IBM Data Science Professional Certificate 취득 후기
길었던 45일간의 IBM Data Science 기초 떼기 수업
지난 Google IT Support Certificate 수업 이후, 대학교 개강 전에 Coursera 수업을 하나 더 수강해야겠다는 생각을 하게 되어 IBM Data Science 수업을 신청해 수강하게 되었다.
이전에 했던 Google IT Support Certificate도 다 수강한 줄 알았더니만, 위의 IBM처럼 수업이 5개로 쪼개져 있어서 나머지 4개를 추가로 수강해야하는 상황이 발생했다. Coursera 수업 진행 절차를 잘못 이해한 내 탓이다.. (왜 이렇게 쪼개 놨지..;)
일단 데이터 수업 기초 입문자들이 수강하는 수업이고, 나도 파이썬은 많이 활용했지만 데이터 과학 분야는 한참 모르는 상태라 이 분야에 대한 첫 도전이기도 했다.
다행히 파이썬을 어느 정도 다룰 줄 아는 게 큰 도움이 되었고, 45일 동안 미친듯이 달려서 10개의 코스를 마무리했다.
대략 10개 중 앞의 6개 수업 (~ Databases and SQL for Data Science with Python)까지는 빨리 달릴 수 있어서 거의 1주일에 수업을 2개씩 끝내는 형태로 달렸는데 마지막 4개는 코드 작성할 분량이 너무 많고, 이해가 어려운 부분도 종종 있어서 3번 제출했다가 다 틀리면 8시간 뒤에 다시 풀어봐야하는 상황을 마주칠 수 있었다.
10개 다 수료해야 수료증을 주는 줄 알았는데, 각 수업 별로 수료증이 따로 나오는 형태라 10개 다 풀었을 때 주는 수료증은 없는 것 같다.
개인적으론 머신러닝 부분도 배워보긴 하지만, 정말 맛보기 형태로 9번째 수업에서 잠깐 나오고 (지도, 비지도 학습에 대한 개념과 몇 몇 머신러닝 알고리즘을 실습할 수 있다) 대부분이 데이터 과학에 대한 내용이 크다.
데이터 과학 분야 입문자에게는 꽤 추천해 볼 만한 강의이고, 이제 나도 다음 수업은 중간 고사 이후 머신러닝 부분을 수강하게 될텐데, 기반은 다질 수 있던 것 같다.
- IBM Data Science (끝!)
- Machine Learning (아마도,,,?)
- IBM Machine Learing (고민 중)
- Mathematics for Machine Learning (고민 중)
- Deep Learning Specialization
- Tensorflow Practice
- TensorFlow
- Professional Machine Learning Engineer, Professional Data Engineer
- Advanced Data Science with IBM Specialization
- 논문 리뷰 및 코드 구현
여기서 첫번째 강의가 끝난 것이다. 가능하다면 클라우드 부분 공부도 조금 더 필요할 것 같고 (데이터 과학을 배운다고 클라우드가 따로 배우는 개념은 아닌 것 같다) 스탠포드에서 제공하는 머신러닝을 도전해볼까한다.
한 번 올해 목표를 향해 달려가보자.
