텐서플로우 개발자 자격증 준비하기 [1] - 응시 환경 설정 및 후기

https://www.tensorflow.org/certificate?hl=ko

TensorFlow 개발자 인증서 받기 - TensorFlow

가격: 100$

시험 시간: 본인 인증 후 언제나 시작 가능 , 5시간 응시

사전준비
이 자격증을 취득하기 위해선 국룰로 들어야 하는 강의가 있습니다! 해당 강의에서 다루는 예제문제에서 시험이 출제됩니다
강의는 7일간 무료로 수강가능하니 그 기간동안 듣고 시험 치루시면 됩니다
한국어 자막이 지원되지 않아 영어로 들으셔야 합니다 참고하세요!
https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice#courses

DeepLearning.AI TensorFlow 개발자

강의에서 사용되는 코드는 이곳에 업로드 되어 있습니다
https://github.com/lmoroney/dlaicourse

GitHub - lmoroney/dlaicourse: Notebooks for learning deep learning

추가로 이곳의 튜토리얼도 익혀두시면 좋습니다. (초보자용)
https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ko

TensorFlow Core

시험 응시 준비
시험을 응시하려먼 여권과 본인 얼굴을 한번 인증 해야 합니다 (노트북 웹캠 가능)
시험은 파이참 환경에서 시행하게 됩니다.
** 응시 환경 (2021.11.28 기준) - 가상환경에 설치하세요
파이참 - 최신버전 (2021.2.3)
텐서플로우 - 2.6
다음 동영상 참고하여 환경세팅 했습니다.
www.youtube.com/watch?v=2QCxK4OEiKc&t=396s

추가로 Spicy 설치가 필요합니다

pip install scipy

제 파이참에 있는 패키지 목록입니다 (더보기 클릭)

absl-py==0.12.0
astunparse==1.6.3
attrs==21.2.0
Bottleneck==1.3.2
cachetools==4.2.4
certifi==2021.10.8
charset-normalizer==2.0.7
clang==5.0
colorama==0.4.4
cycler==0.11.0
dill==0.3.4
flatbuffers==1.12
fonttools==4.28.2
future==0.18.2
gast==0.4.0
google-auth==2.3.3
google-auth-oauthlib==0.4.6
google-pasta==0.2.0
googleapis-common-protos==1.53.0
grpcio==1.42.0
h5py==3.1.0
idna==3.3
importlib-metadata==4.8.2
importlib-resources==5.4.0
keras==2.6.0
Keras-Preprocessing==1.1.2
kiwisolver==1.3.2
Markdown==3.3.6
matplotlib==3.5.0
mkl-fft==1.3.1
mkl-random @ file:///C:/ci/mkl_random_1626186184278/work
mkl-service==2.4.0
numexpr @ file:///C:/ci/numexpr_1618856738664/work
numpy @ file:///C:/ci/numpy_and_numpy_base_1634106873763/work
oauthlib==3.1.1
opt-einsum==3.3.0
packaging==21.3
pandas @ file:///C:/ci/pandas_1635488579061/work
Pillow==8.4.0
promise==2.3
protobuf==3.19.1
pyasn1==0.4.8
pyasn1-modules==0.2.8
pyparsing==3.0.6
python-dateutil @ file:///tmp/build/80754af9/python-dateutil_1626374649649/work
pytz==2021.3
q==2.6
requests==2.26.0
requests-oauthlib==1.3.0
rsa==4.7.2
scipy==1.7.2
setuptools-scm==6.3.2
six @ file:///tmp/build/80754af9/six_1623709665295/work
tensorboard==2.7.0
tensorboard-data-server==0.6.1
tensorboard-plugin-wit==1.8.0
tensorflow==2.6.0
tensorflow-datasets==4.4.0
tensorflow-estimator==2.7.0
tensorflow-metadata==1.4.0
termcolor==1.1.0
tomli==1.2.2
tqdm==4.62.3
typing-extensions==3.7.4.3
urllib3==1.26.7
Werkzeug==2.0.2
wincertstore==0.2
wrapt==1.12.1
zipp==3.6.0

시험 응시
총 5문제가 출제됩니다
1) x,y 배열이 주어지고 1층 레이어 모델 구현
2) mnist multi classfication (DNN으로 구현)
3) CNN
4) NLP
5) LSTM (Time Series)

응시 후기
1~4번의 경우 강의에서 다뤄본 내용이어서 수월하게 5/5점을 맞을 수 있었다
여유롭게 5번문제 푸는데 데이터 셋도 처음보는거고 ,, 넘 당황했다
데이터셋이 커서 학습하는데도 오래걸리고 모델링 조건을 아무리 바꿔도 0/5가 떴다,,
그렇게 5시간 꽉채우고 5/5/5/5/0으로 떨어졌다 엥? 진심 후기 찾아봐도 떨어진사람 첨봄,,
너무 아쉬워서 다시 볼까? 생각도 했는데 한번 떨어지면 14일 뒤에나 응시가 가능하고 가격도 가격이고,, 있으면 좋겠다만 엄청 이득인 자격증은 아닌것 같아 다시 응시할 생각은 없다
TF를 다뤄보기는 했으나 주로 image 데이터를 학습 할 때 사용했어서 NLP, Time Series 데이터에 tf사용하는 법에 대해 잘 몰랐었는데 이에 대해 공부할 수 있는 유익한 시간이었다

꼭 자격증을 취득하지 않더라도 들어볼만한 강의이니 다들 한번쯤 들어보셨으면 하는 ,, 그냥 깃허브에서 따와서 쓰던 소스코드를 조금이나마 이해한 느낌이 듭니다.. 전 자격증을 못땄으니 공부한 내용이라도 정리하려 합니다^^

혹여나 누군가 떨어지고 이 글을 보게 된다면,, 너무 자괴감 들지 않으셨으면 하고,,
준비중이신 분이 보신다면 time series문제 조심하시길,,

최근에 뭐든지 하는 족족 떨어져서 자존감이 바닥을 치고 있지만 결과는 non pass여도 성장한 경험이니까 성공이닷 아자아자 아자자!