Week5 회고

이번 주에는 주로 특강 형식의 강의를 많이 들었고, 지금 까지의 나를 돌아볼 수 있는 시간을 많이 가졌다.

00. 학습 내용

• Machine Learning Project Life Cycle
• Linux & Shell Command
• Docker
• MLflow
• 타이타닉 탑승객 Embedding 시각화
• (2017, WWW) Neural Collaborative Filtering
• 1일 1면접 질문
• 1일 1알고리즘 풀이

01. 잘했던, 좋았던 점

• 요즘 현업에서의 추천시스템은 어떻게 사용하는지에 대하여 알고 싶어 개인적으로 추천시스템 기술 블로그을 찾아 읽고 있다.
• Product Serving의 인트로 느낌의 강의를 들으며 ML 엔지니어에 대한 큰 그림을 그릴 수 있엇다.
• 현업 개발자 분들의 특강을 들으면서 앞으로 나는 어떻게 공부하고, 어떤 커리어를 쌓아가야 하는지에 대하여 생각해보게 되었다.
• 캐글 스터디를 진행하면서 데이터 분석에 대한 감을 잃지 않도록 했다.

02. 부족했던 점

• Product Serving에 대한 강의를 들으며 나는 현재 백엔드와 프런트 분야, 그리고 CS 관련 지식이 부족하다는 것을 느꼈다.
  -> 매번 미루고 미뤘던 프런트, 백엔드 공부를 더 이상 미루지 않고, 조금씩이라도 시작해볼 예정이다.

03. 앞으로 더 공부할 것

• 장고 & MySQL (서버)
  -> 파이싼 웹프로그래밍 (책)

• 자바스크립트 & 리액트 (프론트)
  -> 부스트코스 자바스크립트의 시작
  -> 노마드코더 바닐라 JS로 크롬 앱 만들기
  -> 노마드코더 ReactJS로 영화 웹 서비스 만들기
  -> 노마드코더 트위터 클론코딩
  -> 실전형 리액트 Hooks 10개

04. 느낀점

이번 변성윤 마스터님의 마스터 클래스를 통해서 나 자신을 한번 되돌아보고 나에게 지금 필요한 것, 내가 무엇을 좋아하는 지에 대하여 생각해보게 되었다. 나는 새로운 것을 배우는 것을 좋아하고, 반복적인 일보다는 고민하고 해결하는 일을 좋아한다. 또한 다른 사람을 즐겁게 해주는 것을 좋아한다. 그래서 나는 솔직히 아직 많은 경험을 하지는 못했지만 프로그래밍이 적성에 맞는것 같고, 이 프로그래밍으로 사람들에게 행복과 만족을 줄 수 있는 서비스를 만들고 싶다. 그래서 사람들에게 새로운 경험을 주고 만족감을 줄 수 있는 추천 시스템 분야가 너무 좋고, 이 분야를 더욱더 열심히 공부해서 후에 추천 시스템 분야의 머신러닝 엔지니어로써 커리어를 쌓아가고 싶다.