???? “등록하기 전과 후가 너무 달라요” – 상담 과정에서 주의할 점
국비지원 학원을 상담받으러 가면, 처음에는 굉장히 친절합니다. 하지만 등록을 마친 후부터 태도가 바뀌는 경우가 많습니다.
“처음 상담할 때는 좋은 강사님이 있다고 해서 등록했는데, 수업 시작 후 강사가 바뀌었어요. 중간에 강사 교체가 너무 잦아서 제대로 배운다는 느낌이 안 들었어요.”
또한, 국비지원 과정만으로는 부족하다며 유료 과정을 추가로 등록하도록 유도하는 경우도 많습니다.
✔ 어떻게 해결할 수 있을까요? 상담을 받을 때, 계약서 내용을 꼼꼼히 확인하세요. 국비지원 과정 외에 추가 비용이 발생할 가능성이 있는지, 강사 변경이 빈번한지에 대해 미리 물어보는 것이 중요합니다.
???? 그럼에도 국비지원 학원이 도움이 될 수 있는 경우는?
물론 모든 국비지원 학원이 나쁜 것은 아닙니다. 잘 활용하면 좋은 기회가 될 수도 있습니다.
✅ 국비지원 학원이 도움이 되는 경우
비전공자로서 프로그래밍이나 디자인 등 기초 개념을 익히고 싶은 경우
경제적 부담 없이 체계적인 커리큘럼을 따르고 싶은 경우
혼자 공부하기 어려운 환경에서 강제적으로라도 학습 리듬을 잡고 싶은 경우
❌ 국비지원 학원이 적합하지 않은 경우
이미 기본적인 개념을 알고 있고, 더 깊이 있는 실무 교육을 원한다면
특정 기술을 집중적으로 배우고 싶은데, 수업 내용이 광범위하다면
독학이 가능하고, 자신만의 프로젝트를 만들면서 배울 수 있다면
???? 좋은 국비지원 학원 고르는 법
✔ 커리큘럼을 확인하세요. 원하는 기술이 체계적으로 다뤄지는지 확인해야 합니다. ✔ 강사 경력을 체크하세요. 해당 과정의 강사가 실무 경험이 있는지 알아보세요. ✔ 수강 후기를 찾아보세요. 공식 사이트가 아닌, 실제 수강생들의 후기를 검색해보세요. ✔ 취업 연계 내용을 확인하세요. 실제 어떤 기업들과 협약이 있는지 살펴보세요. ✔ 추가 비용 여부를 확인하세요. 무료 과정 외에 유료 과정 등록을 유도하는지 체크하세요.
