2024. 5. 6. 19:51ㆍ캐리의 일상/캐리의 성장발전소
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 과정
드롭 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 코디네이터 앞으로 미리 안내 받은 형식에 맞춰서 정보 기입한 메일을 보내면 Docusign 메일을 받게 됨. 과목명 및 EID 확인하고 사인하면 컨펌 사인 받고 최종 승인 확인 메일을 받으면 끝난다. 난 컨펌 다 되자마자 영상 접속 권한 없어질 줄 알았는데 며칠은 더 걸렸다. 한 일주일 내에 Edx에 DSA 과목이 사라져서 영상을 볼 수 없게 되었다.
여름학기 수강 신청 - Regression & Predict Modeling
MSDS Hub에 수강평이 거의 꼴찌인 과목이긴 한데 Foundations 과목이라 12주 빡세게 진행되는 여름학기에 후딱 해치우기 위해 신청. 등록금은 환율 보면서 1350원 밑으로 내려오면 내려고 기다리는 중이다. 6/6부터 학기 시작이니 딱 한 달 남음. 지난 학기 확통의 연장선에서 수학 & R의 콤비네이션 과목이라고 보면 되겠다. 지난 강의계획서랑 hub에 남긴 수강평들 그리고 MSDS Central 토론방에 남긴 기 수강생들의 코멘트를 보면서 계획 짜 봄.
Regression 관련 온라인 자료들
수업은 주교재 없이 강의 슬라이드로 대체한다고 하니... 챕터별 참고할 만한 소스들을 미리 즐겨찾기 해 둠.
An Introduction to Statistical Learning
As the scale and scope of data collection continue to increase across virtually all fields, statistical learning has become a critical toolkit for anyone who wishes to understand data. An Introduction to Statistical Learning provides a broad and less techn
www.statlearning.com
<An Introduction to Statistical Learning with Applications in R> PDF 바로 확인할 수 있어서 바로 탭에 담아 둠.
결국 선형대수가 기본이 되어야 하는 과목이라 다시 기본으로 돌아가 미적분과 선형대수 기초를 다지려고 한다. 코세라를 들을까 하다가 충동적으로 유데미로 들어가서 Krista King의 미적분 시리즈 3개와 선형대수학 코스 결제. 총 4개 시리즈인데 토털 우리 돈 한 5만 원 정도. 외국인 강사지만 한글 자막이 있기도 하고 평도 괜찮아서 일단 한 달 안에 끝내는 걸 목표로 해본다! 강의 슬라이드 및 문제들도 PDF로 제공하고 있기도 하고 탭 켜서 보기도 편하니 퇴근하고 카페에서 몇 개씩 보는 걸 목표로 해본다.
유튜브 검색하다 보니 강의계획서에서 다루는 거의 모든 내용들이 나오는 영상 발견. 바로 스탠포드 <Statistical Learning with R> 강의다. R로 Regression 다루는 영상들 미리 봐두면 거의 비슷하지 않을까.
https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOzrYsAxzQyHb8n_RWNuS1e&feature=shared
Statistical Learning with R
This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes: linear and polynom...
www.youtube.com
지난 학기 확통때와 마찬가지로 역시나 너무 도움 되는 김성범 교수님 강의 영상들도 관련된 부분 미리 체크체크.
https://youtu.be/4 Yo297 HQyAk? feature=shared
집에 선형대수 관련 책들이 또 여러 권 있는데... 손도 안대서 거의 새책이지만 길버트 스트랭의 <딥러닝을 위한 선형대수학> 그리고 지난 학기 사둔 <선형대수학 가이드> 이것도 영상 보면서 관련 챕터들 살펴볼 수 있기를..
쉽게 시각화해서 설명해 주는 스탯퀘스트 영상도 열심히 찾아서 봐야지.
https://youtu.be/Xm2C_gTAl8 c? feature=shared
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