* 지금 무려 코스 세 개 듣 고 있 다 ㅋㅋ 하나 는 Coursera 에서 듀크 통계 강좌 고 , 두 개 는 EdX 에서 듣 는 버클리 통계 하나 , MIT Analytics Edge 이렇게 다 . * 이전 에 들 은 건 Johns Hopkins 의 R Programming 코스 였 다 . * 코세라 코스 는 쉬운 게 꽤 많 다 . 확실히 다 이해 안 하 고 도 설렁설렁 넘어가 는 게 가능 한데 , 나 처럼 ' 어떻 게 하 면 최소한 의 노력 으로 최대 효과 를 낼 수 있 을까 ' 가 본능 인 인간 한테 는 쥐약 이 다 . 90 점 으로 통과 했 지만 코스 내용 을 다 체화 했 냐면 아니요 . * 통계 는 벌써 몇 번 째 도전 이 다 . 백만 년 전 에 대학교 에서 개론 강의 들 었 으나 뭐 ;; 그리고 다시 코세라 에서 통계 듣 다가 관뒀 다 . 통계 + R 책 좀 뒤 적 이 다가 반 정도 공부 하 고 Anova 에서 손 놨 다 . * 내 장점 이 라면 , 내 가 뭘 알 고 뭘 모르 고 뭘 대강 아 는지 아주 정확 하 게 안다는 건데 , 어느 정도 아 는 척 할 정도 로 는 알 지만 아주 아주 자세 하 게 완전히 이해 못 했 다는 거 잘 알 고 있 었 다 . * 그래서 이번 에 듣 기 시작 하 니까 - 우선 EdX 버클리 통계 는 좀 심하 게 쉽 다 . 진도 도 느리 다 . 하지만 덕분 에 기초 컨셉 은 아주 아주 확실 하 게 마스터 하 고 있 다 . 왜 있 지 , 슥 보 니까 간단 해서 넘어갔 고 시험 치 면 대강 맞출 수 도 있 지만 지금 난 이거 가지 고 취업 하 자는 게 아니 기 때문 에 코스 를 끝낸다는 것 보다 는 이걸 어떻게 완전히 이해 해서 내 일 에 써먹 을 수 있 을까 가 중요 하 거든 . 그래서 아주 도움 된다 . * 듀크 코스 . 아주 강추 다 ! ! 강의 정말 좋 고 , 보조 자료 끝내 주 게 좋 고 , 시험 문제 도 적당히 어려워서 때려맞추 거나 대강 짐작 가 는 걸로 덤비 는 거 안 된다 . R 프로그래밍 랩 시간 도 아주 유용 하 다 . 하지만 이건 내 가 통계 랑 R 을 좀 아 니까 다시 복습 하 는 의미 라 그런지도 모른다 . 아무것 도 모르 는 초짜 라면 좀 빡 셀 지도 ? 일 주일 에 6 - 8 시간 걸린다고 하 는데 , 난 강의 는 두 배 속도 로 보 고 , 책 훑어보 고 , 랩 하 는 거 십 오 분 정도 면 하 니까 일 주일 에 두세 시간 정도 투자 하 는 것 같 다 . * 사실 두 개 택하 는 걸로 도 빡세 서 MIT 거 는 안 하 려고 했 다 . 코스 비용 이 백 달러 고 , 시간 투자 도 두 코스 합한 것 보다 더 많 아서 많이 망설였 다 . 그래서 공짜 옵션 으로 그냥 강의 내용 이나 보 자 하 고 들어가 봤 는데 . .. 오마이갓 . 내용 완전 알차 다 ! !! * MIT 코스 는 진짜 정말로 , 1 ) 얘 네 들 공돌이 구나 2 ) 얘 네 들 어 케 공부 하 는지 좀 아 는구나 3 ) 얘 네 들 어 케 해야 확실히 마스터 하 는지 아 는구나 정도 ㅜㅜ * 그니까 숙제 가 무지 많 단 말 이 다 ㅜㅜ MIT 첫 주 숙제 가 다른 코세라 코스 한 달 숙제 보다 더 많 은 거 같 아 ; ㅁ ; 그리고 숙제 하나하나 가 정말 유용 하 고 , 배울 거 와방 이 고 , 그러 면서 도 ' 컨셉 을 대강 가르치 기 ' 가 아니 라 ' 확실 하 게 할 줄 알 도록 내 가 만들 어 주 겠 어 ' 레벨 이 다 . 수학 이나 그런 이해 과목 은 이해 한다고 해서 끝 이 아니 죠 . 머리 로 아 는 거 랑 몸 으로 아 는 거 랑 하늘 과 땅 차이 다 . 머리 로 아 는 것 은 ' 다른 사람 이 그 에 대한 얘기 를 할 때 알 아들 을 정도 ' 이 고 , 실제 도 문제 를 풀 려면 몸 으로 익숙 해져야 한다는 거 , 아무래도 공돌이 들 이 다 보 니 확실 한 듯 ㅜㅜ 네 . 반복 해야 합니다 . 우리 아들 덧셈 뺄셈 가지 고 삽질 하 는 거 보 니 더 새삼 스럽 게 느낀다 . 10 아래 의 숫자 더하기 컨셉 을 수십 번 을 반복 해도 좀 깜빡깜빡 한다 . 이건 공문 수학 식 으로 더 하 기 한 천 번 은 해야 완전히 습득 하 는 거 라서 ;; * 4 월 부터 존스 홉킨스 데이터 사이언스 과정 과목 싹 다 들으려고 했 는데 , 그거 다 듣 는 것 보다 이거 한 과목 듣 는 게 더 유용 할지 도 ㅡㅡ ? * 두 사이트 에 올라오 는 웬만 한 data science 과정 은 다 들 어 본 다가 내 목표 . 주 의 결핍증 으로 살 다 보 니 여러 가지 꼼수 를 배우 는데 -_- 난 하나 만 진득 하 게 하 는 건 잘 못 한다 . 뭘 하나 배운다고 하 면 여섯 일곱 가지 방법 으로 , 시간 을 두 고 반복 해서 하 는 것 이 나 한테 는 제일 좋 은 방법 이 더라 . 이러면 뭐 가 중요 한 컨셉 인지 대강 감 이 오 고 , 똑같 은 것 을 다른 방법 으로 설명 들으면 이해 갈 때 가 온다 . 그리고 일 을 마구 마구 벌여 놓 는 방법 이 라 내 성향 에 잘 맞 는다는 이점 이 . * 어쨌든 , data science 하 시 는 분 이 라면 MIT 코스 강추 . https : / / courses . edx . org / courses / MITx / 15 . 071 x / 1 T 2014 / info 여기 입니다 . * 덕분 에 잠시간 을 대여섯 시간 내외 로 왕창 줄였 습니다요 . 공부 는 이틀 에 90 분 정도 , 주말 에 4 - 6 시간 정도 로 지금 은 감당 가능 . 코스 후반 으로 가 면서 어려워 지 면 좀 더 까다로울 지도 . 출처 : http : / / data - driven . tistory . com / 230 [ daTa - dRiveN ] MOOC 라고 들 어 보 셨 어요 ? Massive Open online Course 의 줄 임 말 인데요 … 대학 강의 내용 등 을 온라인 상 에서 보 고 공부 할 수 있 는 온라인 공개 강좌 입니다 . 이 중 에서 코세라 ( Coursera ) 가 운영 중 인 데이터 사이언스 과정 ( Data Science ) 에 대해 소개 할까 합니다 . 요즘 빅 데이터 라고 IT 관련 용어 로 한창 뜨 고 있 는데요 . 쉽 게 이야기 해서 굉장히 큰 데이터 를 잘 다루 어서 가치 를 창출 해 내 는 분야 라고 할 수 있 습니다 . 큰 데이터 를 다루 어야 하 니까 IT 기반 기술 ( Hadoop , R 등 ) 이 필요 하 구요 , 가치 를 창출 해 내 야 하 니까 통계학 지식 이 필요 합니다 . 코세라 의 데이터 사이언스 과정 은 일반인 이 통계학 지식 을 R 이 라는 언어 로 배울 수 있 게 만든 10 단계 의 Specialization 과정 입니다 . 개별 과목 으로 검색 해서 신청 하 시 면 무료 로 수강 이 가능 합니다 . 자세 한 설명 : https : / / www . coursera . org / specializations / jhu - data - scienceCoursera - Free online Courses From Top UniversitiesTake free online classes from 120 + top universities and educational organizations . We partner with schools like Stanford , Yale , Prin . .. www . coursera . org 존스 홉킨스 대학 의 생물 ( ? ) 통계 분야 의 로저 펭 ( Roger , Peng ) , 제프 릭 ( Jeff , Leek ) , 브라이언 카포 ( Brian , Caffo ) 교수 가 과목 을 돌아가 면서 강의 를 합니다 . 각 과목 은 한 달 간 수행 이 되 고 , 비용 은 공짜 입니다 . 단 , 과목 별 49 달러 를 결제 하 면 Signature Track 과정 이 되 고 , 과정 수료 시 인증서 가 LinkedIn 에 연동 됩니다 . 강의 내용 은 영어 로 진행 되 고 영어 자막 이 제공 됩니다 . 한 달 과정 에서 각 주 마다 퀴즈 가 있 으며 5 ~ 10 문제 가량 풀 게 되 어 있 습니다 . 그리고 1 ~ 2 개 의 Course Project 가 있 습니다 . 즉 , 해당 과정 에서 배운 내용 으로 3 주 차 까지 작 은 프로젝트 ( 또는 숙제 ? ??) 를 풀 어야 하 고 , 4 주 차 는 4 명 의 학생 에 대해서 상호 평가 하 게 되 어 있 습니다 . 주요 내용 은 R 이 라는 언어 에서 통계학 지식 을 배우 지만 , 그 과정 중 에 github 를 통해서 과제 를 제출 하 는 방법 , markdown 언어 를 이용 해서 재현 가능 한 보고서 를 작성 하 는 방법 , swirl ( ) 이 라는 자 가 학습 툴 을 통해서 실습 해 보 는 내용 , R 의 결과물 을 다른 사람 들 과 공유 하 는 방법 , 예 를 들 어 R presentation , slidify , shiny apps , yhat 등 의 사용 방법 을 배우 게 됩니다 . 저 는 코세라 과정 이전 에 R 이 라는 언어 기초 를 알 고 , 통계학 기초 도 공부 해서 쉽 게 할 수 있 다고 생각 했 습니다 . 그런데 , 코세라 과정 을 통해서 모르 는 부분 이 너무 많 았 고 , 특정 부분 은 심화 학습 할 수 있 어 좋 았 습니다 . 가장 큰 도움 이 되 는 것 은 , 각 과정 마다 커뮤니티 가 있 어서 공부 하 는 학생 들 이 질문 을 올리 고 , 서로 답 하 고 community staff 가 답변 도 달 아 주 는데요 … 애매 하 다고 느끼 는 것 들 은 대부분 커뮤니티 에서 해결 의 실마리 를 얻 게 됩니다 . 그리고 , 각 과정 별 로 해당 교수 가 집필 한 보조 교재 가 있 습니다 . https : / / leanpub . com 에서 무료 로 다운로드 가능 하 며 , 저 는 제본 해서 공부 했 습니다 . 다음 은 각 과정 별 주요 내용 입니다 . 1 . Data Scientist ' s Toolbox : 솔직히 작년 에 들 어서 어떤 내용 인지 기억 도 안 나 고 정리 된 내용 도 없 습니다 . 다만 , github 개설 하 는 내용 이 있 지 않 을까 하 네요 . 2 . R Programming : R 의 기본 문법 을 1 달 만 에 배우 는 과정 입니다 . [ 빅 데이터 분석 도구 R 프로그래밍 ] 이 라는 책 을 보 고 과정 을 들으면 도움 이 됩니다 . 3 . Getting and Cleansing : 외부 에서 데이터 를 가져오 고 , 정제 하 는 과정 을 다룹니다 . 이때 dplyr 패키지 가 사용 되 는데요 … 이후 과정 에서 도 데이터 정제 시 에 유용 하 게 활용 됩니다 . 데이터 를 tidy 하 게 유지 하 는 개념 을 배웁니다 . 4 . Exploratory Data Analysis : 여기 까지 R 의 기본 그래픽스 와 Lattice graphic , ggplot 2 등 을 배우 게 됩니다 . 5 . Reproducible Research : 이 과정 은 markdown 언어 사용법 을 배우 게 되 는데요 . 저 한테 는 전체 과정 을 통틀 어서 가장 유용 한 코스 였 다고 생각 합니다 . 이때 이후 로 텍스트 문서 편집 은 markdown 형태 로 유지 하 게 되 었 습니다 . 6 . Statistical Inference : 통계 적 추론 과정 입니다 . 9 개 코스 ( 10 단계 capstone project 제외 ) 중 에서 가장 수학 적 인 배경 지식 , 그 중 에서 도 통계 지식 이 필요 한 과정 이 었 습니다 . 한 달 코스 인데 , 매일 같이 동영상 강의 듣 고 , 주말 에 는 퀴즈 풀 고 , 3 주 차 과제 작성 하 느라 시간 이 다갈 정도 였 습니다 . 7 . Regression Models : 회귀 모델 과정 입니다 . R 의 함수 를 사용 해서 선형 회귀분석 , 다중선 형 회귀분석 과정 인데요 … 6 번 통계 적 추론 과정 과 함께 제일 힘들 었 던 과정 입니다 . R 의 선형 회귀 함수 모델 링 하 는 방법 , 결과 를 해석 하 는 방법 등 을 배우 게 되 는데 , 아직 도 , 다중선 형 회귀 분석 에 대한 유도 과정 이 이해 가 되 지 않 고 있 어서 답답 합니다 . 8 . Practical Machine Learning : 여러 가지 기계 학습 알고리즘 을 배울 수 있 습니다 . caret 패키지 사용법 과 cross validation 방법 , 트레이닝 데이터 셋 트 와 테스트 데이터 셋 트 를 나누 는 디자인 방법 , 선행 처리 방법 , 회귀분석 모델 적용 과 예측 방법 , CART , bagging , random forest 등 의 알고리즘 적용 방법 을 배웁니다 . 다만 , 이 과정 자체 가 사실 방대 한 부분 이 라 , 강의 에서 는 이런 저런 참조 사이트 들 을 많이 소개 하 고 있 고 , 이런 알고리즘 이 있 다는 소개 식 의 과정 이 라 심 도 있 는 학습 은 아닙니다 … . 그래도 Course Project 는 어려워요 . -_-; 9 . Developing Data Products : 여기 서 는 가장 쉬운 과목 중 하나 가 아닐까 하 네요 . R 코드 내용 을 웹 서버 에 올려서 공유 하 는 방법 ( shiny app ) , 프리젠테이션 처럼 보이 게 하 는 문서 작성 방법 ( slidify , R Presentaion ) 등 을 배웁니다 . 10 . Data Science Capstone : 이 과정 은 듣 지 않 았 습니다 . 전체 배운 내용 으로 실제 문제 를 해결 하 는 프로젝트 형태 로 진행 되 지 않 을까 하 네요 . 작년 Data Scientist ' s Toolbox 과정 을 하 고 난 후 아무 생각 없이 살 다가 , 올 초 부터 본격 적 으로 2 단계 이후 부터 진행 하 고 , 9 월 한 달 은 Regression Models 재 학습 하 느라 한 달 쉬 고 , 지금 은 9 단계 3 주 차 에 있 습니다 . 캡스 톤 까지 할 생각 은 없 고 아마도 다음 주 이 면 , 전체 과정 을 종료 하 게 되 겠 네요 . 지난 과정 동안 , 매주 주말 이 면 광명 시립 도서관 을 찾 아서 공부 했 는데요 , 이 과정 이 끝 나 도 그냥 버릇 처럼 도서관 을 찾 을 거 같 아요 . ^^; 그리고 다음 에 는 코세라 창립자 인 Andrew Ng 교수 가 하 는 Machine Learning 을 들 을 예정 입니다 . https : / / www . coursera . org / learn / machine - learningCoursera - Free online Courses From Top UniversitiesTake free online classes from 120 + top universities and educational organizations . We partner with schools like Stanford , Yale , Prin . .. www . coursera . org 우리 나라 에서 도 K - MOOC 라고 해서 좋 은 공개 강좌 들 이 많이 올라온다고 합니다 . http : / / www . kmooc . kr / | K - MOOCwww . kmooc . kr 바쁜 직장 생활 이 지만 , 조금 씩 여유 를 내 서 새로운 분야 에 대한 지식 을 쌓 아 보 면 어떨까 요 ? 그것 이 꼭 전문가 의 지식 일 필요 는 없 고 아마추어 적 인 지식 이라도 어떻 습니까 ? 혹시 알 아요 ? 인생 2 막 이 여기 에서 시작 할런지 ? ^^; [ 출처 ] 코세라 의 데이터 사이언스 과정 ( Coursera , Data Science ) | 작성자 지윤서 윤