#83 파이콘 한국 2020 자막 파일 업로드

2020-pyconkr/day1/손지은_영문과가_데이터_분석하러가서_영어_배우고_온_썰_라이트닝토크.srt

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+저는 지금 영문과에 다니고 있는 대학생인데
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+얼마 전에 데이터 분석 쪽에 인턴을 할 수 있는 기회가
+생겨가지고 이제 그때 경험하게 된 썰을 풀려고 합니다
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+영문과가 데이터 분석을 한다고 해서 
+되게 의아해하는 사람들이 많았는데
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+이게 문과에서도 이제 데이터 분석이
+ 21세기에 가장 섹시한 직업이라고 하잖아요
+
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+00:00:26,190 --> 00:00:31,525
+그래서 되게 핫한데 저도 궁금해가지고
+ 이번에 기회가 생겼어요
+
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+00:00:31,557 --> 00:00:33,322
+한번 지원을 해보게 됐어요.
+
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+00:00:34,020 --> 00:00:41,040
+그래서 이력서를 써가지고 
+담당 박사님이랑  같이 면접을 보는데
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+00:00:41,040 --> 00:00:46,719
+이제 박사님께서 이력서 대신에 
+제 파이썬 실력을 보여달라고 하셔가지고
+
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+00:00:48,870 --> 00:00:58,784
+제가 예전에 만들어놓은 작은 파이썬코드 같은 걸 보여드리면서
+같이 얘기를 나누다가 지속적으로 거기서 일을 하게 됐는데
+
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+00:01:00,450 --> 00:01:10,254
+사람들이 저한테 진짜 많이 한 말이 영어를 잘 아니까 데이터 
+분석 쪽에서 자료를 잘 찾겠네 이런 말을 진짜 많이 하셨는데
+
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+00:01:11,160 --> 00:01:15,636
+제가 진짜 하면서 느낀 게 정말 잘해야 되는 거는
+
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+00:01:16,200 --> 00:01:19,560
+뭐 파이썬은 당연하고 말을 잘한다거나
+
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+00:01:19,560 --> 00:01:24,200
+아니면 numpy, matplotlib, pandas
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+00:01:24,225 --> 00:01:31,340
+또는 통계 같은 PCA 아니면 그쵸 인공지능 이런 것도
+
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+00:01:31,975 --> 00:01:38,856
+그래서 그런 거를 잘해야 되는데 
+제가 대학교 4년 동안 한 거는 셰익스피어 같은 거
+
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+00:01:39,510 --> 00:01:47,250
+그래서 박사님께서 그러면 어느 정도 처리를 해보자
+그래 가지고 또 같은 언어 쪽이니까 괜찮겠다 싶더라고요
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+00:01:47,250 --> 00:01:52,992
+제가 검색을 하다가 LDA라는 모델을 찾아가지고 
+박사님한테 보여드렸어요.
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+00:01:53,687 --> 00:01:57,733
+LDA가 Latent Dirichlet Allocation이라는 모델인데
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+저의 이해도가 어느 정도였냐면
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+00:02:02,371 --> 00:02:08,490
+블랙 박스라는 게 있으면 그 검은 상자 안에 인풋을 하고
+
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+00:02:08,490 --> 00:02:14,910
+그리고 아웃풋을 하는 정도의 이해 수준을 가진 상태였는데
+
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+00:02:14,910 --> 00:02:17,880
+박사님께서 원하시는 이해도는
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+00:02:17,880 --> 00:02:23,034
+그래가지고 제가 인터넷 검색을 해봤어요 
+LDA에 대해서
+
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+ LDA가 나온 지가 좀 돼서 영어 자료가 되게 많거든요
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+00:02:27,360 --> 00:02:34,500
+그런데 검색 결과를 Dirichlet이라는 거에 대한 검색 결과인데
+
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+00:02:34,500 --> 00:02:39,078
+여기서 제가 진짜 너무 신기했던 게
+
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+00:02:39,780 --> 00:02:43,623
+그래서 produce a dice with equal weight 라는 표현이 있어요
+
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+00:02:44,580 --> 00:02:49,900
+dice with equal weight는 dice의 무게라고 생각을 했는데
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+00:02:50,448 --> 00:02:52,761
+그렇게 생각을 하면 전혀 해석이 안 되잖아요
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+00:02:53,340 --> 00:02:57,402
+아니면 there be any bias for some sides 이렇게 나왔는데
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+00:02:57,441 --> 00:03:01,441
+bias를 편견이라고 생각을 하면 이게 전혀 해석이 안 되거든요.
+
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+00:03:02,160 --> 00:03:09,472
+그래가지고 박사님한테 도와달라고 
+영어 좀 도와달라 SOS를 보낸 거죠
+
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+00:03:10,650 --> 00:03:14,837
+그래서 저한테 weight는 무게고 bias는 편견인데
+
+34
+00:03:17,220 --> 00:03:20,190
+그런 마인드셋의 박사님이 깜짝 놀라실 거예요.
+
+35
+00:03:20,190 --> 00:03:22,134
+저한테 정의는 저스티스
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+00:03:22,972 --> 00:03:26,651
+박사님은 살아오시면서 박사님의 정의는
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+00:03:26,684 --> 00:03:36,309
+Definition, equation 식, function은 함수, crytal은 결정,
+intercept는 절편, differentiation은 미분, 염소는 chlorine
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+00:03:36,357 --> 00:03:40,935
+이렇게 살아오신 분한테 파~하신 거죠
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+00:03:41,430 --> 00:03:47,460
+그래서 결국에는 서로의 마인드셋이 다르다는 걸 인정을 하고
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+00:03:47,460 --> 00:03:54,194
+같이 두 달 동안 인턴을 하면서 
+재미있는 시간도 많이보냈습니다
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+00:03:55,015 --> 00:03:56,257
+영어도 많이 배웠어요
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+00:03:56,940 --> 00:04:01,328
+결론. 문과도를 할 수 있다 열심히 하면
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+00:04:02,190 --> 00:04:03,590
+감사합니다
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