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📝 생생한 수강생 후기

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SPSS 기초통계분석 수강 후기

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
엄*현 2026-05-11

업무에 필요하기에 활용을 할 수 있게 하기 위해 신청해서 들었는데 교육 중에 이해하기 쉽게 예시를 설명해 주시면서 알려주셔서 이해하기가 더 수월해서 좋았습니다. 통계는 여전히 어렵지만 이 교육을 통해 기초는 해볼 수 있을 것 같아서 너무 만족합니다.

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SPSS 기초통계분석 수강 후기

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
정*희 2026-05-11

선생님의 열정에 감동했습니다. 예제를 하나하나 쉽게 잘 설명해주셨습니다. 쉬는 시간이 별로 없어서 수업이 좀 달려가는 느낌이 조금 있었지만, 그만큼 통계 교육에 열정이 가득해 보이셨고 청자의 입장에서도 더 열심히 듣게 되었습니다. 기회가 된다면 중급통계 교육도 들어보겠습니다!

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SPSS 기초 통계분석 수강후기

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
류*겸 2026-05-08

대학원 마지막 학기에 마케팅조사론 수강을 하면서 데이터 분석을 위해 꼭 필요한 교육이라 듣게 되었습니다.
강사님의 꼼꼼한 설명과 실전 연습에 사용할 수 있는 실전데이터가 있어서 SPSS 프로그램을 바로 바로 실시간으로 실행해볼 수 있어서 정말 유익한 시간이었습니다. 기본개념이 부족해서 어려움이 있었으나, 교육자료와 실습데이터로 복습해볼 수 있어서 좋습니다.
동영상강의도 있으면 좋을 것 같습니다. 강사님 추천해주신 통계관련 책도 찾아보겠습니다.
유익한 시간, 감사합니다!

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광범위한 통계이론과 실습

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
김*석 2026-05-08

직장을 다니면서 논문을 준비하기 위해 통계 강의가 필요했는데 온라인 수강이 가능해서 수강할 수 있었습니다.
평소 어렵고 복잡하게 느껴졌던 통계 이론과 SPSS 이용방법을 실습을 통해 이해도를 높일 수 있었습니다.
강사님의 실생활에서의 사례도 재미있게 접근할 수 있는 소스였습니다.

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SPSS 기초통계분석 교육 수강후기

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
최*지 2026-05-08

이번 SPSS 통계교육을 통해 통계분석의 기본 개념과 SPSS 활용 방법을 체계적으로 배울 수 있었습니다.
특히 강사님께서 어려운 통계 개념도 실제 사례와 쉬운 예시를 들어 설명해주셔서 부담없이 이해할 수 있었습니다.
실습 중심으로 진행되어 직접 데이터를 다뤄보며 따라갈 수 있었고, 분석 결과를 해석하는 방법까지 배울 수 있어 업무 및 연구에 활용하는데 많은 도움이 될 것 같습니다.
통게 프로그램을 처음 접하는 분들에게도 추천하고 싶은 유익한 교육이었습니다.

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통계 하나도 몰랐는데 이해가 쏙쏙 되요!!

과정아이콘 SPSS 기초통계분석
함*경 2026-05-08

통계를 하나도 몰라서 막막했는데 이번 교육을 통해 정말 많이 배워가요!
이해도 잘되고 실습도 직접 해볼 수 있어서 spss 돌릴 수 있을 거 같아요!
머리 쓰느라 당이 떨어질 때도 있는데 다양한 간식도 준비해주셔서 정말 좋았어요!
시설도 깨끗하고 아주 추천합니다 ㅎㅎㅎ

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수강후기

과정아이콘 SPSS 데이터핸들링 Basic
엄*현 2026-05-06

통계 프로그램 SPSS라는 이름만 알고 있었는데 기초 데이터 핸들링 프로그램을 수강 후에 기본기와 이해도가 생기게 되었습니다.
통계에 대해 무지했었는데 이번 강의를 통해 활용하여 수행해보니 흥미도 느끼게 되었고 관심이 더 높아졌습니다.
유익한 시간이었습니다. 감사합니다.

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수강후기

과정아이콘 Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on
김*우 2026-05-03

굉장히 도움이 되는 강의였습니다.

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실습세미나

과정아이콘 108차 실습세미나 - 베이즈 구조방정식모델링 (BSEM)
손*진 2026-04-30

108차 베이즈 구조방정식모델링 실습 세미나였습니다. 2시간 실습 및 이론수업을 수강했구요. 1교시에서는 Bayesian SEM의 정의를 통해 전통적인 SEM과 비교 차이점을 바라보게되었습니다. 인공 지능, 딥러닝, AI 상담 등 지금 트렌드에서 빼 놓을 수 없는 근간이 Bayes인데요. 이러한 추론 핵심 개념 설명은 다른 응용 영역을 폭 넓게 이해하는 데 큰 도움이 되었던 것 같아요. SEM이 베이즈추론으로 매개모수를 추정하는 데 도입되었다는 걸 쉽게 접근해 주셨습니다. 사전분포, 가능도, 사후분포 등의 3 구성개념을 짧지만 간단히 계산식으로 잘 제시해서 바로 익혔습니다. MCMC에 의한 매개모수 추정이 기존의 ML과 다른 점을 이해했구요. 마지막으로 B-SEM이 장점도 있지만 분명 한계점도 있을 수 밖에 없다는 걸 새삼 새기게 되었습니다. 아마, 빈도주의 추론방식과 양립하면서 계속 서로 호환발전해 나가지 않을까 생각이 들어요.
2교시 AMOS 실습시간은 이미 준비해 오신 결과물을 가지고 몇 단계 거쳐서 마지막 보고서 작성 방법까지 제시해 주셨습니다. 베이즈 추정을 시작할 때 단축 키 Ctrl+B를 하게되면, 바로 수행이 되는 걸 실제 구동하셔서 실행했습니다. 아마 B가 베이즈 약자 인 것 같은데 기억하기 쉽다는 생각이 들었습니다. 사전 분포 설정이 3가지 이론적인 방식 틀에서 접근하는데 이 부분이 좀 어려웠습니다. 첫 시간 이론에서 이미 설명을 하셨기에, 여기서는 바로 실습으로 결과물을 볼 수 있었어요. MCMC방식으로 추정을 하는데 burning, thinning 등 아주 생소하게 들렸지만, 실습을 하게 되니 조금은 친숙해졌어요. 마지막으로 수렴 진단 및 결과해석이 이어졌습니다. 모델 비교를 기존 ML에서 얻게되는 DIC, BIC와 비교까지 해서 좋았습니다.
마지막으로, 질문 및 응답 시간에서 좀 더 미진한 부분을 재차 설명해 주셔서 확실하게 각인이 되었습니다.
이번 실습 세미나에서도 항상 수고해 주셔서 실습세미나가 원활하게 진행해 주신 데이터 솔류션 스탭 분에게 다시 한 번 감사드립니다.

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베이지안과 구조방정식의 결합

과정아이콘 108차 실습세미나 - 베이즈 구조방정식모델링 (BSEM)
홍*현 2026-04-30

평소 베이지안 모델링 방법에 대한 관심은 있었지만 구조방정식에서도 사용되고 있는 줄은 몰랐는데 이번 기회를 통해 새롭게 학습하게 되어 좋았습니다. 또한 개념 설명에 그치지 않고 실제 데이터를 분석하는 과정을 실습할 수 있어서 이해에 많은 도움이 되었습니다. 수업시간 중에 언급해주신 다이나믹 베이지안 구조방정식 모형도 향후 기회가 된다면 배워보고 싶습니다. 감사합니다.

🚀 체계적인 교육 수강 로드맵

※ 각 과정 색상에 따른 난이도를 참고하여 교육을 단계별로 수강하시기를 권장 드립니다.

로드맵 다운로드 다운로드
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 데이터 분석 능력 습득

SW 활용 능력 학습

현업에서의 활용 · 개인 역량 강화
고급
기초
중급
고급

학술연구자

SPSS

SPSS 입문
SPSS 기초통계분석
SPSS 설문조사 통계분석편
SPSS를 활용한 자동 데이터 전처리, 분석방법의 선택과 원고 작성 사례
효율적인 SCIE, SSCI 논문작성법 + 게재법
SPSS 중급통계분석 1 : 분산분석
SPSS 중급통계분석 2 : 회귀분석
SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 : PROCESS macro 활용
SPSS를 활용한 자동 데이터 전처리, 분석방법의 선택과 원고 작성 사례
효율적인 SCIE, SSCI 논문작성법 + 게재법

Amos

SPSS 기초통계분석
SPSS 설문조사 통계분석편
우종필 교수의 Amos 구조방정식모형 분석
김계수 교수의 Amos 구조방정식모델링과 분석
연구주제 맞춤형 구조방정식 모델링과 설계 : GPT 활용전략

메타

메타분석의 이해와 활용 : 초급
메타분석의 이해와 활용 : 중급
메타분석 고급 1 : 메타분석 논문 작성법
메타분석 고급 2 : 다변량 · 다층 · 네트워크 메타분석 및 메타 구조방정식

R

2일만에 익히는 R 기초 통계분석
2일만에 익히는 R 중급 통계분석

그 외

생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학 · 생물학 논문작성법
기초
중급

데이터과학자

Python

Python을 활용한 데이터 리터러시
AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
Chat GPT를 활용한 데이터 분석
효율적인 SCIE, SSCI 논문작성법 + 게재법

Modeler

SPSS Modeler와 데이터과학

✍️ 학술연구자

전화아이콘

02-3467-7221, 7225, 7229

궁금한 사항은 담당자에게 연락 바랍니다.

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