1. 통계데이터사이언스와 인문대학생의 과제
나는 수학이 내 인생에서 다시는 일어나지 않을 것이라고 생각했습니다.
하지만 나중에 석사와 박사를 하면 통계를 피할 수 없고 수학은 당연히 필요하다.
이제 세상이 데이터로 이루어져 있고 데이터를 중심으로 작동하는 시대에 어떻게 하면 현재의 기술로 살아남을 수 있을지 고민했습니다.
나는 간호 기술을 가지고 있지만 증거 기반 간호 개입을 제공하는 과정에서 육체 노동은 물론 불가피합니다.
하지만 나이가 들면 그게 가능할까요? 급변하는 의료 환경 속에서 나도 모르게 자리를 잡아갈 AI 기술에 앞서서 시작도 하지 않고 압도될까 두려웠다.
인문계 학생이 전산학과에 바로 뛰어들기는 어려울 것 같아서 통계데이터과학과에 도전하게 되었습니다.
저는 4년제 대학을 졸업하면서 3학년으로 편입할 수 있었고 작년 2학기부터 편입했습니다.
2. 과정 소개
위와 같이 7개 과목을 지원했는데, “원격대학 교육의 이해”는 방송대의 특성상 원격대학 교육 환경에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되는 과목입니다.
강의를 듣는 것과 같습니다.
컴퓨터공학과의 선형대수학을 제외한 모든 과목이 통계데이터과학과에 있었고, 선형대수학은 오프라인 강의실 수업이라 대구경북지방대학교에 가서 직접 수업을 들었다.
– Data Science 입문 (장영재, 유찬우 교수) : 강의명에서 알 수 있듯이 데이터 개념 및 속성부터 데이터 관리 및 분석, 데이터 품질 및 표현, 데이터 과학 도구, R을 사용한 데이터 조작 및 시각화, Pandas를 사용한 데이터 처리 및 NumPy, Matplotlib Learn Data Visualization 중간고사 및 기말고사 공부를 통해 데이터 과학의 기초를 다질 수 있었고 과제를 완료하면서 데이터에 대해 깊이 생각할 수 있는 기회를 얻었습니다.
– 선형대수학 (손진곤 교수) : 머신러닝에서 수학의 역할을 살펴보면 선형대수학이 35%를 차지한다고 합니다.
선형대수학도 중요하지만 저는 고등학교 때 교양과목이 다루는 수학만 공부했기 때문에 행렬 연산의 기초와 역행렬의 개념만 가지고 있었습니다.
교수님의 수학에 대한 사랑과 새로운 언어로서의 수학에 대한 마음가짐으로 수업을 들으면서 학생들이 어렵지만 재미있게 느낄 수 있었던 보람찬 강의였습니다.
나도 들었으니 두려워하지 말라고 말하고 싶다.
– 대학 수학의 이해(장영재, 이긍희 교수 등) : 여러 교수가 진행한 강의로 수학의 기초, 집합과 함수, 함수의 수열과 극한, 미분과 적분, 행렬과 벡터, 컴퓨터를 이용한 수학 등을 다룬다.
제가 수리(나)형으로 수능을 봤을 때 가장 무서웠던 주제입니다.
수업시간에도 왜 수학을 다시 공부하겠다고 자책했는데 포기하지 않으면 거의 이길 수 없지만 10점은 받을 수 있었다.
중간평가가 쉬워서 강의만 들었는데, 기말고사에서 풀었던 문제 중에 수학에 대한 기초적인 접근이 있는 문제가 많아서 당황했던 기억이 납니다.
선형 대수학에 대해 들었을 때부터 행렬과 벡터 부분이 쉽게 느껴졌습니다.
– Python과 R (김성수 교수) : Python과 R로 프로그래밍하는 방법, Python과 R로 데이터를 처리하는 방법, 차트를 그리고 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.
Ellis라는 코딩 교육 회사에서 Python 기초 과정을 수강했는데 쉽고 재미있게 배울 수 있어서 Python이 친해지지 않았고 덕분에 R도 어렵게 느껴지지 않았습니다.
프로그램 설치 방법은 교수님이 알려주시고, 나중에 데이터 사이언스 입문서에 R과 Python이 등장하니 많은 과목에서 중복되는 부분이 있어서 자기평가 효과를 누릴 수 있습니다.
가장 중요한 것은 손으로 코드를 작성하고 결과가 나오는지 확인하는 것입니다.
– 빅데이터의 이해와 활용 (이긍희 교수 외) : 사회에서 빅데이터의 중요성에 대해 수없이 들었고, 빅데이터가 도대체 뭘까? 빅데이터 수집 및 활용, 텍스트 빅데이터, 빅데이터 시각화, 추천 시스템, 기계 학습, 빅데이터 의사 결정, 비즈니스 리더십에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
– 샘플링 이론 (이기재 교수) : 간호학과 졸업 당시 간호연구가 필요한 과목이 있었고, 연구자와 함께 연구를 하던 때가 있었습니다.
대학교에서 접한 “간단한 무작위 선택” 같은 용어도 찾아봤는데 오래전 일이라 기억이 안나서 호기심에 강좌를 들었습니다.
단순무작위표본추출법을 바탕으로 층화무작위표본추출, 계통발생학적표본추출, 군체표본추출, 2단계 군체표본추출, 표본추출설계, 비표본오차에 대해 학습한다.
공식도 나오고 난생 처음으로 공학용계산기를 써야했는데 정말 간단한 무작위추출에 사용되는 기본용어들을 손으로 적어주시면 요령이 생기면 나머지는 조금 더 쉽습니다 . 강의만 듣고 잘 이해가 되지 않았는데, 중간작업 때 자세히 살펴보고 이를 깨닫고 나니 기말고사 준비가 훨씬 수월해졌습니다.
3. 리뷰
처음 진급 소식을 듣고 수강신청을 했을 때 계획대로 수업을 듣고, 과제를 잘 완수하고, 기말고사를 미리 대비하는 방법을 잘 알고 있었습니다.
두 가지를 동시에 하기란 쉽지 않았다.
한 번 기말고사를 신청했는데 전날 다른 과목을 신청하고 다른 과목을 공부한 것을 깨달아 포기해야 했지만 다행히 시험 일정을 변경해 무사히 마칠 수 있었다.
또 코로나 때문에 출근을 못 할 때 약을 먹고 일어나서 시험 준비를 하고 약을 먹고 다시 잠을 청했던 기억이 납니다.
그래도 정말 포기하지 않고 레슨을 끝까지 듣고, 최대한 많이 보고, 시험을 보고 갑니다.
많은 학생들이 카톡방에서 과거 시험 문제를 풀겠다고 했을 때, 나는 과거 시험 문제를 풀 시간조차 없었다.
교과서나 강의를 복습하면서 문제를 풀면서 이해하지 못한 부분을 공부했다.
일반적으로 대부분의 과목은 달콤한 암기를 강요하지 않습니다.
기말고사는 객관식 문제가 많아서 손도 못 댈 정도는 아니었어요. 내일부터 3학년 1학기 형성평가가 시작됩니다.
이번에는 좀 더 재미있게 놀면서 제대로 배워봅시다.