MOOC 데이터 사이언스 코스 리뷰 (펌)

MOOC 데이터 사이언스 코스 리뷰

출처: http://theonion.egloos.com/5804107

* 지금 무려 코스 세 개 듣고 있다 ㅋㅋ 하나는 Coursera 에서 듀크 통계 강좌고, 두 개는 EdX 에서 듣는 버클리 통계 하나, MIT Analytics Edge 이렇게다. 

* 이전에 들은 건 Johns Hopkins 의 R Programming 코스였다. 

* 코세라 코스는 쉬운게 꽤 많다. 확실히 다 이해 안 하고도 설렁설렁 넘어가는게 가능한데, 나처럼 '어떻게 하면 최소한의 노력으로 최대 효과를 낼 수 있을까'가 본능인 인간한테는 쥐약이다. 90점으로 통과했지만 코스 내용을 다 체화했냐면 아니요. 

* 통계는 벌써 몇 번째 도전이다. 백만년전에 대학교에서 개론 강의 들었으나 뭐;; 그리고 다시 코세라에서 통계 듣다가 관뒀다. 통계+R 책 좀 뒤적이다가 반 정도 공부하고 Anova 에서 손 놨다. 

* 내 장점이라면, 내가 뭘 알고 뭘 모르고 뭘 대강 아는지 아주 정확하게 안다는 건데, 어느 정도 아는 척 할 정도로는 알지만 아주아주 자세하게 완전히 이해 못했다는 거 잘 알고 있었다. 

* 그래서 이번에 듣기 시작하니까 - 우선 EdX 버클리 통계는 좀 심하게 쉽다. 진도도 느리다. 하지만 덕분에 기초 컨셉은 아주아주 확실하게 마스터하고 있다. 왜 있지, 슥 보니까 간단해서 넘어갔고 시험치면 대강 맞출 수도 있지만 지금 난 이거 가지고 취업하자는게 아니기 때문에 코스를 끝낸다는 것보다는 이걸 어떻게 완전히 이해해서 내 일에 써먹을 수 있을까가 중요하거든. 그래서 아주 도움된다. 

* 듀크 코스. 아주 강추다!! 강의 정말 좋고, 보조 자료 끝내주게 좋고, 시험 문제도 적당히 어려워서 때려맞추거나 대강 짐작가는 걸로 덤비는 거 안 된다. R 프로그래밍 랩 시간도 아주 유용하다. 하지만 이건 내가 통계랑 R 을 좀 아니까 다시 복습하는 의미라 그런지도 모른다. 아무것도 모르는 초짜라면 좀 빡셀지도? 일주일에 6-8시간 걸린다고 하는데, 난 강의는 두배 속도로 보고, 책 훑어보고, 랩 하는 거 십오분 정도면 하니까 일주일에 두세시간 정도 투자하는 것 같다. 

* 사실 두 개 택하는 걸로도 빡세서 MIT 거는 안 하려고 했다. 코스 비용이 백달러고, 시간 투자도 두 코스 합한것보다 더 많아서 많이 망설였다. 그래서 공짜 옵션으로 그냥 강의 내용이나 보자 하고 들어가봤는데... 

오마이갓. 내용 완전 알차다!!! 

* MIT 코스는 진짜 정말로, 1) 얘네들 공돌이구나 2) 얘네들 어케 공부하는지 좀 아는구나 3) 얘네들 어케 해야 확실히 마스터 하는지 아는구나 정도 ㅜㅜ 

* 그니까 숙제가 무지 많단 말이다 ㅜㅜ MIT 첫주 숙제가 다른 코세라 코스 한달 숙제보다 더 많은 거 같아 ;ㅁ; 그리고 숙제 하나하나가 정말 유용하고, 배울 거 와방이고, 그러면서도 '컨셉을 대강 가르치기'가 아니라 '확실하게 할 줄 알도록 내가 만들어주겠어'레벨이다. 수학이나 그런 이해 과목은 이해한다고 해서 끝이 아니죠. 머리로 아는 거랑 몸으로 아는 거랑 하늘과 땅차이다. 머리로 아는 것은 '다른 사람이 그에 대한 얘기를 할 때 알아들을 정도'이고, 실제도 문제를 풀려면 몸으로 익숙해져야 한다는 거, 아무래도 공돌이들이다 보니 확실한듯 ㅜㅜ 네. 반복해야 합니다. 우리 아들 덧셈 뺄셈 가지고 삽질하는 거 보니 더 새삼스럽게 느낀다. 10 아래의 숫자 더하기 컨셉을 수십번을 반복해도 좀 깜빡깜빡 한다. 이건 공문수학 식으로 더하기 한 천 번은 해야 완전히 습득하는 거라서;; 

* 4월부터 존스 홉킨스 데이터 사이언스 과정 과목 싹다 들으려고 했는데, 그거 다 듣는 것보다 이거 한 과목 듣는게 더 유용할지도 ㅡㅡ? 

* 두 사이트에 올라오는 웬만한 data science 과정은 다 들어본다가 내 목표. 주의결핍증으로 살다보니 여러가지 꼼수를 배우는데 -_- 난 하나만 진득하게 하는 건 잘 못한다. 뭘 하나 배운다고 하면 여섯 일곱가지 방법으로, 시간을 두고 반복해서 하는 것이 나한테는 제일 좋은 방법이더라. 이러면 뭐가 중요한 컨셉인지 대강 감이 오고, 똑같은 것을 다른 방법으로 설명들으면 이해 갈 때가 온다. 그리고 일을 마구마구 벌여놓는 방법이라 내 성향에 잘 맞는다는 이점이. 

* 어쨌든, data science 하시는 분이라면 MIT 코스 강추. https://courses.edx.org/courses/MITx/15.071x/1T2014/info 여기 입니다. 

* 덕분에 잠시간을 대여섯 시간 내외로 왕창 줄였습니다요. 공부는 이틀에 90분 정도, 주말에 4-6시간 정도로 지금은 감당 가능. 코스 후반으로 가면서 어려워지면 좀 더 까다로울지도.