[Week 2 - 5] BoostCamp AI Tech

1. 오늘 한 일

- 논문 리뷰 정리

- 코딩테스트 문제풀이

 

 

2. 과제 및 정리

- 코딩테스트 풀이

https://kkuneeee.tistory.com/30

[프로그래머스] 고득점 Kit - 해시 : 베스트앨범(파이썬)

 

 

 

3. 회고

코테문제풀이 스터디를 하자고 하고 처음 문제를 풀었다. 굉장히 시간이 오래 걸렸다. 정말 거짓말 안하고 3시간 정도는 걸린 거 같다. 코테 준비도 착실하게 차근차근 하면서 감 떨어지지 않게 해야겠다.

 

논문리뷰까지 해보려고 했지만 시간이 부족해서 코어타임에는 힘들거 같다. 리뷰도 간단간단하게 어떤 원리인지 어떻게 구현하면 되는지 코드위주로 리뷰하고 기억하도록 해야겠다.

 

최성철 교수의 마스터클래스가 있었다. 약간 석사때 교수님과 하시는 말씀이 비슷했다. 공부해야될 것들은 많고 다 해야된다. 뭔가 크리티컬하다고 생각되는 부분은 모델링 쪽에 치중하지 말라는 것과 데이터 기획 쪽도 범위로 본다는 점. 물론 모델링만이 일이 아닌 것과 현대사회에서 비즈니스적인 측면을 무시못하는 것은 맞다. 하지만 뭔가.. 너무 일반론 같다는 생각이 들었다. 당연한 말이긴 하다. 하지만 지금 내 시점에서 도움이 될까.

 

어차피 AI 엔지니어나 데이터사이언티스트로 살아남으려면 데이터 리터러시나 코딩 능력, 수학, 통계는 기본이고 데이터베이스 지식, CS 지식, 분산처리 등등 당연히 배워야된다. 취직을 하고 나서는 당연히 성장을 위해서라면 배워야한다. 당연한 일이다. 다만, 지금 내 상황에서는 취직에 필요한 '당연한' 공부지 않을까. 

 

또, 석사라는 학위도 나에겐 전공변경이라는 것에 의미가 있을뿐이지 커리어에 관해서는 쓸모가 없었다. 그래서 부캠을 하기로 결정했고, 나름 잘 따라가고 있다고 생각한다. 어제까지만 해도 잘 하고 있다고 생각했지만 마스터클래스 후에 더 생각이 많아진다. 저 많은 것들을 취직 전에 준비하라는 걸까.

 

많은 것은 좋지만, 동시에 할 수 없다.

그럼 선택과 집중이 필요하고, 지금까지의 학습패턴을 보고 피어세션에서 두 가지의 선택을 더했다. 이 정도로 충분하다고 생각했지만, 그 이상이 더 있다는 것을 마스터클래스에서 상기시켜주었다.

마스터클래스의 VOD가 올라오면 다시 한번 제대로 보자. 그리고 지금 나에게서 더 필요한 부분이 무엇이 있을지 잘 생각해보고 내 상태에 맞게끔 더해보자.

뭐든지 욕심부리면 안된다.

 

조금씩 천천히 하지만 확실하게

 

 

더 하면 더해진다.