방송통신대학교 통계데이터과학과 3년차 후기 2 (23년 2학기)

졸업한다..!

 

늘 차일피일 미루다 돌아오는 학교생활 후기.

아마 마지막 학교 이야기가 될 것 같아서 앞으로는 뭘 써야 할지 싶다.

요즘 학교 이야기 조회수가 무척 늘어서.. 마지막 후기를 쓰는 나도 아쉽다.

 

마지막 학기엔 이것 저것 스터디 모임도 하고 그 동안 멀리 했던 사교 생활도 좀 하고 하다 보니 바빴다.

그만큼 충만한 하반기가 아니었나 싶기도 하다.

 

그리고 마지막 학기는 무척 의욕적으로 시작 했는데... 기말 시험 일주일 앞두고 코로나에 걸렸다.

지금까지 잘 피해왔던 터라 (집순이+원격 학습의 콜라보) ㅋㅋㅋㅋ 걸리고도 어이가 없었다. 이 시점에..?

완치 되고 음성이 나왔는데도 불구하고 상태 안 좋은 건 똑같아서 이대로면 시험을 못보는건 아닌가 졸업을 못하는게 아닌가 걱정도 많았다ㅠㅠ

 

심지어 이번 학기부턴 3주였던 시험기간이 2주로 줄어서 시험을 미루는 것도 한계가 있었고 공부는 당연... 시험 한 이틀 전에 시작했나? 그나마 다행이었던 건 그래도 1과목만 이수하면 졸업이 가능해서 좋은 성적이고 타과 과목이고 뭐고 다 포기하고 전공과 졸업만을 목표로 기말고사를 보러 갔다.

 

대충 이런 일이 있었고 이하는 과목 후기..

 

1. 통계데이터과학과 - 파이썬과 R

재수강아니고 삼수강 과목이었다...

첫 번째는 아무것도 모르고 신청했다가 바로 드랍, 두 번째는 셤을 너무 못봐서 그래서 세 번 들었다.

그래도 나쁘게만 생각할 것은 아닌 것이, 지난 하반기에 스터디 모임을 하면서 파이썬을 상당히 자주 사용하게 되었는데 이게 은근 1타2피 효과가 있었고 지난 학교 생활 동안 쌓인 내공이 좀 있었는지 복습하는 느낌이 나서 괜찮았다. 아마 삼수강 안 했으면 파이썬 계속 헷갈렸을 지도..?

 

이 과목은 두 개의 언어를 함께 배우다 보니 R이나 파이썬 둘 중 하나가 어느정도 익숙한 상태가 아니면 좀 헷갈린다. 특히 이 긴가민가현상은 기말고사 때 정점을 찍게 되는데, 교재를 읽으면 알 것 같지만 4지선다를 보았을 때 애매하게 구분이 안가는 상황이 발생할 수 있다. 

그래도 좋은 점은 지난번 후기에도 적었지만 시험과 별개로, 같은 통계 문제 풀이를 각각 파이썬과 R로 두번 해보기 때문에 비교하면서 학습하기가 좋다. 아무래도 요즘 대세는 파이썬이다 보니..함께 배울 수 있을 때 배우는 것이 좋은 것 같다.

 

최근에 뭔가 분석을 혼자 해보면서 이 과목의 장점을 느낄 수 있었는데, 한번은 어떤 방법을 써야할지 몰라서 구글에서 검색을 해볼 때가 있었다. 그때 내가 찾은 괜찮은 분석 글이 R로 진행한 것이었는데, 그래도 파이썬과 R을 들었다고 R로 분석해 놓은 글을 보고도 어떻게 파이썬으로 코드를 짤지 대충 윤곽을 잡을 수 있었다. 

 

과제도 분량이 많고, 시험을 위해 외울 것도 꽤 많은 과목이지만 그래도 들으면 좋은 과목이라고 생각한다.

개인적인 생각은 이 과목은 비록 2학년 과목이지만, 통계지식이 없는 입학 초반보다는 어느정도 몇 개의 과목도 듣고 나름의 지식을 조금 쌓은 후 들으면 더 좋지 않을까 생각한다.

 

그리고 난 이 과목을 진행하시는 교수님 강의 스타일이 은근 맞아서.. 다변량도 그렇고 재밌었던 것 같다.

 

2. 통계데이터과학과 - 딥러닝의 통계적 이해

이것도 재수강이다. 지난 학기에 시험을 못봤기 때문^^

1과목만 수강하면 졸업이라서 새로운 것을 듣기보단 전공 몇 개의 학점을 복구하고자 재수강하였다.

 

딥러닝과 관련된 모델도 구축하고, 파라미터도 구해보고 하는 과목이라기 보다는, 딥러닝의 작동 원리에 대한 이론적 개요를 다루고 있고, 어떤 수학적 방법이 사용되는지 함께 나온다. 하지만 깊게 들어가지는 않고 전반적인 이해를 목표로 하기 때문에 수학을 잘 몰라도 수강 자체는 부담이 없다.

 

과제도 작년에 수강 했을 때와 유사하게 텐서플로우를 사용해 보는 것이 나와서 쉽게 할 수 있었다. 2회차라서 이것저것 많이 실험들을 해보면서 과제를 했었는데, 궁금한 점이 생겨 교수님께 질문도 드렸는데 정말 친절하게 답변 주셔서 감사했다.

 

빅분기나 ADsP를 공부하면서 한번씩 읽고 지나간 내용과도 꽤 겹쳐서 시험 잘 볼 줄 알았는데 ㅋㅋㅋ 이상하게 시험 날 단어들이 너무 헷갈려서(코로나 때문이라고 생각하겠다..) 학점은 좀 아쉬웠지만 재밌는 과목 중 하나였다.

 

딥러닝에 대해 더 자세히 배워보고 싶으면 컴퓨터과학과에 딥러닝 과목이 있으니 함께 수강해도 좋을 것 같다.

 

3. 컴퓨터과학과 - 딥러닝

이어서 써본다..딥러닝 후기

딥러닝 모델에 대해 배우나 싶어서, 수강신청 했는데 통계데이터과학과의 딥러닝의 통계적 이해와는 확실히 추구하는 방향이 다르다. 모델을 구축하고 성능을 확인하는 쪽에 초점이 맞추어져 있다. 아무래도 컴퓨터과학과의 수업이다보니.. 

그리고 머신러닝 과목과 일부 겹치는 부분이 있어서, 머신러닝을 미리 수강하는 것이 학습에 더 좋아보였다.

이 과목은 신설과목이기도 하고 궁금한데 마지 막학기니까 편하게 들어나 볼까 싶어서 수강신청 했던 터라, 출석과제를 제출하고 강의만 슬렁슬렁 듣고 시험은 안 봤는데 그냥 듣기엔 좀 어려웠다 ㅋㅋㅋㅋ

교수님이 매우 열정적으로 강의자료를 만들고 배포해주셔서 인상깊었던 것 같다. 내가 좀 더 열심히 했더라면....ㅎㅎ

 

4. 컴퓨터과학과 - 머신러닝

딥러닝을 듣기 전 선수과목이 머신러닝이다.

이 과목도 졸업 전에 머신러닝 수업이나 한번 들어볼까 생각으로 수강신청한 과목.

딥러닝이 어렵게 느껴져서 그런지 머신러닝은 상대적으로 쉽게 느껴졌던 편이었는데, 개념적인 부분들은 여기저기서 주워들은게 많아서 이해하는 것 까진 괜찮았지만, 수학적으로 풀이가 들어가게 되면 조금 어려웠던 것 같다.

출석 수업이랑 과제가 나는 좀 별로였는데 출석 수업마다 여러 교수님이 다르게 배정되는 것 같아서 이건 사람마다 차이가 있는 것 같다.  이것만큼은 시험을 보고 싶었는데 코로나 때문에 시험을 미뤄서 몰아놓다 보니 이틀 연속으로 학교를 가야해 도저히 체력이 안되서 포기하게 되었다.

 

5. 컴퓨터과학과 - 선형대수

컴퓨터과학과에서 가장 기초 선행과목이라 알려진 자료구조, 이산수학, 선형대수 세 과목을 다 들어보자! 생각으로 신청한 선형대수였다. 이산수학은 상당히 쉽고 재밌었던 것 같은데 선형대수는 재밌었지만 쉽지는 않았던 것 같다. (같은 교수님 과목이다) 행렬에 대해서 상당히 많은 것을 배우게 되는데 계산이 번거롭다보니 귀찮음+복잡함이라고 느껴졌던 것 같다.

이산수학과 마찬가지로 출석수업이 끝나고 바로 보는 퀴즈로 중간평가를 하기 때문에 과제에 대한 부담이 없는 것이 무척이나 장점이다.

다만.. 기말시험은 조금 힘들었는데 코로나 때문에 컨디션이 안 좋아 오래 앉아있기 힘든 것도 있었지만, 계산기 허용이 안되어서 손으로 모두 계산해야했는데 계산 문제가 밑도 끝도 없이 나와서 시험 시간을 꽉 채우고 퇴실했다.  시험 시간을 꽉 채우고 퇴실한 적이 처음이라 시간의 압박에 무척 시달렸던 것 같다. ㅜㅜ 그래도 학점은 잘 나왔다!

다만 늘 이런 수학과목이 그렇듯 그래서 어디에 적용할 수 있을까? 라는 고민이 생기는 것은 어쩔 수 없는 것 같다. 앞으로 내가 접하게 될 수도 있는 다양한 무언가를 이해할 때 도움이 될 수 있기를...

 

 

 

이렇게 학기가 끝나버렸습니다.

수고했습니다.