.. Random Thoughts Weekly

올해 초에 세웠던 목표중 하나가 AI / ML 관련 공부를 조금 더 하는 거였다. 관련해서 온라인 코스를 조금 찾아보다가 인공지능 초보를 위한 코스를 몇개 추천 받았는데, 이전에 코세라 (coursera) 에서 수강했을 때는 뭔가 학생 관리, 과제 관리를 제대로 하지 못한다는 느낌이 들어서 edX 라는 플랫폼에 있는 과정으로 진행해봤다. CS50 Introduction to AI with Python, 파이썬과 함께하는 인공지능 입문 이라는 코스이긴 한데 은근 빡세다. 이 수업만 그런건지 edX에 있는 수업들이 다 그런지는 모르겠지만, 온라인용으로 만들어진 코스가 아니고 학부 레벨 강의를 수강하며 진짜 과제를 제출하고 체점 받는다는 느낌을 받았다. 코스 설명에 보면 아래와 같이 나와있는데, - 7 wee..

새로운 회사로 이직을 한지 벌써 4개월 정도 되었다. 초반에는 원격으로 온보딩 하느라 조금 애를 먹었고, 아직 만나보지 못한 사람들과 한 팀으로 일한다는것이 조금 어색했고 이제야 슬슬 자리를 잡아가고 있다. 회사에 들어와서 기술 스택 때문에 좀 많이 당황했었다. 아니, 정확히 말하자면 어플리케이션을 새로운 플랫폼으로 이전하는 프로젝트로 알고 입사했는데, 막상 들어와보니 스택이 내게는 참 생소했다. 최근 월가에서는 많은 투자 은행들에서는 비콘 (https://www.beacon.io) 플랫폼에서 모든 개발, version control, 디플로이 등이 이뤄지고 있어서 많이들 사용하는 유닉스 개발 환경에는 노출된적이 없었더랬다. 안타깝게도 학교에서도 코딩 과제 컴파일 하는 정도로 찔끔찔끔 써보기만 했을 뿐,..

재택 근무가 길어져가고 남는 시간동안 뭔가 남겨야겠다는 생각이 들어서 수강했던 수업. 작년에 사이드 플젝을 하나 해볼까하고 머신러닝 라이브러리를 만지작 거리다가, 대충 이런 느낌이구나 ~ 정도의 감만 잡았던; 회사에서도 데이터를 많이 생산하는 팀이다 보니 언젠간 머신러닝을 이용해서 데이터를 분석하고 활용 좀 해보자고 말만 여러번 꺼내놓고도 본업에 바빠 잊고지냈던 토픽. 4개 코스가 묶여있는 Specialization 중 두번째 코스. 예전에 혼자 끄적여 보았던 Scikit-learn 라이브러리를 사용하는 방법, 예시가 들어있는 Jupyter 노트북들이랑, 데이터셋이 같이 들어있어서 이것저것 시도해볼 수 있도록 짜여져있다. 머신러닝 입문용이랄까. 혼자 공부 했던거랑 별반 다르지는 않았지만; 아무래도 예시가..

이렇게 안일하게 직장생활하면 안되겠다 싶어서 코세라 (www.coursera.org) 를 다시 찾았다.요 근래 Data Science 에 관심이 좀 생겨서 관련 강의를 들어보고자 Course 목록을 뒤져보니, 존스 홉킨스 대학에서 관련 강의들이 여러개나 바로 다음주 - 6월 2일 - 부터 시작하는게 아닌가! 데이터, 통계쪽은 처음이라 어떤것부터 들어야할지 고민했는데 (이전에 interesting 한 강의를 들었는데 너무 어려워서 포기한경험이...) 보니까 Data Science 관련 강의들을 묶어서 "Specialization" 이라고 분류를 하고 있더라. 원래 Coursera 에선 원하는 학생들에 한해 강의를 들을때 $49불을 내면 Verified Certificate 라는 수료증을 줬었는데, 이건 $..

Coursera 온라인 과정 수강 중 세계 명문대의 강의를 무료로 들을 수 있는 Coursera! 물론 참여 대학들에 한하고, 강의수도 제한은 되어있지만, 작년초에 비교해보면 참여 학교들도, 강좌수도 거의 기하학적으로 늘어나고있는것 같다. 스탠포드대 교수님들이 시작했던게 이젠 미국 유수 대학들은 물론, 스위스의 로잔공대나, 인도의 IIT같은, 세계적인 대학들도 참여하고있으니 말이다. 타 인터넷 강의와는 다른점은, 그냥 무료 강의 수강뿐 아니라, 과정 자체를 이수하는 커리큘럼으로 짜여있어서 일반 대학 강의를 듣는것과 굉장히 흡사하다. 일주일에 정해져있는 수업 시간, 필수 독서, 퀴즈, 과제물, 이에대한 평가(제때제때 제출해야 높은 학점점수를 받을 수 있다) 등의 학업적 요소와, 교수님께 직접 질문하거나 타..