안녕하세요. 

빅데이터 러닝센터입니다.

2025년에도 여러분의 성장을 지원할 수 있도록

더욱 유익하고 혁신적인 교육 컨텐츠로 찾아 뵐 것을 약속 드립니다.

9월 진행된 교육에 대한 '수강 후기 작성 이벤트' 결과를 발표합니다.

다양한 경품의 당첨자를 안내 드리며 모든 당첨자 분들을 진심으로 축하 드립니다!

수강생 분들께서는 매우 높은 만족도를 보여 주셨으며 여러 좋은 의견을 주셨습니다.

< 후기 내용 >

① 정성원 강사님의 강의는 “데이터를 사람의 언어로 설명한다”는 말이 무엇인지 체감하게 하는 시간이었다.

Day 1에서 데이터과학의 철학과 역할을 큰 그림으로 제시한 뒤, Orange SW 설치와 기본 구성을 매끄럽게 안내하며 모두가 같은 출발선에 서도록 세심히 배려했다.

데이터 탐색과 시각화 파트에서는 산점도, 상자그림, 상관행렬 같은 기본 도구로도 “문제가 어디에 있는지, 인사이트가 어디서 싹트는지”를 한눈에 보게 했고,

모델링 기초와 알고리즘 개요는 용어 정의 → 작동 원리 → 현업 적용 순서로 풀어내 막연함을 해소했다.

현상을 설명 가능성과 재현성”을 강조한 점이 특히 인상적이었다. Day 2는 분류 문제의 핵심을 짚는 로지스틱 회귀로 문을 열고,

의사결정나무의 해석 용이성과 가지치기 기준을 실제 예제로 확인하게 했다.

이어서 k-NN의 직관과 데이터 스케일링의 필요, SVM의 마진 개념과 커널 선택, 신경망의 층 구성과 과적합 방지(드롭아웃, 조기 종료),

마지막으로 앙상블(배깅‧부스팅‧스태킹)의 강건성을 비교하며 “왜 하나보다 여럿이 강한가”를 실험으로 납득시켰다.

모든 실습은 Orange 워크플로우로 즉시 재현 가능했고,

각 단계에서 “무엇을 바꿨고 결과가 왜 달라졌는지”를 시각적으로 확인하게 하여 초보자도 모델의 행동을 이해할 수 있었다.

무엇보다 강의의 진정성이 돋보였다. 강사님은 수치가 좋게 나오더라도 데이터 품질이 의심되면 과감히 과정을 되짚었고,

“윤리와 설명가능성 없는 모델은 의사결정에 올라갈 수 없다”는 원칙을 반복해서 상기시켰다.

질문에는 즉답보다 사고 과정을 끌어내는 반문으로 생각의 폭을 넓혀 주었고, 정답을 알려주기보다 스스로 재현하도록 힌트를 배치했다.

실습 중 발생한 작은 오류들도 “현업에서 흔한 실패 패턴”으로 삼아 원인을 추적·정리해 주는 태도에서 교육자로서의 책임감이 느껴졌다.

스타일은 담백하면서도 품격이 있다. 슬라이드는 한 화면에 한 메시지 원칙을 지켜 가독성이 뛰어났고,

도해와 색상 대비가 절제돼 핵심이 자연스럽게 눈에 들어왔다. 말의 속도와 호흡 조절이 안정적이어서 장시간이어도 피로도가 낮았고,

적절한 유머와 현장 사례가 긴장을 풀어 주었다.

시간 배분 또한 정교했다. 개념 40%–실습 50%–정리 10%의 리듬을 유지해 학습 몰입을 끌어올렸고,

세션 말미에는 “오늘 배운 것을 내 데이터에 어떻게 적용할지” 행동 계획을 구체화하도록 체크리스트를 제공했다.

초급자에게는 길을 잃지 않게 해 주고, 중급자에게는 다음 단계의 과제를 던져 주는 균형 감각이 돋보였다.

마지막으로, 강사님은 강의가 마무리에 체계적으로 정리해 공유했고, 과제 피드백의 기준(재현성·해석·윤리)을 명확히 공지했다.

이런 일관된 후속 지원이 강의의 가치를 오래 지속시킨다.

요약하면, 정성원 강사님의 수업은 개념의 깊이, 실습의 탄탄함, 전달의 품격, 그리고 교육에 대한 진심이 조화를 이룬 모범적 강의였다.

데이터과학을 처음 시작하는 분들에게는 가장 안전한 등대이고, 이미 익숙한 실무자들에게도 기본기를 재정렬하고 체계를 가다듬게 하는 좋은 계기가 될 것이다.

② 제70차 오픈하우스 범주의 수량화(최적척도화)를 참석했습니다.

하야시 통계학자의 총 4가지 기법을 제시해 주셨는데 각각 1, 2세션으로 나눠 진행되었고요.

어떤 변수가 k개의 범주를 가질 때 k개의 변수 생성이 가능하며, 0, 1로 더미코딩한 경우에만 국한된 방법이었습니다.

그러나, 실제 차원 수는 k-1이 된다고 설명하셨습니다. 통계의 큰 흐름에서 보면 지금의 데이터 사이언스의 효시라고도 할 수 있는 기법이라고 짚어 주셨습니다.

지금은 기계학습의 등장과 함께 방대한 데이터를 가지고 차원 축소가 가능한데, 이러한 방법의 기초가 되었다고 생각하게 되었습니다.

2차대전으로 학문적 교류가 끊어진 상태에서 서로 다른 국가에서 개발된 범주화 기법이 결국은 같은 방법이었다는 설명은 흥미로웠어요.

저 차원으로 자료의 시각화를 통해 직관적인 이해를 가질 수 있는 방법인 것 같습니다.

각각의 수량화 방법이 SPSS 명령문으로 가능하다는 것과 예제까지 제시해서 쉽게 배울 수 있었습니다. 
마지막으로, 제시하신 4가지 범주화 방법은 탐색적인 방법이고, 자료를 좀 더 이해하고 하는자 한다는 설명을 잘 들었습니다.

이번에도 원활한 진행을 해 주신 SPSS 스탭진 여러분들에게 감사말씀드림니다.   

③ 교수님의 초중급 과정에 이어 고급까지 수강하였는데 정말 만족스러운 강의였습니다.

특히 최근에 나온 기술이나 tool에 대해서 질문 드렸을 때 혹시 써보지 않으셨더라도 바로 다음 강의에서 답변을 준비해주시고,

제가 초중급 과정에서 드렸던 질문에 대해서 고급과정 교재에 수록된 것도 굉장히 감사했습니다.

추후에 관련 과정이 또 개설된다면 수강하고 싶습니다. 좋은 강의 감사합니다.

많은 분들이 수강 후기를 남겨 주셨으며 

각 과정에 대한 후기는 과정 상세페이지 하단 '수강후기' 또는 수강후기 게시판을 통해 확인하실 수 있습니다 : )

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추첨을 통해 등수에 해당하는 경품을 발송 드렸습니다.
(혹시 받지 못하신 분들은 좌측 하단 Q&A를 통해 문의 부탁드립니다.)

후기 작성 이벤트는 계속 진행될 예정이므로 앞으로도 적극적인 참여 부탁 드립니다!

이벤트에 관심을 가져 주신 모든 분들께 감사 드립니다.

빅데이터 러닝센터 운영자 드림.