내가 왜 데이터
공부를 하고 있지? 강필성 교수님 패컴 머신러닝 강의 수강후기
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지난 겨울, 신사역에 가면 당연히 가로수길 방향 출구로 빠져나가 친구들을 만나곤 했는데
가로수길과는 강남대로 반대편에 있는 금원빌딩을 찾아가곤 했습니다.
목적은 머신러닝 공부!
그 경험을 공유합니다.
그래서 들여다보기 시작한 게 데이터, 데이터 사이언스, 머신 러닝 = 기계학습
신사업과 전략 일을 하다 보니 소소한 투자 업무로 연결되고 또 그러다 보니 자금조달 업무까지 경험 할 수 있었습니다. 민간과 공공 영역에서 다양한 채널을 통해 ‘데이터의 가치’에 대한 발의를 접하게 됩니다. 데이터를 가지고 뭔가 해보려는 시도는
많지만 우리나라의 규제 환경 안에서는 데이터 유통도 요원한 일이기에 실적 보다는 기대감에 대한 이야기가 대부분입니다.
기업 가치 산정 과정에서 데이터 자산과 미래의 활용 가치를 정량화 하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 주먹구구
식이기도 하고 가만 생각해보면 셀링 하는 쪽이나 피치를 듣고 있는 쪽이나 양쪽 다 잘 모르는 이야기에 고개를 갸웃거리거나 끄덕거리며 시간을 보내는
게 아까울 때도 많습니다. 페이스북, 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존의
데이터 가치는 기업 가치의 어느 정도 멀티플로 산정 할 수 있을까요? 네이버나 카카오는 어떨까요? 호기심은 생기지만 답은 알 수 없습니다.
데이터에 대한 고민과 별도로 시작했던 게 파이썬 공부였습니다. 몇 년 전 스위프트를 공부하며 코딩에 흥미를 갖게 되었는데 개발자 친구들과 대화를 하며 개발언어를 추천해달라 하면 다들 파이썬 이야기를 하길래 별 고민 없이 스위프트에 이어 파이썬 기초서적을 펴고 공부했습니다.
점들이 이어지는 경험을 하고 있다는 표현이 맞을까요?
그 동안 하던 전략 업무가 데이터 업무로 이어집니다. 많은 회사에서
경험하고 계실 듯 합니다. 과거에는 인공지능 연구소가 인기가 없었다고 하는데 요즘은 그런 과거를 상상하는
것조차 쉽지 않습니다. 데이터 사이언스, 인공지능, 딥러닝, 머신 러닝 영역이 핫하다 못해 전문 인력의 몸 값은 상위
컨설팅 펌의 파트너 연봉을 돌파하고 있는 요즘.
이 와중에 한 해를 시작하며 머신 러닝 = 기계학습을 공부하기로 결심했습니다.
비전문가가 공부하는 흐름은 다들 비슷합니다. 모두가 접하는 게 Andrew Ng 교수님의 강의, 그리고 한국사람 이라면 차례대로 김성훈 Sung Kim 교수님의 친절한 강의를 접합니다. 친절하긴 하지만 비전공자에게 쉬운 학습 과정은 아닙니다. 저는 컴알못~데알못 수준이니 오프라인 강의도 추천을 받아보았습니다. 요즘 테크 회사, ICT 회사의 사람들은 모두 같은 교육기관을 바라보고 있더군요.
바로 패스트 캠퍼스.
저는 패스트 캠퍼스를 다녀 본 경험은 없어도 패스트트랙아시아의 투자 활동, 이력은 좀 알고 있었던 관계로 패스트 캠퍼스를 다녀보기로 결심하는 것은 어렵지 않았습니다.
파이썬으로 코딩 해본 경험은 없지 않기에 새로운 도구를 활용하는 능력을 얻고 싶었습니다. 그래서 추천을 받아 선택한 CAMP가
강필성 교수님의 “R을 활용한 머신러닝 CAMP” 였습니다.
커리큘럼 부터 딱 제게 필요한 과정이었기 때문입니다.
저는 올해 상반기 업무에 앙상블 기법을 활용하려 합니다.
전체 커리큘럼은 참고를 위해~
그리고 이제 할 수 있게 된 일
각각의 상황에 따라 다루고자 하는 데이터 셋은 달라집니다. 하지만 머신러닝 CAMP에서 매 강의마다 실용적인 예시를 다뤄 직접 알고리즘을 이용해보니 실무에서는 기 확보하고 있는 데이터의 전처리 업무에만 신경 쓰면 바로 결과를 얻을 수 있는 정도입니다.
저는 가입자 유치 활동의 효율화를 위해 다양한 행동 데이터 설명변수의 가중치를 알아내고자 합니다. 앞으로 현업의 데이터 공유는 불가하겠지만 그동안 공부한 내용을 차근차근 정리해 공유하려 합니다.
다들 요즘 어떤 관심사를 가지고 공부하고 계신가요?
내가 왜 데이터 공부를 하고 있지? 강필성 교수님 패컴 머신러닝 강의 수강후기
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