👍 특별히 좋았던 점은?
데이터 분석, 머신러닝 수업을 배울 때, 수많은 코드를 단순히 치는 것에서 벗어나, 비즈니스적 관점에 대한 통찰력, 변수에 따른 수치적, 통계적 접근법을 알게 되었습니다.
머신러닝의 경우, 다양한 알고리즘을 배울 수 있었고, 하이퍼 파라미터 튜닝과 EDA의 중요성을 알게 되었습니다.
예습의 필요성과 예습의 중요성
(1) 정규과정은 짧은 시간에 많은 것을 배운다.
미리 라이브러리나 어느정도 개념을 진도를 나가기 전에 미리 공부를 해 놓으면, 따라가기도 쉽고, 내가 놓쳤던 부분에 대해 추가 학습이 가능하다.캡스톤 디자인 프로젝트 때, 팀플의 안 좋은 기억이 있어서인지, 프로젝트 때 팀원들에게 피해주지 않고자 1월에 미리 공부 했던 부분이 큰 도움이 되었다.
프로젝트를 위한 만발의 준비
(2) 추가 공부는 본인의 몫
aivle에서 수업을 배우고 난 뒤, 그 때 배운 시점에 다시 한번 풀어보고, 내 것으로 만드는 과정이 중요하다. (내일은 또 다른 내용을 배우기 때문이다.) 이어서 추가로 심화학습이 필요하다면, 개인적으로 공부를 하는 것도 괜찮다.