안녕하세요. 

빅데이터 러닝센터입니다.

2025년에도 여러분의 성장을 지원할 수 있도록

더욱 유익하고 혁신적인 교육 컨텐츠로 찾아 뵐 것을 약속 드립니다.

12월 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 이번 교육은 알테어를 처음 써보는 저 같은 사람도 금방 흐름을 이해할 수 있을 만큼 체계적으로 구성되어 있었습니다.

또 모델링 프로세스를 자세히 다뤄주셔서 실제 업무에 바로 적용할 수 있을 것 같은 강의였어요.

무엇보다 교수님이 직접 차근차근 설명해주셔서 이해가 훨씬 수월했습니다.

강의를 듣기 전에는 알테어로 간단한 토이 프로젝트를 하는 강의일거라 생각했는데,

막상 들어보니 문제 정의부터 데이터 준비, 모델링, 하이퍼 파라미터 최적화, 모델 해석까지 전체 프로세스를 다뤄주셨습니다.

설명도 단계별로 잘 정리되어 있어 어렵게 느껴지지 않았고, 중간중간 진도를 확인해주셔서 흐름을 따라가기에도 좋았습니다.

초반에는 문제 정의를 어떻게 해야 하는지, 그리고 실무에서 자주 겪는 데이터 이슈와 해결 방법을 실습과 함께 설명해주셨는데,

이 부분이 실무감 있어서 도움이 됐습니다.

모델링 파트에서는 기본적인 회귀모델부터 SVM, KNN같은 알고리즘까지 직접 다뤄볼 수 있었습니다.

또 선형회귀 개념도 회귀 분석을 잘 모르더라도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 풀어주셔서 부담 없이 들을 수 있었습니다.

또 목적에 따른 시각화 방법, 실무 관점과 연구 관점의 평가 지표 비교, 시뮬레이션 방법에 대한 실습까지 자연스럽게 이어지는 구성이라 흐름이 매우 좋았습니다.

하이퍼 파라미터 최적화는 특히 시각 자료가 좋아서 이해가 잘 됐고, 어떤 기준으로 모델을 조정해야 하는지 감을 잡는 데 도움이 됐습니다.

강의 속도도 빠르지도 느리지도 않고, 적당해서 따라가기 편했습니다.

교수님이 전체 과정을 도식화해 설명해주신 덕분에 머릿속에 정리되는 데에도 큰 역할을 한 것 같아요.

무엇보다도 알테어를 이번에 처음 접했는데도 막연한 낯설음이 크게 해소됐다는 점이 좋았습니다.

"나 이제 알테어 잘한다"고 할 수는 없지만, 최소한 "이 교육을 바탕으로 혼자 학습을 이어갈 수 있겠다"는 확신은 생겼어요.

이후 적용과 연습은 제 몫이지만, 시작 자체를 편하게 만들어준 양질의 교육이라는 생각이 듭니다.

종합적으로 보면, 알테어 입자가 듣기에 부담 없는 구성인데도, 실무 모델링 프로세스를 경험할 수 있을 만큼 내용이 꽉 찬 강의였습니다.

교수님이 직접 설명해주신 덕분에 이해도 높고, 전체적으로 알찬 시간이었습니다. 좋은 교육이었습니다!

② Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 분석 교육은 알테어를 처음 써보는 입장에서도 전체 흐름을 이해하기 쉽게 잘 정리된 강의였습니다.

문제 정의–데이터 준비–모델링–하이퍼파라미터 최적화–모델 해석·시뮬레이션까지 한 번에 다루어 주셔서,

노코드 환경으로도 분석 프로세스를 처음부터 끝까지 경험해 볼 수 있었습니다.

초반에는 비즈니스 관점에서 문제를 정의하는 방법과,

실무에서 자주 마주치는 데이터 이슈(결측치, 이상치 등)를 어떻게 다루는지 실습과 함께 설명해 주셔서 도움이 많이 되었습니다.

단순히 툴 사용법에 머무르지 않고, 왜 이런 순서로 분석을 진행해야 하는지,

각 단계에서 무엇을 체크해야 하는지까지 짚어 주셔서 전체 그림을 잡는 데 유익했습니다.

가장 인상 깊었던 부분은 모델링 기법 선택에 대한 설명이었습니다.

회귀모델, SVM, KNN 등 여러 알고리즘을 직접 적용해 보면서 데이터 특성과 목적에 따라

어떤 기법을 선택해야 하는지 비교해 볼 수 있도록 구성되어 있었습니다.

각 알고리즘의 장단점을 직관적으로 설명해 주셔서 “왜 이 상황에서는 이 모델을 쓰는지”를 이해하는 데 큰 도움이 됐습니다.

하이퍼파라미터 최적화도 시각적인 설명과 함께 진행되어, 어떤 기준으로 성능을 보고 모델을 조정해야 하는지 감을 잡기 좋았습니다.

또 하나 좋았던 점은 비전공자도 따라갈 수 있을 만큼 설명이 친절했다는 것입니다.

수식 위주의 이론 강의가 아니라 개념을 먼저 쉽게 풀어 주고,

그다음 실습으로 바로 연결해 주는 방식이라 전공자가 아니더라도 부담 없이 수강할 수 있을 것 같았습니다.

중간중간 현재 단계와 다음 단계의 위치를 도식화해 정리해 주신 덕분에,

강의가 끝난 이후에도 스스로 복습하고 이어서 학습해 나갈 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

종합적으로 이번 교육은 알테어를 처음 접하는 사람도 빠르게 적응할 수 있고, 동시에 실무 모델링 프로세스를 체계적으로 경험해 볼 수 있는 과정이었습니다.

노코드 셀프서비스 분석 환경을 이해하고, 모델링 기법 선택에 대한 감을 키우고 싶은 분들께 충분히 추천할 만한 강의였습니다. 😊

③ 실무에서 데이터 분석의 필요성은 느끼지만, Python이나 R 같은 프로그램을 사용하기에는 항상 부담을 느껴왔습니다.

실무자가 직접 분석을 수행하여 의사결정에 활용하는 '셀프서비스 분석'이라는 주제와,

코딩 없이 오퍼레이터 조합만으로 분석이 가능한 'Altair AI Studio' 도구에 매력을 느껴 수강하게 되었습니다.

가장 인상 깊었던 점은 복잡한 코딩 없이 '오퍼레이터(Operator)'들을 연결하여 분석 프로세스를 설계한다는 점이었습니다.

데이터 읽기부터 전처리, 모델링, 결과 저장까지 흐름을 시각적으로 파악할 수 있어 직관적이고, 이해를 빨리 할 수 있었습니다.

단순히 결측치를 삭제하거나 평균으로 대체하는 것을 넘어, 머신러닝 기법을 활용해 결측치를 채우는 방법을 배웠습니다.

와인 데이터셋 예제에서 'class' 속성의 결측치를 k-NN(k-최근접 이웃) 모델을 사용해 예측하고 보완하는 과정은 회사에서도 매우 유용하게 사용할 듯 합니다.

서로 다른 소스(CSV, Excel)에서 온 데이터를 'Join'과 'Append'를 사용해 통합하는 방법을 배웠습니다.

박스 플롯(Box Plot)이나 스케터 플롯(Scatter Plot) 등을 통해 데이터의 분포와 이상치를 시각적으로 빠르게 탐색할 수 있어

분석의 인사이트를 얻는 데 큰 도움이 되었습니다.

와인 품질을 예측하기 위해 선형 회귀(Linear Regression) 모델을 구축했습니다.

단순히 모델을 만드는 것에 그치지 않고, 데이터를 학습용과 검증용으로 나누는 분할 검증(Split Validation)과

더 나아가 교차 검증(Cross Validation)을 통해 모델의 신뢰성을 높이는 방법을 상세히 배웠습니다.

또한, 계수(Coefficient)와 p-Value 해석을 통해 어떤 변수가 결과에 유의미한 영향을 미치는지 파악하는 법도 확실히 알게되었습니다.

강의를 통해 데이터 분석의 전체 파이프라인(문제 정의→데이터 준비→모델링→평가)을 체계적으로 배우고 정리할 수 있었고,

복잡한 수식이나 코딩 없이도 논리적인 사고만 있다면 'Altair AI Studio'를 사용하여 분석이 가능하다는 자신감을 얻었습니다.

④ 회귀분석을 이렇게 저렇게 잘 해보고 싶은데, 독학만으로는 너무 힘든 와중에 직장에서 열어주는 통계 수업을 듣게 되었습니다. (못하는데 좋아함. 짝사랑임.)

이번에 수업을 듣고 통계 분석에 대한 이해를 한 단계 더 확장할 수 있는 유익한 시간이었다고 생각합니다. 👍

이번 교육에서 가장 인상 깊었던 점은 수업의 전반적인 진행 방식이 매우 체계적이고 안정적이었다는 점입니다.

단순히 SPSS 기능을 나열하거나 결과 해석만 전달하는 방식이 아니라 왜 이러한 분석이 필요한지와

어떤 상황에서 어떤 통계를 선택해야 하는지를 단계적으로 설명해 주어 수업 흐름을 따라가기가 수월했습니다.

기초를 듣지 않고 어쩌다 보니 중급을 먼저 듣게 되었음에도 불구하고 학습자의 이해 수준을 충분히 고려한 구성이라는 점이 느껴졌습니다.

특히 통계 개념을 다각적인 관점에서 설명해 주신 점이 인상 깊었습니다. 저는 사회과학쪽을 주로 하는데

(아마 저희 센터가 거의 사회과학이지 않을까 감히 추측),

사회과학 연구를 중심으로 실제 연구 현장에서 자주 접하게 되는 사례들을 기반으로 설명해 주셔서 매우 실질적인 도움이 되었습니다.

이론 위주의 설명에 그치지 않고 연구 맥락에 맞게 통계를 해석하는 시각을 함께 제시해 주신 점이 좋았습니다.

또한 단순히 듣는 강의가 아니라 직접 실습을 해볼 수 있는 구성이 매우 유익했습니다. (이게 제일 최고. 기간제로 사용할 수 있는 spss 제공해주심.)

실제로 SPSS를 실행하며 분석 과정을 따라가다 보니 이전에는 막연하게 느껴졌던 통계 분석 절차가 훨씬 구체적으로 이해되었습니다.

실습을 통해 이런 상황에서는 이렇게 분석한다는 감각을 익힐 수 있었던 점이 이 교육의 큰 장점이라고 생각합니다.

강사님의 설명이 전반적으로 이해하기 쉬웠다는 점도 인상 깊었습니다.

복잡하게 느껴질 수 있는 통계 용어나 분석 결과를 비교적 쉬운 언어로 풀어 설명해 주셔서,

중급 과정임에도 불구하고 부담 없이 수업에 참여할 수 있었습니다.

특히 결과 해석 과정에서 핵심 포인트를 짚어 주신 부분이 실제 연구나 보고서 작성 시 많은 도움이 될 것이라 느꼈습니다.

다만 직장에서 주최하는 교육이다 보니 시간적 제약으로 인해 더 다양한 분석이나 실습을 충분히 해보지 못한 점은 아쉬움으로 남았습니다.ㅜ,ㅜ

전반적으로 통계 분석에 대한 이해를 높이고, 실제 연구와 실무에 바로 적용할 수 있는 역량을 기를 수 있는 매우 만족스러운 교육이었다고 생각합니다.

SPSS 활용에 대한 체계적인 학습을 원하는 분들께 적극적으로 추천하고 싶은 교육입니다.

⑤ ‘연구주제 맞춤형 구조방정식 모델설계: GPT 활용’이라는 주제로 진행된 김계수 교수님의 강의를 수강하였습니다.

김계수 교수님의 강의는 두번째인데, 김계수 교수님은 항상 그렇듯이 차분하고 듣기 좋은 목소리로 강의를 이끌어 주셨고,

개념 하나하나를 친절하고 자세하게 풀어 설명해 주셔서 학습 흐름을 따라가기가 좋았습니다.

이번 강의는 구조방정식 모델을 연구주제에 맞게 설계하는 과정에서 GPT를 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적으로 강의해주셨는데,

구조방정식 모델 자체가 난이도가 있는 주제라 100% 소화하지는 못했지만(개인 역량부족으로.....),

교수님께서 실제 연구 상황에 어떻게 적용할 수 있는지 구체적인 예시와 함께 설명해 주셔서 전체적인 흐름을 잡는 데 많은 도움을 받았고,

실제 연구에 적용할 수 있는 실용적인 팁들을 많이 얻을 수 있었습다.

두 번째로 듣는 김계수 교수님의 강의였던 만큼, 교수님의 강의 스타일에 익숙해져 더 편안하게 집중할 수 있었고,

개인적으로도 구조방정식 모델을 설계하는 데 있어 GPT를 활용할 새로운 가능성을 확인하는 유익한 시간이었습니다.

또한 구조방정식 모델 설계뿐만 아니라 다른 연구 과정에서도 생성형 AI를 충분히 활용 할 수 있겠다라는 생각도 들었습니다.

이번 수강을 통해서 연구주제를 선택하는 넓은 시각을 얻을 수 있었고,

마지막에 말씀하신 [계수's 생각] 저도 평소에 고민하고 있던 점이라 교수님께 내적 친밀감이 생겼습니다.

'무엇인가 의미 있는 것을 남기고 죽겠다는 생각이 삶의 태도를 바꾼다'

많은 분들이 수강 후기를 남겨 주셨으며 

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

수강후기 게시판 바로가기

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.