우리학과 타과생, 다른 학교 다른 과 등 좀 더 가치관이 확장되는 느낌이랄까?
그리고 구글링할 때 "키워드" 로 검색하면 완전 일치하는 결과 찾아주고 논문이나 깃허브, 블로그 활용하세요.
깃허브는 나중에 사라질 수 있으니 미리 코드 다운받는것도 추천합니다.
코드를 활용할때는 입력,출력값 이 코드로 할 수있는 일을 보면서 코드가 적합한지 따져보는게 효율적일 거예요.

데이터나 개발은 비전공자들도 많이 진행하기 때문에 경쟁력을 키우기 위해서는 남들이 다 해본 거보다 새로운 걸 해보는 게 좋아요.
새로운 거라는 게 이 세상에 없던 거!를 하란 게 아니예요.
이런 걸 머신러닝을 활용하면 더 간단하게 만들 수 있구나, 또는 아 이렇게 소프트웨어를 활용할 수 있구나 싶은 것도 상관없어요.
주식 예측같은 이미 많은 논문이 나왔고, 많이 해본 거는 나와 같은 경쟁자들 포트폴리오에도 다 있는 것들일 거예요.
내 포트폴리오에 담아도 기존에 안 쓰던 새로운 모델을 만들었거나 하는 경우를 제외하면 다른 경쟁자들 것과 별반 차이가 없겠죠?
새로운 아이디어가 부담스럽다면 평소의 자신의 취미나 취향을 넣어서 기존 프로젝트에 적용해보세요.

팁까진 아니지만 어떻게 프로젝트를 진행해야할지 모르겠다면 아래 순서대로 해보세요.
1) 아이디어 회의를 통해 프로젝트를 기획 (이때 데이터나 다른 논문 이런 거 상관 쓰지 말고!)
2) 선례연구 찾아보기 (아이디어가 완전 똑같을 경우 다시 1)번으로)
3) 데이터 찾아보기
3-1) 활용할만한 데이터가 있다면 전처리 및 가공해서 프로젝트에 필요한 데이터로 만들기
3-2) 데이터가 없다면 로우 데이터를 찾아서 가공하거나 새로 라벨링하기, 또는 데이터 구축해보기
4) 머신러닝 또는 다른 분석 방법을 활용해서 분석 또는 예측하기
5) 프로젝트 정리해두기

프로젝트에서 중요한 것은 인사이트를 얻는 것!
일단 어떤 걸 얻기 위해서 프로젝트를 진행하는지 작고 명확하게 설정하세요.
너무 크게 잡으면 나중 가서 길을 잃을 수 있고 명확하게 목표를 세우지 않으면 일단 결과는 냈는데 이게 뭐지? 싶을 수 있어요
해당 프로젝트를 진행한 후에 원하는 결과가 나오지 않더라도 결과가 나오지 않는 이유에 대하여 이야기 할 수 있다면 프로젝트는 성공한 거라고 볼 수 있어요!
프로젝트를 할 때에 적절한 데이터를 선정하고 가공하는 것과 적절한 분석방법, 적절한 모델을 활용하는 것도 능력이예요.
왜 이 데이터를 선정하였고 왜 이러한 분석방법을 사용하였는지, 모델의 경우에도 어떠한 이유로 채택하였는지 잘 정리해두세요.
데이콘 같은 경우를 제외하고는 공모전에서도 위의 이야기를 많이 보지 사실 코드는 잘 보지 않아요.
코드를 제출하라는 이유는 실제로 실현이 가능한지 확인하기 위해서지 코드를 뜯어보며 잘 짰는지 확인하기 위해서가 아니예요.
마찬가지로 포트폴리오에서도 전체코드는 깃허브를 통해 링크를 남겨두고 해당 프로젝트의 이야기와 중요한 코드만 설명하세요.

저는 사회봉사를 하면서 봤던 것과 유튜브에서 지나가 듯 봤던 영상들을 토대로 낸 아이디어로 소프트웨어 공모전 수상을 했어요.
별거 아니고 남들도 다 생각할 수 있는 것들도 어떻게 구현할 수 있는지, 어떤 관점에서 보는지가 중요한 거 같아요.
저는 사회봉사를 하면서 탄소 관련해서 아이스팩 수거함 같은 것들을 본 것과 유튜브에서 마스크를 활용해서 만든 의자를 보고 마스크를 수거하고 업사이클링하여 판매하는 어플을 제작했어요.
공모전 이야기가 나온 김에 팁(?)을 주자면

1) 공모전 제출 서류는 우리가 얼마나 대단한가 보다는 타인이 봤을 때 잘 이해가 되는지에 초점을 맞추기
2) 공모전 진행하는 기업이 뭘 좋아하는지 살펴보기 (전 KB국민은행에서 주관하는 공모전이였는데, KB국민은행이 평소에 어플과 AI를 좋아한다는 걸 확인하고 AI를 활용한 어플로 제작했어요.)
3) 해당 프로젝트가 왜 필요한지 설득이 중요
-> "마스크 쓰레기가 현재까지 여의도를 다 덮을 정도로 많이 배출이 되고 있다" 이런 자료를 토대로 현재 위험성, 문제점을 강조! 타인이 이거 진짜 문제네 해결책이 필요하구나라고 느낄 수 있게!
4) 현실적으로 실현 가능한지 확신주기
-> 어플이면 어플, 웹페이지면 웹페이지, 머신러닝이면 머신러닝 실제로 구현하기
-> 어떤 프로세스로 진행되는지 구체적으로 이야기 하기 (ex. 마스크 어떻게 수거할 것인지, 어떻게 오염도 확인할 것인지, 리워드로는 무엇을 줄지 등)
5) 공모전에서 발표를 준비한다면 비전공자가 봐도 이해가 되는 내용으로 준비
-> 사실 사람들은 어떤 대단한 코드를 짰는지 안 궁금해함.
-> 코드 설명보다는 이게 왜 필요하고 어떻게 동작되는지 설명
-> 실제로 해당 공모전 발표할 때에도 AI나 소프트웨어 질문은 없었고, 코로나가 끝나면 이용자 확보는 어떻게 할건지, 리워드는 왜 10P로 설정했는지 이런 질문이 많았음
6) 공모전 발표나 ppt는 팀원들끼리 보지 말고 다양한 사람들한테 보여주고 이해가 되는지 우리가 전달하고자 하는게 잘 전달되는지 확인 받기
-> 프로젝트도 동일하게 계속 보다보면 놓치는 부분이 발생할 수 밖에 없어요. 다른 사람들이 봤을 때 또 다를 수 있으니 최대한 다양한 사람들에게 피드백을 받아보세요.

팁이라고 해도 이렇게 보면 이해하기 힘들지만 여러번 해보다보면 감이 잡힐 거예요.
공모전 많이 도전해보고 떨어졌다면 왜 떨어졌을지 고민 많이 해보세요.