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 ..

하반기에 접어든 7월 1일 첫날을 Reg 과제 제출로 마무리. 3학기 째 여름학기 보내면서 더더욱 머리에 전혀 남는 게 없는 것 같은 느낌이 들면서 시간과 돈과 스트레스만 늘어나는 게 아닌가 하는 느낌이 드는 나날이다. 특히나 이번 수업은 수학 기본기가 너무 없으니 정말 뭔 소린지 알 수가 없어서ㅠㅠ 각종 기호들에 허우적대다가 재택 하던 지난 금요일에 집에 쌓아 둔 책들 싸들고 스캔집으로 가서 싹 다 PDF로 변환한 후 갤탭에 넣어 뒀다. 멘붕의 회귀 수업회귀 수업 진도와는 별개로 지난해 가을학기에 첫수업으로 택했던 확률과 통계를 전반적으로 다시 리뷰하면서 꼼꼼하게 챙겨봐야겠음. 회귀 수업이 곧 머신러닝 딥러닝으로 다 연결되는 부분인데 이 바탕은 또 확률과 통계이고 선형대수와 미적분이 다 짬뽕이다. 확통..

여름학기 이제 3주차 접어든다. 뭔가 6월은 거의 비몽사몽으로 어떻게 지나갔는지 모르겠음. Reg 수업은 앞으로 머신러닝 딥러닝까지 들어가기 전에 기초 다지는데 중요한 과목인데 수학 시간 같음.오늘도 출근하기 전에 가까스로 과제 제출하고 퇴근하고 집에 와서는 유럽 시간대에 맞춰진 콜이 또 있어서 하루가 너무 길다. 정규 학기보다 4주? 정도 짧은 여름학기라 매주 새로운 토픽 + 과제가 붙어 있기에 점수 따기 수월하다는 평이 있긴 했으나 내가 이해하고 넘어가는 거와는 또 다른 문제인 듯 하다. 이론 중심 수업 흠...매주 토픽별 영상 3개씩 올라 오고 과제도 제출하는데, 영상은 휙 빠르게 한번 듣고는 관련된 다른 유튜브 영상들을 찾아보면서 갭을 채우는 중. OLS와 Ridge의 차이를 증명하면서 릿지가 언..

혹시나 환율이 더 떨어질까 미루다가 역시나 50원대 미만으론 잘 안 내려가서 몇 만 원이라도 세이브하려 했지만 다음 주 개강이니 그냥 오늘 몇 포인트 떨어졌길래 결제 완료했다. 부디 최소 천 달러 이상의 값어치는 하는 12주가 되길. 사전 준비?매주 과제 루틴에서 잠시 한달여간 벗어나니 그새를 못 참고 일이 더 많아진 건 뭘까. 그래도 일단 평일 저녁시간 몇 번(?)과 주말에 결제해 둔 유데미 선형대수 강의 들으면서 행렬 기초? 좀 더 접하고 미적분 강의는 첫 강보고 아직 손을 못 대고 있다. 대신에 영상들, 자료들만 잔뜩 또 유튜브 저장해 놓고 교보 가서 관련 번역서들 찾아보는 정도 선에서 준비. Central 토론방의 글들을 읽다 보면 풀타임 다니면서도 한학기에 2~3개를 소화했다는 글들을 종종 접했..

어떻게 흘러갔는지 모를 정도로 휙 지나가버린 봄학기가 끝남. 방금 성적표  확인했는데 드롭 최종 컨펌받은 DSA는 Q로 표시되어 있고 Vis는 A. Vis는 입문자에게 점수 주기 위한 과목인 듯하다. 제때 과제만 잘 제출한다면 함께 듣는 수강생들의 peer grading으로 평가되고 절대 평가인 만큼 대부분 A를 받았을 듯. DSA를 드롭했지만 머신 러닝 > 딥러닝 과정까지 듣기 위해서는 반드시 넘고 지나가야 하는 관문이니 다음 가을 학기에는 꼭 넘어서야 할 듯하다.  드롭 신청 후 컨펌 과정드롭 신청은 먼저 각 과목 오피셜 메일로 신청 메일을 보낸 후 교수의 컨펌 확인 메일을 받아야 한다. 보내자마자 교수가 한 줄로 컨펌한다는 회신을 빠르게 보내줬다. 해당 메일 전달 형식 혹은 저장해서 MSDS 코디네..