업무에 필요하기에 활용을 할 수 있게 하기 위해 신청해서 들었는데 교육 ...
선생님의 열정에 감동했습니다. 예제를 하나하나 쉽게 잘 설명해주셨습니다...
대학원 마지막 학기에 마케팅조사론 수강을 하면서 데이터 분석을 위해 꼭 ...
직장을 다니면서 논문을 준비하기 위해 통계 강의가 필요했는데 온라인 수...
이번 SPSS 통계교육을 통해 통계분석의 기본 개념과 SPSS 활용 방법을 체계...
통계를 하나도 몰라서 막막했는데 이번 교육을 통해 정말 많이 배워가요!이...
통계 프로그램 SPSS라는 이름만 알고 있었는데 기초 데이터 핸들링 프로그...
굉장히 도움이 되는 강의였습니다.
108차 베이즈 구조방정식모델링 실습 세미나였습니다. 2시간 실습 및 이론...
평소 베이지안 모델링 방법에 대한 관심은 있었지만 구조방정식에서도 사용...
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.
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!
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!
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.
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.
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
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.
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.
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.
※ 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
궁금한 사항은 담당자에게 연락 바랍니다.