추가로 API 데이터 수집을 시도해보았지만 벽을 느끼고 오늘은 포기를 하였다. 윕 크롤링보다 AWS API를 사용하는 것이 더 어려운 것같지만 AWS가 더 유용할 것같으니 나중에 확실하게 복습(?)하자 (찾아보니 AWS 사용자를 취업할 때 우대하는 곳이 많다)

한주에 모두 듣기에는 확실히 양이 너무 많은 것같았다. 프로젝트를 하면서도 강의가 계속있기 때문에 부지런하게 복습하고 추가 공부를 진행해야 할 것같다.

다음주면 마지막 프로젝트의 시작이다. 틈틈히 복습을 하면서 지금까지 공부한 것과 이전 프로젝트에서의 아쉬웠던 점을 잘 보완해서 최선을 다해서 참여해야겠다.

이제 진짜 주말은 없어진 것 같다..

라이브 세션은 총 2개를 들었는데 처음으로는 자연어 처리에 대한 내용을 수강하였다. 강의에 난이도가 있어서 확벽하게 이해를 하지 못했기 때문에 주말에 더 공부를 해보아야 겠다.

다음으로는 XAI에 대해서 공부하였다. 확실히 관심있는 분야여서 집중이 잘된 것같다. 이쪽 분야를 더 공부해보고 싶다는 생각이 들었다.

라이브 세션을 수강한 이후에는 프로젝트 직전인 것을 감안하여서 판다스 복습에 시간을 많이 사용하였다. 주말에는 오늘 끝내지 못한 판다스 복습과 머신러닝에 대해서 빠르게 복습해야겠다.

라이브 세션을 듣고 개인적으로 머신러닝 복습을 진행하고 있었는데 파이널 프로젝트를 같이하자고 해주시는 분들이 정말 감사하게도 먼저 말씀을 해주셔서 매우 좋은 분들과 마지막 프로젝트를 같이 할 수 있게 되었다.

팀원들이 모두 모여서 팀 주제를 정하고 데이터를 선택하는 과정까지 진행을 하였고 크롤링 라이브 세션을 수강하였다.

크롤링은 확실히 어려웠지만 유용한 기술인 만큼 최대한 집중해서 들어야 겠다.

이번 프로젝트의 대시보드를 만들면서 어떻게 하면 이쁜 대시보드를 만들까만 생각했었는데, 잘못된 방향으로 이번 프로젝트를 임한 것같으면서도 다양한 것을 배울 수 있어서 매우 뜻깊은 한주를 보낸것 같다.

앞으로 더 공부를 하여서 더 완성된 대시보드와 시각화를 만들어야 겠다.

추가로 벌써 마지막 프로젝트만을 남겨두고 있다. 다른 분들은 벌써 도메인을 정해서 팀원을 꾸려가고 있는 것같은데 나는 아직 내가 원하는 도메인을 확실하게 정하지 못해서 조금 걱정이다.

다음주에는 더 많은 공부를 하고 다양한 분야의 지식을 보고 내가 하고 싶은 것이 무엇인지 확실하게 정해야 할 것같다.

정리를 하자면 가장 중요한 것은 대시보드는 화려하고 기능이 많은 것보다는 이 대시보드를 보는 사람들의 가독성을 중시해야하는 것이 우선시 되어야한다는 것이다.

너무 많은 차트가 들어가서도 안되고 그러면서도 필요한 정보들은 모두 전달을 해야한다는 것이 너무 어려운 것같다. 그만큼 어떤 차트를 넣어야하고 이 차트를 넣어서 전달할 수 있는 내용들이 무엇인지 정확하게 인지하고 있는 것이 중요한 것같다.

또한 전달할 내용이 너무 많아서 대시보드의 내용이 많아진다면 대시보드를 보는 사람 입장에서 흐름을 쉽게 인지할 수 있도록 하는 것이 정말 중요한 것같고 내가 전달하려는 것을 하이라이트를 해서 보다 쉽게 전달을 할 수 있도록 해야겠다.

다른 팀원들의 대시보드를 보면서 대시보드를 공부하는 방법을 조금 알게 되었다. 웹 디자이너들이 공부를 할때 다양한 웹페이지를 모방해서 만드는 것처럼 나도 다양한 대시보드를 보면서 보고 있는 대시보드의 보완하면 좋을 점을 생각해보고 따라해보면서 공부를 하는 것이 가장 좋은 방법인 것같다.

오늘 공부한 내용은 시각화에 대한 공부를 하였다. 어떤 시각화가 좋은 시각화 인지에 대한 내용을 공부하는 것이 대시보드를 제작하는데 많은 도움이 될 것같아서 진행하게 되었다. 내일까지 끝날 것같으니 내일 마저 끝내고 내용을 따로 정리해서 올려야 겠다.

이번주에 TIL에 적지는 않았지만 간략하게 정리하자면, 일단 태블로를 집중적으로 공부하였고, 판다스 복습과 머신러닝 복습을 약간하였다. 다음주에는 프로젝트를 진행하면서 끝내지 못한 판다스와 머신러닝 복습을 최대한 끝내야 겠다.

그리고 지금까지 하던 프로젝트와 살짝 결이 다르다 보니 뭔가 진행은 되는 것 같은데 결과가 예상되지 않는다. 우리의 주제를 계속해서 상기하면서 프로젝트를 진행해야겠다

앞으로 더 열심히 해야겠다.

그렇다고 계속 이렇게 있을 수는 없기에 지금 부터라도 다시 정비를 해야 할 것같다. 지금까지 놓친 TIL을 지금 작성하지 못하니 이번주 내로 공부하고 있는 내용들을 따로 정리해서 올려야겠다.

오늘은 태블로에 집중을 했다. 라이브 세션을 하면서 다양한 기술을 배웠지만 사실 가장 크게 느낀 것은 디자인에 대한 능력이 많이 부족한 것같다. 기술적인 부분이야 공부를 하면 되지만 디자인에 있어서는 공부한다고 될지 모르겠다. 당장 내일부터 프로젝트이기에 프로젝트를 하면서 다양한 디자인을 공부해야겠다

풀면서 아직 전처리에 대한 지식이 많이 부족한 것 같아서 과제 푸는 것을 멈추고 파이썬 베이직을 빠르게 수강해야 할 것같다.

그리고 통계 라이브 세션 복습을 하였다. 내일은 조금 더 생산적인 하루를 보내야 프로젝트를 진행하는 데 수월할 것같다.

시각화는 2가지의 책을 추가적으로 학습할 예정이다. 하나는 어떤 상황에 어떤 그래프를 사용해야하는지에 대해 배울 수 있는 책이고 다른 하나는 파이썬으로 구현하는 것을 자세하게 배울 수 있는 책이다. 대시보드를 사용할 수 있게 되면 필요없어질수도 있는데 일단 자유롭게 사용할 수 있도록 하기로 했다.

통계는 친구에게 받은 데이터 분석자를 위한 통계책과 AI와 빅데이터를 위한 통계책 두개를 추가 학습할 예정이다. 분량이 조금 많지만 추후에 통계에 대한 지식이 부족해서 찾는 것보다 효율적인 것같아서 공부하기로 했다.

시각화와 통계를 하면서 물론 머신러닝에 대해서도 학습할 예정이지만 인단 목표인 목요일까지는 통계와 시각화 마무리에 집중할 예정이다.

화이팅이다.

오늘은 심하게 집중을 하지 못한 날이다. 통계 강의도 들으면서 집중을 못했고 시각화 공부도 마찬가지 였다. 배운게 없지는 않지만 더 긴장감을 가지고 내일 오늘배운 것과 같이 정리해야겠다

금요일부터 해서 프로젝트가 끝나서 그런가 긴장이 풀려 그런가 몸상태가 저기압이다.. 오늘은 잘 쉬고 내일부터는 다시 화이팅해야할 것같다

오늘은 라이브 세션을 듣고 시작을 하였다

이번 라이브 세션에서는 머신러닝을 하기 위한 데이터 전처리 마지막 단계에 대해서 배웠다. 표준화와 정규화에 대한 차이에 대해서 배웠는데 모호하던 내용을 잘 알려주셔서 이해하기 쉬웠던것 같다. 그리고 조금 알고 있었던 원-핫 인코딩에 대해서 어느 상황에 사용하고 장단점에 대해서 자세하게 들을 수 있었다.

라이브 세션을 마치고 새로운 팀원들과 만났다. 다들 너무 좋으신 분들 같아서 이번에도 팀원분들의 덕을 많이 볼 것 같다.

마지막으로 통계 공부와 시각화 공부를 하였다. 확실히 시각화 공부를 하면서 통계 공부를 하니 뭔가 따로 놀던 두 파트가 조금 섞이는 느낌이 들었다.

프로젝트를 진행하면서 2시간 정도 여유가 있었지만 현 상황에서 무엇을 공부하는 것보다 내가 부족한 부분이라고 생각하는 부분을 좀 더 명확하게 하는 것이 더 의미있을 것 같아서 내가 부족하다고 생각하는 것을 조금 구체화 해보았다.

지금 프로젝트를 진행하면서 느낀 가장 부족한 점 1순위는 당연 통계에 대한 지식이다. 내가 원하는 데이터를 뽑는 것은 이제 어느 정도 할 수 있는 것같은데 이 데이터가 정말 유의미하고 좋은 데이터 분석인지에 대한 확신이 없으니 더 지치고 자신감도 떨어지는 것같다.

2순위로는 시각화 실력이다. 이번 프로젝트 기간에 들어가기 이전에 시각화 공부를 조금 하였지만 확실히 많이 부족한 느낌이 들었다. 내가 원하는 데이터를 잘 표현하기 위해서 어떤 그래프를 사용할 것인지 정하는데 너무 많은 어려움이 있었다. 그리고 그래프를 찾는다고 하여도 파이썬 코드로 구현하는 것에도 많은 어려움이 있었다.

사실 통계에 대한 부분은 어느 정도 예상을 하였지만 시각화에서 이렇게 어려움을 가질 것이라고는 생각도 못했다. 너무 가볍게 생각한 것 같다. 그래도 많은 어려움이 있었지만 이렇게 시각화에 대한 중요성을 느낀 것만으로도 이번 프로젝트에 큰 의미가 있는 것같다. 이번 프로젝트가 끝나고 본격적인 통계학을 시작하면서 시각화를 더 깊고 세하게 공부하면 다음에 있을 프로젝트는 더 수월하게 진행할 수 있을 것같다.

프로젝트를 진행하면서 가장 크게 느낀점은 아직 통계에 대한 지식이 진짜 많이 부족하다는 것이다. ADsP를 준비하면서 공부한 것은 자격증을 위한 공부였다는 것을 많이 느꼈고 앞으로 꾸준히 복습이랑 추가적인 공부를 열심히 해야 할 것같다.

그리고 머신러닝 라이브 세션을 수강하였다. 이번 세션에서는 머신러닝의 개념에 대해서 배웠다.

먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 자세한 구분은

• 인공지능 = 사람의 능력을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는것
• 머신러닝 = 대량의 데이터를 활용하여 스스로 패턴이나 규칙, 특성을 학습
• 딥러닝 = ML + 인공 신경망(NN)

이후에 지도학습과 비지도 학습, 강화학습에 대해서 알아보았고 지도 학습과 비지도 학습에 대해서 간단한 종류를 배웠다.

아직 아는 것이 정말 없으니 열심히 공부해야할 것같다.

프로젝트를 하면서 느끼는 거지만 항상 갈피를 잡는 것이 가장 어려운것같다. 이번 프로젝트를 하면서도 내가 뭘하고 있는지에 대한 의문이 많이 든다.

그래도 열심히 해서 성공하자