석사 논문을 작성하기 위한 통계 관련 수업을 찾던 중 발견하게 된 강의였...
좋은 강의로 많이 배울 수 있었습니다. 감사합니다.
전반적으로 흥미롭게 진행되었으며, 실제 분석 과정에 대한 이해를 높이는 ...
수강생 이해, 반응 속도에 맞춰 체계적으로 설명해 주셔서 이해 완성도가 ...
강사님도 좋고 강의내용도 좋았습니다!
다른 곳에서 기초통계 강의를 몇 번 들어도 뭔가 수박 겉핥기로만 아는 느...
AI와 Data 분석에 대해서 전혀 모르는 상태에서 교육에 참여했기에 따라가...
교육을 통해 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 분석·IT·도메인 지식의 조...
Dataiku 기반 ML 역량 강화 Hands-on 강의를 통해 이론에 머물던 머신러닝 ...
Ai와 Ai agent에 대해 궁금증을 해소할 수 있는 정말 좋은 교육이었습니다....
석사 논문을 작성하기 위한 통계 관련 수업을 찾던 중 발견하게 된 강의였습니다.
다른 강의는 처음부터 통계를 공부해야한다는 압박감이 들었는데, 이 강의에선 논문 작성에 초점을 맞춰 통계를 강의해주셔서 효율적으로 공부할 수 있었습니다.
강사 선생님께서 무척 친절하시고, 논문 작성자의 초점에 맞춰 강의를 해주십니다.
특히 이중매개나 조절된 매개로 논문을 작성하시려는 분이 있다면 더욱 추천드립니다.
연구모형의 개념과 실습, 관련 논문의 탐독을 통해 어렵게만 느껴졌던 모형이 좀 더 쉽게 다가옴을 느낄 수 있었습니다.
많은 분들이 이 강의를 통해 논문 작성하는데 도움을 받으면 좋겠네요.
한달동안 감사했습니다 선생님.
좋은 강의로 많이 배울 수 있었습니다. 감사합니다.
전반적으로 흥미롭게 진행되었으며, 실제 분석 과정에 대한 이해를 높이는 데 큰 도움이 되었습니다. 복잡하게 느껴졌던 개념들도 사례 중심 설명 및 실습을 통해 비교적 쉽게 이해할 수 있었습니다. 향후 연구 및 실무에 적용할 수 있는 유익한 교육이었습니다. 감사합니다!
수강생 이해, 반응 속도에 맞춰 체계적으로 설명해 주셔서 이해 완성도가 매우 높습니다. 감사합니다.
다른 곳에서 기초통계 강의를 몇 번 들어도 뭔가 수박 겉핥기로만 아는 느낌이라 시원하지가 않았는데요.
이번 빅데이터 러닝센터 강의는 지금까지 들어본 SPSS 기초 강의 중에 최고였습니다!
다른 곳에서 들을 때는 개념 이해가 안 된 상태로 바쁘게 강의를 따라간 경험이 많은데요.
이번에는 왜 해당 분석 기법을 사용하는지 그 원리를 이해할 수 있게 열정적으로 설명해주셨습니다.
강의자료 보고 정말 깜짝 놀랐습니다.. 해석하는 방법도 자세하고 어떤 결과가 나왔을 때 그 다음 과정으로 넘어가는 것까지 상세히 가르쳐주셨어요.
실습데이터도 다양하게 준비되어 있었고, 연습 문제를 실시간으로 많이 풀어주셔서 여러 번 반복하며 이해할 수 있게 되었습니다.
수강자들의 분야에 맞게 강사님이 필요한 정보도 주셨고요.
수학식도 최대한 쉽게 설명해주셔서 문과 출신인 저도 이해할 수 있었습니다.
어려운 부분은 실시간으로 질문 받아주셔서, 추가적인 팁도 얻을 수 있었습니다.
그리고 7일 무료 체험판 같은 것은 이미 다 사용한 상태여서 걱정이었는데,
수업 동안 이용할 수 있는 SPSS 프로그램을 제공해주셔서 좋았습니다.
정말 저처럼 기초 통계를 애매하게 알고 있다고 느끼신다면 꼭 들어보시면 좋겠어요.
강사님께 이 자리를 빌려 정말 감사하다는 말씀 다시 전하고 싶습니다!
AI와 Data 분석에 대해서 전혀 모르는 상태에서 교육에 참여했기에 따라가기가 버거웠습니다.
실습을 조금하다보니 아주 약간은 왜 이런 행위 / 데이터 준비 및 모델링 과정이 필요한지 이해가 조금 됩니다.
교육을 통해 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 분석·IT·도메인 지식의 조화가 얼마나 중요한지 다시 한번 체감할 수 있었습니다. 특히 막연했던 '예측 분석'의 개념을 타겟 정의부터 리드타임 설정, 그리고 데이터 정제까지 하나의 파이프라인으로 정리하며 모델링의 전체적인 흐름을 잡을 수 있었습니다.
이론으로 배운 가변수 처리나 언더/오버 샘플링 같은 테크닉들을 Dataiku 실습을 통해 직접 구현해본 점이 가장 인상적이었습니다. 복합적인 Join 구조나 앙상블 기법(Bagging, Boosting)의 차이를 시각적으로 확인하며 실무 적용에 대한 자신감을 얻었습니다. 단순한 예측을 넘어 인과관계의 패턴을 파악하는 데이터 리터러시 능력을 한 단계 높일 수 있었던 값진 시간이었습니다.
Dataiku 기반 ML 역량 강화 Hands-on 강의를 통해 이론에 머물던 머신러닝 지식을 실제 업무 흐름에 맞게 적용해볼 수 있었습니다. 특히 시각적인 워크플로우 환경에서 데이터 준비부터 모델링, 평가, 배포까지 전 과정을 직접 실습해보며 전체 프로세스를 체계적으로 이해할 수 있었습니다. 단순한 기능 설명이 아니라 실무 중심으로 진행되어 현업 적용에 대한 감을 잡는 데 큰 도움이 되었습니다. ML을 보다 실용적으로 활용하고 싶은 분들께 추천하고 싶은 강의입니다.
Ai와 Ai agent에 대해 궁금증을 해소할 수 있는 정말 좋은 교육이었습니다.!! 감사합니다.^^
※ 각 과정 색상에 따른 난이도를 참고하여 교육을 단계별로 수강하시기를 권장 드립니다.
| 구분 | SW | 목표 | 역량 | 난이도 |
|---|---|---|---|---|
| 학술연구자 | SPSS |
이론 습득 ▼ SW 활용 분석 방법 학습 ▼ 현업에서의 활용 · 개인 역량 강화 |
공통 역량 선택 역량 |
기초(입문) |
| Amos | ||||
| 메타 | ||||
| R | 중급 | |||
| 그 외 | ||||
| 데이터과학자 | Python |
데이터 분석 능력 습득 ▼ SW 활용 능력 학습 ▼ 현업에서의 활용 · 개인 역량 강화 |
고급 | |
| Modeler |
학술연구자
SPSS
Amos
메타
R
그 외
데이터과학자
Python
Modeler
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