강의 후기 – 2018년 7월

2018년 7월 수학 & 통계학 수강생 후기 – 1
저는 대학원에서 전산언어학을 전공하고 있습니다.
보셨을지 모르겠지만, 저는 맨 뒷줄에 앉아서 미적분 배운 적 없는 분들 조사하실 때 손 들었던 사람 중 하나인데요^^;
대답해주셨던 분처럼 저도 미적분을 잃어버린 7차 과정 문과생이었어요.
학부 때 전공도 국문학이었고, 졸업 후에 했던 일도 이쪽과는 연관이 없어서 소환할 전생의 기억도 없는 상태였습니다.
강의 대상 중에 별 세개 달아서 적어두신, 전혀 수학 및 통계학 기반 지식이 없으신 분들의 예에 정확하게 들어맞는 사람인지라 수강에 고민이 많았는데요. (중략)

결론부터 말씀드리면 개인적으로는 만족스러운 강의였습니다.
석사과정에서 결국 전산언어학이란 응용 통계구나 깨달음을 얻고 박사를 시작하면서는 다시 제대로 수학과 통계 공부를 시작해야 겠다고 마음을 먹은 참이었는데요.
수학적 기반을 새롭게 다져 나가야하는 상황에서, 이정표가 되어주는 수업이었다고 생각합니다.
2학기부터는 학부 보충과목으로 미적분과 선형대수를 수강할 예정인데 명확한 목표의식을 가지고 수업에 임할 수 있게 되었다고 생각해요.
물론 챕터 7 이후에 나오는 부분에 대해서는 또 스스로 공부해야 겠지만요.^^;;
(*주: 학교에서 선형대수학을 배우면 Chapter 7까지 있는데, 정작 Chapter 4-5정도까지 공부하고 기말고사를 치게 된다는 농담을 했었음)

아직 이쪽 지식이 걸음마 단계여서 본 수업은 들을지 말지 마음을 못 정한 상태였는데요.
딥러닝에 블랙박스란 없다라는 말씀과 다음 수업은 기약이 없다라는 말씀에 덜컥 수강 신청부터 했어요.
늘 듣는 말이 딥러닝에는 블랙박스가 있어서 그것을 운용하는 컴공 출신 연구자들도 어떻게 모델을 개선해야 할 지 모른다는 말이었고, 또 모델이 스스로 학습을 하는 와중에 언어학자들은 무엇을 해야 하느냐가 현재 언어학 기반의 자연어 처리(전산언어학)를 하는 사람들의 화두이기도 하거든요. 그 답에 다가가는 실마리를 얻을 수 있지 않을까하는 기대감이 생겼거든요.

지금의 인공지능 붐에 대한 개인적인 견해와 대표님의 주장이 일치하기도 해서 몹시 흥미롭기도 했고요.
물론 이 모든 기대와 별개로 당장의 수업을 제가 잘 소화할 수 있을까 하는 의구심이 드는 것은 사실인데요.
장기적으로 봤을 때 제 연구에서 꼭 필요한 강의라는 생각이 들어서 욕심을 내보았습니다.

많은 복습과 추가 학습이 필요하리라는 각오는 하고 있어요.
다만 수업 중에 제가 너무 멍때리는 모습을 보여 혹시나 자괴감 느끼실까봐 배경 설명을 한다는 게 긴 후기가 되었네요.
사실 여태 온라인 쇼핑 상품 후기 한 번 제대로 남겨본 적 없는 사람인데, 대표님 강의가 너무 인상적이어서 길게 적어보았습니다.

 

2018년 7월 수학 & 통계학 수강생 후기 – 2
수강후기는 어디서부터 어떻게 얘기를 꺼내야 할지 잘 정리가 되지는 않지만,
연애편지가 아니라 감사의 표현인데 꼭 잘 정리된 글일 필요는 없을 것 같아서 두서없이 작성해 봅니다.
우선 저는 컴퓨터 과학과를 졸업하고 국내 통신사 중 한곳의 R&D 직군으로 취직하여 이제 6년차 중견사원이 되어가고 있는 사람입니다.

입사후 4년동안 Project manager 역할을 쭉 해오다가 작년부터 데이터 기반 의사결정, 데이터 기반의 사업 등 데이터에 대한 중요성을 (다른 회사도 그렇듯이) 회사에서 강조하면서 팀의 업무가 바뀌어서,
현재는 강사님이 예전(그리고 아마 지금도)에 몸 담으셨던 비식별 데이터를 활용한 디지털 광고 관련 업무를 2년째 해오고 있네요.

제가 강사님 수업을 수강하게 된 계기는 간단하게 얘기해서
지금 회사에서 나름 전문가라고 얘기하고 데이터 분석을 진행하시는 분들이 진짜 전문가가 맞는지 의구심이 생겼고 그에 대한 답을 찾고 싶어서 입니다.
조금 더 솔직히 얘기하자면 그 전문가 집단에 저도 들어가서 인정받고 싶다는 욕심이 저를 이 수업으로 이끌었다고 해야겠네요.

데이터 분석에 대해서 공부는 해야겠는데,
책 몇권 보고(이미 책은 3권 정도 본 것 같네요), 외부에 널려있는 강의 몇 개 듣는다고 (패스트캠퍼스에서 강의도 하나 듣긴 했습니다.. 다행히 데이터 분석보다는 파이썬 활용에 초점이 맞춰진 강의였어서 그나마 돈 낭비한 수준은 아니었던 것 같아 다행으로 생각하고 있습니다 ㅎ) 제가 원했던 수준으로 올라가기는 어려울 것 같아서 어떻게 해야할 지 시간날때마다 틈틈이 구글링을 하다보니 강사님의 블로그를 발견하게 되었고, 자연스레 수업까지 듣게 되었네요.

하루짜리 짧은 강의였지만 본 강의를 매우 기대하게 만드는 강렬한 강의 였습니다.
제가 느꼈던 강렬함을 음식으로 비유하자면 삼겹살만 먹다가 처음으로 소주를 곁들여서 먹는 느낌이었다고 할까요?
분명 맛은 쓴데 계속 찾게 되는 그런 느낌이었습니다. ( 비유를 좋아해서 비유를 들었는데, 제가 느낀 느낌이 잘 이해가 되실지 모르겠네요 ㅎ )

이번 강의를 통해서 여태까지 제가 알고 들어왔던(그리고 제가 경험한 대부분의 사내 데이터 전문가분들이) 데이터 분석과 머신러닝에 대한 생각이 얼마나 잘못 되었는지 깨달을 수 있었습니다.
그리고 데이터 분석과 데이터 사이언스는 다르다는 말씀이 너무나도 공감 되었고,
진짜 데이터 사이언스를 하기 위해서는 정말 피나는 노력이 필요할 것 같다는 생각이 들었습니다.

데이터 사이언스가 되고 싶은데 어떻게 해야하는지 물어보는 분께 강사님이 주신 답변 중에 시간낭비 하지 말고 할 수 있는 일을 하시라는 답변이 있었는데,
저는 이번에 강의를 듣고 시간낭비가 될지라도 도전해 봐야겠다는 생각이 들었습니다.

어디서 부터 어떻게 해야할지도, 그리고 얼마나 오래 걸릴지도 아직까지는 잘 모르겠지만 진짜 데이터 사이언스를 할 수 있도록 한번 노력해 보려고 합니다.
데이터 사이언스를 하겠다는 목표로 달리다보면, 거기까지는 도달 못하더라도 제 주변에 데이터 사이언스에 대해 잘 못 생각하고 있으면서 전문가라고 하시는 분들보다는 높이 갈 수 있겠지요.
올바른 길을 가려면 어떤 길이 잘못된 길인지를 아는 것이 먼저라고 생각하는데 잘못된 길 몇 개를 가려낼 수 있게 알려주셔서 정말 감사합니다.

2019-06-19

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