안녕하세요, 시즈입니다.
처음으로 해시칼리지 오프라인 행사에 참여해봤습니다.
왠지 후기를 남겨야 될 것 같아서 이렇게 첫 글을 씁니다.
온라인으로 들을 때도 아주 유익했지만,
역시 오프라인으로 직접 들으니 집중도 더 잘 됐고 좋은 시간이었습니다.
기회가 된다면 앞으로도 자주 참여하려고 합니다.
하루가 지나 어제 메모한 것들을 보니 벌써 가물가물하네요.
그래도 다른 분들이 남겨주신 후기를 보니 멀어진 기억이 새록새록 돌아옵니다.
제1부 확률과 통계의 역사
확률과 통계의 시작이 굉장히 인간적이라고 느껴졌습니다.
잉여생산물이 생겼을 때 그걸 기록 관리하고 어떤 질서를 발견하면서,
집단을 다스리는데 필요한 방법이었겠구나 하는 생각이 들었습니다.
확률이 판돈 나누기 문제로 탄생했다는 점은 훨씬 더 인간적이었죠.
인간의 욕심은 끝이 없고, 같은 실수를 반복하기 때문에.
그리고 인구통계학, 평균 인간의 개념, 우생학, 유전학 발전 등에
이바지하면서 발전해 온 역사라는 사실을 알았을 때,
확률과 통계가 딱딱한 숫자의 문제라는 편견적 사고가 깨졌습니다.
확률과 통계는 생각보다 통치와 권력 문제, 정치 사회 문제와 가깝구나.
100%는 없는 불확실성의 학문인 통계학이 살아있는, 피가 도는 학문이란 느낌이었습니다.
제2부 빅빅데이터의 과학
21세기 가장 중요한 산업 자원은 데이터이고,
우리가 의도하지 않았지만 이미 너무 많은 것들이 모인 빅, 빅, 빅데이터의 시대가 되었습니다.
이런 시대에 데이터는 단순히 숫자 만은 아닐 수 있고,
어떤 의사 결정을 위한 분석의 대상입니다.
그 의사 결정은 가설과 결과를 바탕으로 의미를 해석하는 과정이고,
통치와 권력에 가까운 사람들이 우리 대신 해주는 의사 결정은
대체로 재현 불가능하고, 단지 가십거리가 될 만한 것들로만 느껴집니다.
우리는 그들이 선택한 데이터가 정말 신뢰할 수 있는 것 인지,
혹은 의사 결정의 문제 자체로, 진짜 내가 알고 싶은 게 무엇 인지를 아는 것이 중요합니다.
그래서 스스로 어떤 현상을 수치로 만드는 시각화 과정에 대한 연습이 필요하다고 느껴졌습니다.
제3부 확률과 통계 이렇게 쓴다
데이터는 정보와 같은 말이 아니라서,
우리는 많은 잡음이 포함된 데이터 안에서 숨어 있는 정보를 찾을 수 있어야 합니다.
그렇게 내가 알고 싶은 것을 수치로 만들고 결과를 해석했다면
내가 가지고 있는 것으로 전체를 결론 낼 수 있는지,
투명하고 재현 가능한지, 일반화할 수 있는 지를 확인하고,
편향을 없애는 과정이 이 시대의 우리에게 지금 필요한 교육이라는 생각이 들었습니다.
물론 숫자와 표를 보면 머리가 하얘지고 생각하기를 멈추고 싶어지기 때문에,
또 그걸 정제하는 과정이 힘들고 오류가 자주 생기는 과정이기 때문에,
해시칼리지와 박철우 교수님의 강좌가 필요하다고 느꼈습니다.
그래서 설레는 마음으로 다음 수업을 기다립니다.
감사합니다.
안녕하세요, 시즈입니다.
처음으로 해시칼리지 오프라인 행사에 참여해봤습니다.
왠지 후기를 남겨야 될 것 같아서 이렇게 첫 글을 씁니다.
온라인으로 들을 때도 아주 유익했지만,
역시 오프라인으로 직접 들으니 집중도 더 잘 됐고 좋은 시간이었습니다.
기회가 된다면 앞으로도 자주 참여하려고 합니다.
하루가 지나 어제 메모한 것들을 보니 벌써 가물가물하네요.
그래도 다른 분들이 남겨주신 후기를 보니 멀어진 기억이 새록새록 돌아옵니다.
제1부 확률과 통계의 역사
확률과 통계의 시작이 굉장히 인간적이라고 느껴졌습니다.
잉여생산물이 생겼을 때 그걸 기록 관리하고 어떤 질서를 발견하면서,
집단을 다스리는데 필요한 방법이었겠구나 하는 생각이 들었습니다.
확률이 판돈 나누기 문제로 탄생했다는 점은 훨씬 더 인간적이었죠.
인간의 욕심은 끝이 없고, 같은 실수를 반복하기 때문에.
그리고 인구통계학, 평균 인간의 개념, 우생학, 유전학 발전 등에
이바지하면서 발전해 온 역사라는 사실을 알았을 때,
확률과 통계가 딱딱한 숫자의 문제라는 편견적 사고가 깨졌습니다.
확률과 통계는 생각보다 통치와 권력 문제, 정치 사회 문제와 가깝구나.
100%는 없는 불확실성의 학문인 통계학이 살아있는, 피가 도는 학문이란 느낌이었습니다.
제2부 빅빅데이터의 과학
21세기 가장 중요한 산업 자원은 데이터이고,
우리가 의도하지 않았지만 이미 너무 많은 것들이 모인 빅, 빅, 빅데이터의 시대가 되었습니다.
이런 시대에 데이터는 단순히 숫자 만은 아닐 수 있고,
어떤 의사 결정을 위한 분석의 대상입니다.
그 의사 결정은 가설과 결과를 바탕으로 의미를 해석하는 과정이고,
통치와 권력에 가까운 사람들이 우리 대신 해주는 의사 결정은
대체로 재현 불가능하고, 단지 가십거리가 될 만한 것들로만 느껴집니다.
우리는 그들이 선택한 데이터가 정말 신뢰할 수 있는 것 인지,
혹은 의사 결정의 문제 자체로, 진짜 내가 알고 싶은 게 무엇 인지를 아는 것이 중요합니다.
그래서 스스로 어떤 현상을 수치로 만드는 시각화 과정에 대한 연습이 필요하다고 느껴졌습니다.
제3부 확률과 통계 이렇게 쓴다
데이터는 정보와 같은 말이 아니라서,
우리는 많은 잡음이 포함된 데이터 안에서 숨어 있는 정보를 찾을 수 있어야 합니다.
그렇게 내가 알고 싶은 것을 수치로 만들고 결과를 해석했다면
내가 가지고 있는 것으로 전체를 결론 낼 수 있는지,
투명하고 재현 가능한지, 일반화할 수 있는 지를 확인하고,
편향을 없애는 과정이 이 시대의 우리에게 지금 필요한 교육이라는 생각이 들었습니다.
물론 숫자와 표를 보면 머리가 하얘지고 생각하기를 멈추고 싶어지기 때문에,
또 그걸 정제하는 과정이 힘들고 오류가 자주 생기는 과정이기 때문에,
해시칼리지와 박철우 교수님의 강좌가 필요하다고 느꼈습니다.
그래서 설레는 마음으로 다음 수업을 기다립니다.
감사합니다.