MOOC Specialization 'Data Science' Course 수료

오늘 수료했지만 인증수료증이 아니라서 Signature Track이 안 채워졌던 Developing Data Products를 100점으로 수료하였고, 가장 어려워서 포기하고 싶었는데 끝까지 노력해 R Programming을 수료하였다. 그리고 지금까지 시간이 없어 못 딴 The Data Scientist's Toolbox도 30분만에 수료하였다.

개인적으로 R 프로그래밍이 이번 코스 중 가장 어려웠던 것 같다. 

R 프로그래밍은 R을 완전히 이해하고 있지 않다면 절대 다음 수업으로 넘어가질 않는다. 1문항에 20점, 총 5문항이 있는 문제에서도 단답형이 2개나 있었다. 근데 아무리 올바른 답을 써도 틀린다고 나오는 것이였다. 몰라 Discussion Forum에서도 물어봤지만 삭제당하고 (Coursera에서는 Discussion Forum에 Quiz에 대해 물어볼 수 없다.) 겨우야 R 프로그래밍을 수료하신 블로거님에게 조언을 받아 퀴즈를 통과할 수 있었다. 

서로의 프로젝트를 평가할 때도 Cheating한 프로젝트가 아예 보이지 않았다. 보통 Data Science 과목에서 Evaluation을 하다 보면 꼭 Cheating한 프로젝트가 2개씩은 나왔는데 이번에는 아예 보이지 않았다.

수료 전 Week 4 Programming Assignment에서도 내가 만든 소스코드와 Data가 연동이 되지 않아 애를 탔었는데 소스코드 수정으로 해결, 다 맞출 수 있었다.

Developing Data Products에서는 R 코드를 웹서버에 올려 공유하는 방법, 프레젠테이션처럼 보이는 문서 작성 방법 등 데이터를 분류하는 방법을 배웠다. 또 이 강좌는 코세라 수료증 2호 (2015.02) 이기도 한데 이때는 인증수료증이 아니라 Track이 채워지지 않았다.

마지막으로 The Data Scientist's Toolbox는 Github에 hello 찍는 간단한 기초 방법과, 간단한 강좌 소개를 배워 아주 쉬웠다.

지금까지 배웠던 Data Science Course들을 쭉 정리해 보면 다음과 같다.

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Data Scientist's Toolbox : Github 개설, 간단한 Data Science 강좌 소개

R Programming : 내가 가장 어려웠던 부분. 기본 문법이지만 정확히 이해하고 있지 않다면 넘어가지 않는다. 이 강좌는 [빅데이터 분석도구 R 프로그래밍] 이라는 책과 그대로니 참고할 사람은 참고.

Getting and Cleaning Data : 외부에서 데이터를 불러오고, Cleaning하는 과정을 배운다. 데이터 정제에 대한 내용

Exploratory Data Analysis : R의 기본 그래픽을 배우게 됨

Reproducible Research : markdown 언어 사용법을 배우게 된다. 그렇게 중요하진 않지만 알아두면 굉장히 유용하다.

Statistical Inference : 통계추론. 수학 지식이 필요함을 가장 어필하는 강좌였다.

Regression Models : 회귀 모델 과정. 이 부분이 "수학적으로는" 제일 어렵다.

Pratical Machine Learning : 기계학습 알고리즘을 배운다. 첫 번째 Enroll 때 퀴즈를 놓쳐 44점을 맞고 불통과. 이후 하루만에 다 끝내고 수료하였다. 

Developing Data Products : R 코드를 웹서버에 올려 공부하는 방법, 프레젠테이션처럼 보이는 문서작성 등

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이번에는 Data Science Capstone에 도전해 보려고 한다. 4월부터 6월까지 2개월 동안 지금까지 배운 내용을 총정리하는 과정인데 아무래도 굉장히 어려울 것 같다. 그래도 끝까지 해 보려고 한다. 이것만 따면 위 9개 인증 수료증이 통합된 대학에서 주는 수료증이 나온다. 

(Johns Hopkins University 명의, 물론 대학에서 "직접" 주는 건 아니다.)