데이터 싸이언스 관련해 관심이 있어 ADP(K-Data 의 데이터분석전문가 자격증)와 빅데이터분석기사 기본서 겨우 읽어가며 필기 시험 낙방하고 있는 가운데 있는 데린이(데이터 어린이) 입니다.
통계학 지식이 빈약하고 체계가 없어 기초 닦으려고 쉬운 통계학 책 보다가 지난 주 문득 대학원에서는 무슨 과목들을 어떤 책으로 배우나 궁금해서 검색해 보았습니다.
그 내용 메모 했던 것을 하단에 기록합니다.
혹시 자녀분들 중에 데이터 싸이언스, 빅데이터, AI, 통계, 컴퓨터공학 등 관련 분야 진로 고민하는 경우가 있으면 참고하시라고, 또한 20, 30대 젊은 직장인 중 관심 있으셨던 분들 있으면 한번 보시라고 올려 둡니다.
역시 서울대. 서울대 데이터 싸이언스 대학원은 홈페이지 강의 계획서만 봐도 체계가 있는 것 같고 과목들이 수학으로 꽉 찹니다.일반대학원들이 주간에 수업함으로 직장인 들은 상당 수 주말 수업이 있는 고려대나 성균관대 그리고 서강대에 있는 특수대학원을 가는 것 같더군요
학비가 학기 당 1천만원 수준.4천만원을 내고 2년 동안 아주 열심이 살면 데이터 쟁이로 새 삶을 살아볼 수도 있겠다 싶어 가슴이 웅장(?)해 지다가도 실제 내 맘과 몸의 정열,간절함이 충분하지 않은 것을 느껴 부푼 꿈이 쪼그라 드는 것 같습니다.자습으로 데린이라도 탈출해 보려고 책을 펴들고 컴을 켜고 보는데 눈이 글자를 거부하는 것 같네요.시선이 글자를 따라가도 머릿속에 든 것이 적으니 기존 지식과 연관성(correlation ) 이 발생하지 못하고 흘러 내려지는 것 같아요.키워드만 있어도, 문제만 주어져도 그 도메인의 지식을 능동적으로 찾아 학습하던 때가 30대엔 있었는데 이젠 '절박'함이 없어 수동적으로만 학습을 하는 것 같아요.
목적이 데이터 싸이언스에 대한 기본기 얻는 것에 한정하여 가성비 따지면 방통대 통계학과 학사 편입 후 방통대 석사이런 것 해봐도 될 것 같고,수학을 정말 잘 하고 이 분야에 한번 빠져보고 내 죽으련다 생각하면 나이 먹었어도 주간 일반대학원 전일제로 해보는 것도 한 방법이겠지요.뭐든 해보려는 열정과 절박함이 있어야 가능한 것이라는 생각이 듭니다.
걍 회사 다니니까. 하던 일이나 남들보다 조금 잘 처리하고 급여나 받으면서 몇년 더 근무하면 재무적으로는 그럭저럭이겠지만 가만히 흘러가는대로 내버려 두는 것이 게으르고 나태한 것 같다는 생각이 듭니다.돈을 얼마를 모았건 그걸 어떻게 불리는지 조금 경험했건 그런 것은 별로 안 중요한 것 같아요.서OO 기술사 분처럼 자기 분야 넓혀가고 깃발 꽂으며 살아 내고 책으로 남겨 주며 사는 것이 참 멋있고 부러웠어요.
저는 하나님과의 깊은 동행을 하며. 그 분을 의지하는 작은 어린이가 다시 되고 싶어요. 쉴만한 물가로 인도하심에 감사하여 팔짝 팔짝 뛰놀며 하고 싶은 것을 하는 어린 새끼 양이 되고 싶네요.누가 막은 것이 아니니 아직 가능하겠지요.
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2021.07.18 네이버 DP포럼 까페에 적었던 글
Practical Statistics 책 보다가 문득 대학원의 데이터싸이언스 과목들에서 무슨 과목을 어떤 강의자료로 배우나 살펴보다가 대학원들 목록 조사까지 하게 됨.
비숍의 패턴인식과 머신러닝 책과 리처드 서튼의 단단한 강화학습책이 PDF 로 있고 서울대 과목의 교재중 하나였음.황새 따라 가려다가 수학에서 좌절을 겪지 않기로 함.
대학원은 여럿 있는데 일반대학원이 좋을 듯 한데, 직장인은 고대, 성대, 서강등의 전문대학원 가는 것이 현실적인 것 같음.
카이스트 AI 는 22년 봄에 서울에서 2원 체제한다고 함(본원은 계속 대전).(젊은 교수님들 얼굴과 이력들을 보니 부럽부럽. 정송교수님 사진에 깜놀)
공부 맵과 책들 목록을 시전하는 Wegra Lee 같은 분들은 어떻게 사는지 궁금함.
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=270019355 쓴 기술사 분도 고대.https://kr.linkedin.com/in/%EC%A7%80%EC%98%81-%EC%84%9C-3920b94a
O 조사한 사람들의 의견 글, 학교 목록
https://goldpickerone.tistory.com/179
서울 내의 AI,데이터 싸이언스 대학원들: KAIST, 서울,연세,고려
https://m.blog.naver.com/mediamkt/220885079201
2016년도 글 빅데이터 관련
https://okky.kr/article/690520
특수대학원 보다 일반대학원.직장인은 필요하면 특수대학원 할수도.
여러 계열에서 접근 했음. 시작 가지가 다르다. 컴퓨터공학계열(AI, 머신러닝)쪽,통계/수학쪽, 경영학/MBA 쪽
https://m.blog.naver.com/kiakass/221752252899
https://m.blog.naver.com/kiakass/222027158352
2020년 글. 40대 직장인이 고대로 간 경우임.주간만 하는 서울대 제끼고, 고대, 서강 시험 봄.직장 다니며 전문성 확보하려고 한 경우.
https://scikitlearn.tistory.com/101
https://scikitlearn.tistory.com/103?category=813191
여기에 지원한 사람(직장인)의 블로그 글을 통해 선택한 이유를 (실무 연계임) 볼 수 있었음. 수업이 서울에서 한다고 함.합격 여부는 알 수 없었음.
https://www.mindmeister.com/ko/812276967/_?fullscreen=1
마인드맵으로 공부 분야와 도서들 적은 글
O 서울대 커리큘럼
https://gsds.snu.ac.kr/curriculum/
1) 머신러닝, 딥러닝
https://gsds.snu.ac.kr/mldl/
Machine Learning and Deep Learning for Data Science
(데이터사이언스를 위한 머신러닝 딥러닝)
Bishop 책
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/downloads/
2) 강화 학습
https://gsds.snu.ac.kr/dsrl/
Data Science & Reinforcement Learning
(데이터사이언스 & 강화학습)
Spring 2021
http://incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf
원서 무료 PDF 책
http://incompleteideas.net/book/ebook/the-book.html
html based
http://www.incompleteideas.net/book/code/code2nd.html
code
https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
파이썬 코드 중 한 예
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=142186182
원서 종이 책
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=235963394
한글 번역서 판매 중
3)고급 통계 분석
https://gsds.snu.ac.kr/advstatds/
http://www.utstat.toronto.edu/~brunner/books/LinearModelsWithR.pdf
https://phdkim.net/board/free/1652/
서울대 데싸가 수학과목 많은 것을 보니 지향점이 가장 올바르다는 개인 의견이 있었음
O KAIST AI 대학원
http://gsai.kaist.ac.kr/
https://admission.kaist.ac.kr/intl-graduate/notice/?uid=206&mod=document
대학원들 목록
O 연세대 인공지능 대학원
https://ai.yonsei.ac.kr/ysai/education/curriculum.do
O 고려대 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과 석사 과정
https://gscit.korea.ac.kr/gscit/department/big_outline.do
O 포항공대
일반 대학원 목록
https://www.postech.ac.kr/admission-education/graduate/
인공지능 대학원
http://ai.postech.ac.kr/
O 성균관대학교 성균융합원 데이터 싸이언스 학과의 대학원 과정
https://icon.skku.edu/icon/graduate/grad_data_intro.do
https://scikitlearn.tistory.com/101
https://scikitlearn.tistory.com/103?category=813191
여기에 지원한 사람(직장인)의 블로그 글을 통해 선택한 이유를 (실무 연계임) 볼 수 있었음. 수업이 서울에서 한다고 함.
O 성균관대학교 정보통신대학원 빅데이터 학과
http://gsic.skku.edu/html/?code=d-bigdata-curriculum
O 서강대 정보통신대학원의 데이터싸이언스 인공지능 계열
https://gsinfo.sogang.ac.kr/gsinfo/gsinfo04_3.html
O 서울대학교 연합전공 계산학과
서울대 학부내의 연합전공으로 30명.석사과정 아님.
http://uipcs.snu.ac.kr/menu04_curriculum/curriculum_sub03.php