안녕하세요 

저는 38살의 재활의학과 전문의 오재호라고 합니다. 토목공학에서 유체역학 대학원을 고민하다 의대로 진학한 이후 항상 프로그래밍에 대한 목마름이 있어, 전문의 취득 후 edwith site 에서 파이썬 공부를 시작하게 되었습니다.

책으로는 파이썬 코딩의 기술, python for data analysis 뒤적거리고, edwith 강의 python for everybody , 머신러닝을 위한 파이썬 워밍업, 인공지능을 위한 선형대수, 파이썬으로 배우는 프로그래밍 기초(CS101)를 수강한 후 교수님 강의를 듣게 되었습니다.

책이나 강의를 통해 작성된 코드를 따라서 작성할 때, 항상 그 기저의 논리를 알지 못해 따라서 쓰긴 하나, 스스로 프로그램을 작성하지는 못하는 답답한 시간이었고, 지금도 역시 그러한 수준을 벗어나지 못하고 있으나 자료구조에 대한 강의를 들은 후 이해의 폭이 상당히 넓어진 것 같습니다.

통계에 관심이 있어 메타분석으로 레지던트 졸업논문을 썼지만, 그 과정에서 많은 임의성과 주관성이 개입되는 것을 본 이후로 메타분석 자체에 대한 회의가 들었습니다.

병원에서 근무하다 보면 수많은 데이터가 병원의 인증, 심사 등의 통계자료로만 쓰이고 그대로 방치되는 것에 안타까움을 느껴, 새로이 머신러닝으로 논문을 쓰고 싶다는 꿈이 생겼습니다.

교수님의 자료구조 및 알고리즘 강의를 들은 후 이어서 인공지능 및 기계학습 강의를 너무도 감사하게 듣고 있습니다. 한 말씀 한 말씀 너무도 소중하여 저만의 에버노트에 거의 농담도 필기하는 수준으로 정리하고 있습니다.

아직 구체적으로 대학원 진학을 알아본 상태는 아니지만, 만약 야간에 수업을 들을 수 있는 교과과정이 있다면 대학원에 진학하고 싶습니다.

소중한 강의 듣게 해주셔서 감사합니다. 

ps.야구의 세이버메트릭스처럼 축구의 공간을 통계적으로 분석하고 설명하고 싶은, 두 번째 꿈이 있습니다. 축구는, 다른 구기종목이 대게 그러하겠지만, 벡터로 모든 것을 설명할 수 있는 스포츠라고 생각합니다. 파이썬, 그리고 기계학습으로 한 선수가 90분 동안 창출한 공간의 총합, expected goal 로 가중치를 주어 key pass 의 질을 나누는 등을 구현해보고 싶습니다. (첨부한 이미지는 GitHub에서 파이썬으로 선수별로 공간을 나눈 어느 프로그래머의 작품입니다)