열심히 C 공부하다가, 갑자기 회사 통신연수 시험이 2주 후라는 것을 깨닳았다. 망할 어째 뭔가 허전하다 생각을 했는데 이렇게 시간이 촉박할 줄은 몰랐다. 내일은 회사에서 기존 시험 출력해서 셤 준비를 해야겠다. 열심히 책을 봐도 이제서야 1권도 끝내지를 못했다. 망할 그래도 C언어는 짬짬이 보고자 했는데, 출퇴근 하면서 워낙에 딴짓만 하다가 보니까 정작 해야 할 것은 못했다는 것을 깨닫게 된다. 어헝헝, 미리 공부 좀 해둘 것을 말이다.


 이거 끝나면 투자상담사 공부도 시작해야 하는데, 정작 하고 싶은 분야는 C랑 통계(R) 쪽인데 어쩌란 말이지.


 아, 금요일에 선배 만났는데, R에 대해서는 좀 부정적이시더라. R과 경쟁관계에 있는 회사인데, 워낙에 탄탄한 회사라서 R이 최근에 빅데이터로 치고 들어오는 것에 대해서는 덤덤해 하시더라. 워낙에 중요한 업무를 하는 통계팩키지라서 그런지 소소한 오픈소스에 대해서는 다소 부정적인 모습이다. 그런 회사지만 아파치나 톰캣을 이용한 솔루션에는 참으로 선진적으로 적용하는 회사라서 조금은 궁금하기도 하다.


 내가 일하는 곳은 오픈소스랑은 거리가 있는 곳이라서, 앞으로도 지금도 쓸일은 딱히 없어 보이리라. 그리고 내가 개발자가 아니면 그런 오픈소스를 쓸만한 시간조차 없을테니 말이다.

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 예전에는 몰랐으나 오늘 시간을 내서 클러스터링 sas procedure를 해보니 감동이었다. 사실 이런 기능은 R에서나 가능한 줄 알았는데 생각보다 sas의 그래픽 프로시져도 쓸만하구나. 예전보다 이것저것 많이 알게 되었고 사실 겁을 먹지 않고 모르는 것은 구글로 찾으면서 하는게 가장 큰 도움이 된다. 사실 c를 처음 들여다 볼때만 해도 개념도 없었고 제대로 하지도 않았는데 그동안 시간이 흘렀고 자잘한 언어들을 직접 코딩하고 돌려보면서 어깨 너머로 배운 것이 꽤 도움이 된다는 생각이 들었다.

 

 이번에 sas clustering을 하면서 느낀 점은 백 번 보는 것보다 한 번 코딩해서 돌려 보는게 낫다는 것이다. 사실 클러스터링에 대해서 별다른 생각이 없었는데, 이번에 해보니까 생각보다 시각적으로 유용하다는 생각이 들었다. 그냥 막연하게 했을 때에는 몰랐는데, 실제로 보면 이런게 정말 효과적이라는 거구나 생각을 했다. Classification이라는 게 있는데 그 전에는 그 부분에 대해서 잘 이해를 못했는데, 때마침 이거 sas에서 돌려 보고 며칠 있다가 Regression과 Clustering에 대한 근본적인 차이점에 대한 질문을 받았다.


 아무리 책으로 읽고 수식을 이해해도 가장 중요한 것은 실제로 그걸을 돌려보고 결과를 보고 이해한 것이 머릿속에 선명하게 남는다. 피상적으로 이해하는 것과 이론에 대해서 뜯고 씹어보고 맛보고 느끼는 것과는 전혀 다르다는 생각을 해봤다. 가끔 시간이 남을 때마다 새로운 것들을 해봐야겠다, 이제는 이런 일들은 점점 할 만한 시간이 없을테니 말이다. 아니면 이런 분야의 일을 하는 회사로 옮겨야 하는데, 점점 나이가 들수록 이 분야에서 일하려면 기술적인 부분과 수익과 관련된 거시적인 분야를 두루 알아야 한다는 것이 중요하다는 생각을 하게 된다.

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 C의 포인터라는 것은 초보 프로그래머들과 컴공 전공자들을 좌절하게 만드는 것이라고 한다. 흠... 내가 전공한 경영학으로 말한다면 중급 재무회계라고나 할까? 대학원에서 내 전공은 재무였는데, 통계쪽을 많이 공부해서 좀 다르기는 하다. 하지만 예전에 아주 예전에 C를 공부할 때 나를 좌절하게 만든 것은 누가 뭐래도 포인터였다. 솔직히 포인터라는게 초보 수준에서는 그닥 쓸만한 것이 많지 않거니와 굳이 쓰려고 한다면, Call by Reference로 어느 정도 커버가 가능하기 때문이다. 그래서 요즘 다시 보고 있는 열혈강의 포인터 부분은 괜찮기는 한데, 좀 작의적이라는 생각이 많이 든다. 그렇게 해서까지 포인터를 써야 하는 부분이 있기도 하고 말이지.


 근데 저자는 나중에 데이터 구조론이나 알고리즘을 배우려면 꼭 필요하다는 말을 하고는 한다. 나도 일정 부분은 동의하는데, 거기까지 갈려면 아직도 멀고 먼 길을 가야 할테니 그것은 좀 뒤로 미뤄놔야 겠다. 사학에 대한 미련이 예전에는 참 많기도 많았는데, 이글루스에서 환빠들에게(나도 한때는) 하도 데이다 보니 점점 사학에 대해서는 멀어진다는 생각이 들더라. 언젠가 이 부분에 대해서 다시 돌아온다면, 아주 많이 공부를 하고 조선시대 초기의 육진개척에 대한 것을 공부하려고 한다.


 암튼 C++를 보다가 다시 C로 돌아갔는데, 지금처럼 연습문제까지 다 코딩하면서 풀면 여름 이전에 C는 정리가 될 것 같다. 가능하면 주말에 C 포인터 책을 좀 빌려서 개념을 잡아 놓을까 생각중이다. 대학원 다니면서 좋아진 것은 다시 책상 머리에 앉아서 공부를 하는 습관이 들었다는 것이다. 특히나 올해 산 이 중고 넷북은 아주 가볍고 성능도 좋고 배터리도 좋아서 아이들과 나란히 앉아서 컴터에서 책보면서 코딩이 가능하다는 특징이 있다.


 누가 뭐래도 내 전공은 경영이고 재무이다. 지금 하는 일은 어디까지나 취미이고 부업일 수는 있겠지만 내가 먹고 살기에는, 아직 모자란 구석이 많다. 그래서 조만간 다시 회계사 공부를 시작할 생각이기는 하지만, 그 전에는 짧게나마 내가 해보고 싶었던 프로그래밍 공부를 열심히 해보고 싶다. 정말로 짧으나마 군대 있을때 내가 꿈꾸었던 프로그래머로서의 역할을 말이다.

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 sas에서 이런 것도 되는구나. R에서는 팩키지로 제공이 된다고 하는구나.


http://cafe.daum.net/statsas/3F8j/213

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하기는 성능 문제로 인해서 크롬이 아니라 불여우를 사용하고 있으니 덩치 큰 프로그램들은 지워줘야 한다. 지금 사용하는 센트리노 모바일 + 2GB는 사용하기에 나쁘지는 않지만, 개발이나 아니면 그래픽 같은 것을 해보고 싶다면 포기해야 한다. 코딩 일을 하면서 점점 정체기를 느끼다가 시작한 VBA 공부는 정말 많은 것을 배웠지만 요즘은 약간 정체기를 겪고 있다. 무언가 멋진 일을 하기 위해서는 코딩보다 내가 원하는 동작을 좀더 직관적으로 정리해야만 하기 때문이다.


 왠만한 것들은 VBA와 C++로 할 수 있다는 것을 깨닳은 이후에는 점점 더 예전에 무식하게 깛아놓았던 개발 툴들을 지우게 된다. 하하하, 나같은 허풍선이 가짜 프로그래머들에게는 이런 툴들을 깔아 놓고 설정을 잡아 놓은 것에 자부심을 느낄만 하다. 그러나 실제 개발을 하지 않는 툴은 아무런 의미가 존재하지 않는다. 예전에는 몰랐는데, 요즘에는 좀 창피하게 생각되는 것을 피할 수가 없다.


 그리고 가급적이면 오픈소스를 이용하려고 했는데, 솔직히 요즘 생각에는 내가 전문적인 개발자도 아니고 그냥 편한대로 쓰고 말꺼면 그냥 있는 것도 괜찮다고 생각을 한다. 그래 오픈소스가 아니라면 VC++ Express 같은 게 어떻게 나왔을까? 나같은 초보는 코딩하는 것보다, VC++ Express 컴파일 화면에 익숙해지는게 더 어렵다. 그래서 안드로이드 태블릿에 C4droid를 이용해서 하는 게 훨씬 마음이 편하다. ㅋㅋ 전문적인 일이 아니라 시간 날때마다 알고리즘 책에 있는 것들을 단순히 타자하는 것이지만 보면서 이런 저런 것을 많이 배울 수가 있다.


 SAS를 사용하지 못하는 것이 가장 아쉽기는 하지만, 어차피 이거는 내가 라이센스가 있는 게 아니라 회사에만 있는 것이기 때문에 어차피 사용은 불가능하다. 그래서 짬짬이 R을 공부해 보려고 하는 중이다. 사실 저번에 대학원 통계수업 과제물도 SAS는 회사에서만 되기 때문에 결국 R로 모두 짜서 과제물 발표 준비하고 회사에서 검증만 SAS로 했다. sas로 처음 입문을 해서 나중에 간간히 새로운 것을 해보기는 했지만, 다른 것들은 밥먹고 살만큼 잘하지는 못한다.


 독하게 다른 것들도 VBA, C, C++, R 같은 거 잘할 수 있도록 준비를 해야겠다.

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 통계라는 것을 공부한지도 7년 정도가 되었고, 방송대 졸업후에 아직도 야간MBA에서 통계학 수업을 듣고 있다. 전문 스코어러나 모델러는 아니지만, 숫자에 대해서 어느 정도 설명하고 대답하는 일을 하면서 느끼는 점이 많다.

  • 일반적인 사람은 평균을 초과하는 개념에 대해서 설명시 잠이 든다.(실제로 겪어보고 부장에게 많이 혼도 나봤다.)
  • 통계일을 하는 사람들의 가장 큰 고민은(직업으로서) 통계 모델 그 자체가 아니라 어떻게 설명하고 납득하게 하느냐였다.
  • 정확한 예측이나 고객을 분리하는 통계모델을 만들어도, 윗분들이 이해를 못하면 막대한 예산을 투자해서 만들어도 결국에는 버려지거나 잊혀졉 버린다
  • 그럼 어떻게 이해를 시킬 것이냐?
 한스 로슬링이라는 교수는 이러한 부분에서 상당히 강력한 힘을 갖고 계신 분이며, 프리젠테이셔너로서 어떻게 보여줘야 청중들이 쉽게 이해하느냐를 알게 해준다. 그리고 통계적인 문제뿐만 아니라, 한국의 빠른 성장과 또한 빠른 자살 증가율과 같이 숫자가 속에 담고 있는 의미조차도 풀어서 설명해준다. 둘간의 상관관계를 설명하고 통계를 나열하는 것이었다면, 효과적으로 전달될리 만무하기는 하겠다.

http://issuein.com/34680

http://en.wikipedia.org/wiki/Hans_Rosling



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