안녕하세요. 

빅데이터 러닝센터입니다.

2026년에도 여러분의 성장을 지원할 수 있도록

더욱 유익하고 혁신적인 교육 컨텐츠로 찾아 뵐 것을 약속 드립니다.

4월 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 수업자료를 직접 만드신 강사님께서 수업을 진행해주셔서 핵심내용에 대해 효과적이고 자연스럽게 이해할 수 있도록 해주셨습니다.
 수강자들이 최대한 많이 습득할 수 있도록 알려주시는 마음이 느껴졌습니다. 감사합니다.

② 베이즈 구조방정식모델링의 이론적 배경과 AMOS를 활용한 실습을 함께 배울수 있어 좋았다.

기존 구조방정식모델링이 주로 최대우도추정, p-value, 적합도 지표 중심으로 이해되었다면,

베이즈 구조방정식모델링은 매개변수를 고정된 값이 아니라 확률분포로 바라보는 베이즈 관점을 제시해 연구모형 해석의 폭을 넓혀 주었다.

특히 베이즈 정리, 사전분포와 사후분포, MCMC, 수렴진단, 신뢰구간 해석을 구조방정식모델링과 연결해 설명한 점이

향후 논문을 작성하는데 많은 영감을 받았다.

AMOS 실습 파트에서는 단순히 메뉴 사용법을 익히는 데 그치지 않고,

모델 준비, 데이터 로드, 베이즈 추정 실행, 사전분포 설정, MCMC 조정, 수렴 진단, 결과 출력과 해석까지 실제 분석 흐름을 단계별로 따라갈 수 있어 좋았다.

확인요인분석, 구조모델 경로분석, 서비스품질–고객만족–재구매의도 예제를 통해 이론이 실제 연구모형에 어떻게 적용되는지 확인할 수 있었다.

또한 수렴 미달, 음수분산, 분석 속도 지연, 레이블 스위칭 등 실제 분석 과정에서 자주 발생할 수 있는 오류와 해결책을 함께 다룬 것도 유익했다.

특히,  DIC, BIC, posterior predictive p-value, credible interval 등을

활용한 모델 비교와 결과 해석 방법은 향후 논문 작성이나 연구보고서 작성시 유익하게 활용할 수 있을 것 같다.

이번 강의는 베이즈 SEM을 처음 접하는 나에게 핵심 개념을 이해하고, AMOS를 통해 직접 분석을 수행할 수 있도록 구성된 유익한 강의였다.

실제 연구자료를 가지고 반복 연습을 하면 BSEM을 보다 자신 있게 적용할 수 있을 것 같다.

③ 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.

④ 오늘 강의는 AI Agent를 활용한 업무 자동화라는 세계에 대해 새로 알게 된 시간이었습니다.

전혀 알지 못했던 분야인데, 이번 기회에 이러한 것을 배울 수 있는 기회를 주신 연구원과 강사님께 감사드립니다.

뜻밖에 큰 수확을 얻어 간 강의라고 생각됩니다. 다만 아쉬웠던 점은 제가 2일차만 수강을 했는데, 1일차도 같이 수강했으면 더 좋았겠다는 생각이 듭니다.

그러면 얻어가는 것이 더 많았겠다는 생각이 드네요. 아무튼 앞으로 연구 생산성 향상에 크게 도움이 될 강의를 들을 수 있는 기회를 주신 연구원에 감사드립니다. 

⑤ 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.

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.