올해 2월 중순부터 머신러닝 인강을 들었는데요,
패스트캠퍼스에서 머신러닝 인강뿐만 아니라 데이터 분석까지 한꺼번에 공부할 수 있는 패키지 강의가 있어서
수강해봤습니다 ! 이번 포스팅에서는 13주간 학습한 데이터 분석 + 머신러닝 인강 그 후기에 대해
기록해보려고 합니다 !
패스트 캠퍼스에서 머신러닝 인강을 찾던 중 '100% 환급 챌린지' 이벤트를 보게 되었는데요,
챌린지 시작일인 2월 중순부터 종료일인 5월 20일까지 매주 미션을 통과하고,
최종 미션까지 완료할 경우 수강료를 100% 환급받을 수 있는 챌린지였습니다.
환급 챌린지의 미션은
[주 2회 블로그에 강의 기록 남기기] 이고,
매주 미션을 통과한 사람들에게 최종미션인
[수강후기 작성] 참가 자격이 주어집니다.
한 포스팅 당 3개 이상의 클립을 수강해야하고
2번씩 올려야하므로 억지로라도(?) 학습을 꾸준히 이어갈 수 있도록 한 점이
챌린지 취지와 잘 맞는 것 같더라구요 !
그래서 별다른 고민 없이 강의를 수강하기로 선택한 것 같아요.
그리고 이 강의를 선택하기로 한 가장 첫 번째 이유는
강의 클립들이 대부분 10-20분 사이의 짧은 영상들이라는 거..
대부분의 강의 클립들이 아무리 길어도 25분을 넘진 않더라구요.
따라서 영상 길이가 짧다보니까 한 강씩 들을 때마다 성취감도 생기고
진도가 나가는 게 눈에 확실히 보여서 동기부여가 되는 것 같아요 !!
큰 시간을 들이지 않아도 짬내서 한-두강씩 수강할 수 있어서 부담스럽지도 않구요 !
**우선 저는 이직이나 커리어를 위한 게 아닌 전공 관련 내용의 독학을 위해 수강했습니다**
제가 수강했던 강의는 앞서 언급했듯
데이터 분석 + 머신러닝 올인원 강의인데요,
실습에서 파이썬 언어를 사용하기 때문에
제일 첫 단원은 파이썬 프로그래밍의 기초에 대한 강의였습니다.
1학년때 처음 배운 이후로 c++로만 코딩하다보니 문법을 많이 까먹었는데
기초부터 차근차근 알려주니까 복습도 되고 좋더라구용..!
'A-Z'라는 강의명 답게
- 파이썬 문법 기초
- 데이터 크롤링
- numpy 사용법
- pandas 사용법
- 머신러닝의 개념과 종류
- 회귀분석
- 머신러닝 모델 (나이브 베이즈, KNN, LDA, SVM, 의사결정나무, 신경망)
- 앙상블 기법
- 클러스터링
- 불균형 데이터
- 빅콘테스트 리뷰
- 딥러닝
- 5가지 프로젝트 (실전)
까지 !!
데이터 분석과 머신러닝에 관한 여러가지 개념들을 배울 수 있었습니다.
((물론 그만큼 강의 수도 방대하지만,,))
저는 아직 머신러닝 모델 중 나이브 베이즈에 관한 강의를 수강하고 있습니다.
갈 길이 머네요,,,
하지만 한 번 구매한 강의를 평생수강 할 수 있다고 하니
원하는 때에 복습하기도 좋을 것 같아요 !
다만 뒤로 갈 수록 아무래도 개념적인 난이도도 올라가는 만큼
한 번 수강으로 모든 내용을 이해하고 기억할 정도는 아닌 것 같습니다..!
저도 학교 수업에서 배운 내용들과 중복되는 개념들은
강사님의 말씀을 바로 이해하는 데에 무리가 없었지만
아닌 내용들이 훨씬 많아 여러 번 반복재생해서 듣고 이해하고 넘어가느라
실제 강의 클립 시간보다 약 2-3배 정도가 더 소요된 것 같아요 ^^;;
((그래서 아직 남은 클립이 많은 것 같네용))
이 블로그는 공부한 내용들을 다시 한 번 복습하는 취지에서
학습 기록들을 올릴 용도로 개설한 티스토리 블로그였는데
챌린지를 하면서 매주 최소 2개의 포스팅을 꾸준히 올리다보니
그렇-게 승인이 나기 어렵다던 애드고시도 통과했습니다 !! ><
(최근에 강의 기록만 올리다보니 광고도 패스트캠퍼스 광고가 걸리네용)
챌린지는 끝났지만 아직 강의는 다 듣지 않았기 때문에
꾸준히 공부한 내용을 정리해서 포스팅 할 것 같아요..!
또 한 가지 좋았던 점은
이론 강의와 실습 강의 모두 강의 자료가 꼼꼼한 점이었어요 !
원래 필기를 꼼꼼하게 해서 두 번 세 번 보면서 익히는 걸 선호하는데
강의자료만 봐도 이해가 가능할 정도로 꼼꼼하게 정리돼있어서
수강하는데 큰 도움이 되었습니다.
이론 강의는 pdf여서 패드로 옮겨와 필기를 하면서 수강했고
실습 강의는 주피터 노트북으로 따라하면서 진행됐기 때문에 .ipynb 파일로 제공됐어요.
다만 제공된 강의 자료에 대해 조금 아쉬웠던 점이 있다면
오탈자가 조금 많았다는 것..(?)
아! 그리고 강의를 시청하면서 옆에 필기를 할 수 있는 노트 기능도 있었는데요,
(나중에는 강의 자료에 바로바로 필기하느라 사용하진 않았지만)
강의 자료가 없을 때에는 간단하게 필기할 내용이 있을 때
기록해두기 좋은 것 같았어요 !
필기에 해당하는 부분의 분:초 시간까지 저장되니까
복습할 때 유용하게 사용할 수 있을 것 같습니당.
지금까지 약 3달간 패스트캠퍼스에서 머신러닝 인강을 수강하고
환급 챌린지를 참가한 후기였습니다 !
제 포스팅으로 패스트캠퍼스에서 강의를 수강하길 고민하고 계신 분들의
결정에 도움이 되었길 바랍니다 :-)
강의 링크: https://bit.ly/3cB3C8y
