Study/대학원 일기
2학기 요약: 국민대 AI빅데이터전공
데구르르
2022. 12. 11. 15:17
학기 시작 전부터 2학기는 이후 과정을 위한 기반이 되는 과목들 때문에라도 적당히 넘어가면 안되는 시기라고 생각했다.
2학기 과목은 아래와 같다.
- 통계분석
- 확률과 통계학의 기본 개념을 바탕으로 추정 및 가설검정 회귀모형 등과 더불어, 현실 경영사례에 통계이론을 활용하는 방법을 학습.
- 자격증 시험 때 그냥 이런게 있다 정도로 알고 갔던 내용들이 총망라된다고 해야하나... 방학때 핵심 복습 과목이 될 것 같다. - 디지털경영
- 디지털 경제, DX 등에 대한 용어, 배경, 사례 탐구 등으로 수업진행(온라인 시청 강의, 선택).
- 인터넷 기반의 서비스 기업이라면 특히 반가울 만한 용어와 설명이 주가되다보니 현재 알고 있는 것들을 정리할 기회가 되었다. - 머신러닝
- 머신러닝 프로그래밍 역량 개발, Kaggle Competiton으로 최종 평가 진행.
- ML 모델에 대한 이론도 함께 알려주시긴하는데... 그거 볼 시간없다. 코드 하나라도 더치고 피처 늘리기 위한 아이디어 하나 더 고민하고 실제로 돌려서 실험까지 해본 후에 시간남으면 통계분석 내용과 함께 공부해보면 좋다. 2학기 수업에서 오는 스트레스 98%는 이 과목 때문이었다.
- 최종성적과 무관하게 이후 3, 4학기 수업을 따라갈 기반이 되는 수업이라 모든 과제와 수업에 소홀할 수가 없었다.
혹시 전기 입학이라 ㅈㅇㅎ 교수님 수업을 듣게 된다면, 꼭 기억할 것.
이전 과제 다 망해도 컴페티션만 1등하면 한번에 모든 성적을 뒤집고 A+를 획득할 수 있다. 컴페티션의 최소 60%는 장비(노트북, 데스크탑 성능)빨, 좋은 장비를 준비하자. 컴페티션과 과제 고득점을 위한 최고의 힌트는 주중에 운영하는 office hour에서 다 나온다. - 빅데이터 경영
- 매 수업마다 하나의 키워드에 대한 사례를 소개하고, 최종적으로는 스스로가 추구(혹은 목적으로)하는 방향을 탐구할 수 있는 시간. 수업이라기보다는 화두와 화두에 대한 다른 이들의 선택을 소개하는 시간에 가깝다. 의외의 명상의 시간?
- 그 덕인지 중간/기말고사를 대체하는 에세이 과제의 주제가 상당히 철학적인면이 있는데, 2학기 수업에서 받은 스트레스의 1.7% 정도는 이 수업의 에세이 과제 때문이다.
1학기와 비교하자면,
1학기는 뭐 얼굴에 옅은 미소를 띄며 '아... 제법 즐거웠었지' 라고 이야기 할 수 있는 느낌이라면,
2학기는 유격 2일차 오후 일과 진행중인 훈련병에게 어떠냐고 물어보는 느낌이랄까...
아, 물론 내년이 되면 또 평가는 달라질 수 있을지도 모르겠다.
어제 머신러닝 기말 컴페티션이 종료되었는데 상당히 좋은 결과를 얻었고, 통계분석 조별과제(마지막 수업 프로젝트 발표) 팀원분이 발표자료에 굉장한 진전을 보여주셔서, 디지털 경영과 빅데이터 경영의 마지막 과제가 남아있음에도 나름 편안한(머신러닝 컴페티션이 없으니까!!) 한 주를 마무리하고 마지막 등교를 하면 2학기도 마무리된다.
지난 방학때도, 복습 및 이후 응용 방향에 대한 수많은 계획이 있었지만 정신차려보니 개강이었는데 이번엔 또 어떨지...
