생각보다 석사 생활이 짧기 때문에 학기별로 목표를 뚜렷히 하는 것이 좋을 것 같다.
나는 석사 생활동안 논문 작성(제조 데이터 관련), 수상(캐글,Dacon), 자격증 (ADSP, ADP, 빅데이터 기사) 등을 목표로 하고 있다.
하지만 논문 작성 같은 경우에는 혼자 주제를 찾고 작성하기란 쉽지가 않기 때문에, 1학기 동안은 데이터 분석에 부족한 부분들을 공부하여 기본기를 탄탄히 하려고 한다. 현재 상태는 다양한 머신러닝, 딥러닝 모델들을 다뤄는 보았지만, 코드적으로 사용하는 방법만 알고 있을뿐, 내부의 원리 혹은 수학,통계적 원리 파악이 많이 결여 되어있는 상황이다.
1학기 수업들을 통해서 머신러닝 딥러닝 이론들을 자세히 공부하고 데이콘과 같은 데이터 분석 대회를 통해서 연습하려고 한다.
[수업 및 기초 공부]
- NLP,추천시스템 파이썬으로 코딩하기 (딥러닝 수업)
- 머신러닝 이론 공부 ( 지도 교수님 수업)
[논문]
-주제 천천히 찾아보기
[수상 관련]
- LG 데이터 분석 챌린지 (4월 예정) (DACON)
- 비트코인 대회 (DACON)
- 원자력 발전량 대회 (DACON)
- LOG 분석 대회
[자격증]
- ADSP (3월)
- ADP ( 5 ~ 6월)
- 빅데이터 기사 ( 9~ 12월)
하반기에는 자동차 보안 챌린지, 빅콘테스트 등의 큰 경진대회도 참여하려고 한다.
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