오랜만에 대학원 공부과정을 끄적여 본다.지금 시간은 밤 11시 반... 퇴근하고 집에 오니 9시, 갑자기 잡힌 교육 때문에 점심을 스킵하고 하루종일 커피 한잔으로 때웠더니 허기진 배를 돈까스 정식 배달로 채우고 이따 자정에 참여할 콜 전에 자료구조 한챕터 쓱 읽어 보니 몇 달간 방치한 블로그에 간만에 새학기 소식을 업데이트. 괜찮아 내일 재택 할꺼니까..... 올해 말 졸업을 목표로 했지만 그건 이미 물건너 간 거 같고 내년 상반기를 목표로 삼고 올해 쭉 달려 보고자 하는데 지난해 봄학기 시도했다가 막판에 드롭한 자료구조 과목 하나만 이번에 다시 재수강(?) 했다. 차라리 수학 공부가 편한 프로그래밍 왕초보 입장에서는 여전히 막막한 과목이긴 한데 딱 하나만 들으며서 이걸 극복 못하면 여름학기 머신러닝으로..

밀린 강의 노트 및 참고 논문들 다운 받아 놓고 책상 정리 한 다음 계획 적으니 읭 밤 11시가 넘었다. 이번 가을 학기는 뭔가 하는둥 마는 둥 돈 몇백이 공중분해 된 느낌을 지울 수 없는데, 남은 3~4주 제대로 안 하면 졸업 요건을 맞추지 못하는 점수가 나올 것 같아서 다시 시작하는 마음에 끄적이는 간만의 포스팅. 마침 오늘 아침 회사 시스템상 알림 메일로 오늘이 입사 1년이라며 필리핀에 있는 라인 매니저의 축하 메시지가 함께 와있다. 대학원 합격과 동시에 사표 던져버리고 쉬면서 직장 생활로 다시 돌아갈까 말까 고민하던 게 엊그제인데 그새 1년이 흘러 있다. 프로이직러에게는 1년을 버틴다는 게 나름 큰 의미를 가지기에ㅎ 1년을 넘기면 2년은 그냥 가는 거니깐. 매일 지겹도록 듣고 있는 AI, Data..

주말, 잠들기 전 유튜브를 또 검색하다가 직장인 공부 시간 키워드로 영상을 찾아봄. 직장 다니다 공무원 시험을 거쳐 어느 조회수가 높은 공시 강사진의 영상을 발견. 그 영상 보다도 수백 개의 댓글들을 보면서 뜨끔했다. 직장 생활 하면서 시험 준비하는 사람들, 시간을 쥐어짜서 어떻게든 공부 시간을 확보하려는 노력들을 글로 접하니 새삼 지금 대외용으로 말만 대학원 공부 한다고는 하지만 실상은 과제 대충 제출하고 강의 영상 보는 게 전부인 것 같아서 반성모드 중이다. 강사님 왈, 주말에 공부 몰아서 하려면 절대 공부 안될거다. 평일 공부 시간 최소 매일 3.5시간 확보하고 주말에는 리뷰, 정리 모드로 그리고 토일 주말은 10시간씩은 집중해라, 한 달에 하루 이틀 정도는 주말 쉬어라가 골자임.  그리고 퇴근해서..

다시 새 학기 시작! 다짐글을 먼저 끄적이면 그래도 며칠은 또 공부하게 되니 야심 차게 두 과목 신청한 첫 주 짤막하게 후기 남겨본다. 일단 Causal Inference 인과 추론 과목은 문과생 입장에서는 조금은 마음이 편해진 한 주였다. 프로그래밍에 두려움을 가지고 있는 터라 읽을 페이퍼 주고 페이퍼 앞 단락에 철학가? 흄 vs 스튜어트 밀의 사상적 차이에 대한 견해가 등장. Causal relationship에 대한 상반된 이론으로 시작하는데 윤리와 사상 수업인 줄? ㅎㅎ 장문의 텍스트 + 수학 + R  가을 학기첫 주라서 자료양이 그렇게 많지 않아 각잡고 주말에 카페에 앉아서 쭉 읽어 내려가는데 몇 장 안 되는 거 같았지만 영어인 데다가... 의료 관련 학술지? 내용이라 뭔 뜻인지 영어 사전 찾는..

29일까지 가을학기 수강료를 납부해야 하는데 미루고 있었더니 매일 알림 메일이 와서 방금 두 과목 2000달러 결제해버림. 어제까지 달러가 계속 하락하다가 오늘 조금 올랐길래 또 오를까봐 일단 해버림. 부디 돈낭비가 아니길... 여름학기는 1000+125달러 공중분해 해버린 느낌이라 좀 더 알찬 과정이 되기를 기대해 본다. 1. Data Science for Health Discovery & Innovation가장 최근에 업데이트된 과목이고 다른 과목과 페어하기 좋은 상대적으로 쉬우면서도 사례 중심의 평이 좋길래 다시 한번 데싸에 흥미를 붙이기 위해 신청한 과목이다. 지금 하는 일과 접점은 없지만 바이오/의료 분야에 데이터를 적용하는 시도는 국가적 산업으로 다룰 만큼 중요한 산업군 중의 하나이지 않을까...

수식으로만 가득 찬 강의를 몇 주째 접하다 보니 흥미가 계속 떨어져서 회귀 과목은 과제만 제출하는데 의의를 두고 있다. 오히려 참고 도서인 Applied Linear Regression에서 해당 챕터를 쭉 읽어 보면 실용적인 예와 함께 문맥이 이해가 되어 나의 부족함이 아닌 못 가르치는 거다라고 그냥 위안을 삼고 있는 중. 어느덧 가을학기 접수오늘 하루도 하루종일 Data를 회사에서 얘기하며 데싸팀이 어떠하더라 샘플 정확도가 어떻더라 등등 서비스 단에서 역으로 Data까지 논하는 걸 접하는 환경에 있다 보니 마음먹기에 따라서 재밌게 공부할 수도 있을 것 같은데 수학에 일단 뭔가 짓눌린 기분이 들어서 버거운 상황임. 출근하기 2시간 전에 회사 1층 카페로 오랜만에 출근해서 미루던 선형대수 강의 1강을 쭉 ..