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📝 생생한 수강생 후기

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수강후기

과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
김*정 2025-12-30

기본적인 분석과 이론에 대해 도움이 되었습니다.

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잘들었습니다. 감사합니다.

과정아이콘 [e-러닝]상담 대학원생의 논문 작성을 위한 기초통계, 이중(순차)매개, 조절된 매개 분석: 개념부터 실습까지
김*연 2025-12-24

통계분석이 막막하게만 느껴졌는데 강의 듣고 좀 나아졌습니다. 정말 감사합니다.

너무 막막하고 강의 찾는 것도 어려웠는데 잘 듣게 되서 감사해서 리뷰남깁니다

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2025년 12월 17일, 19일 SPSS 통계분석 중급편(+e-러닝) 교육 수강후기

과정아이콘 [국립정신건강센터] SPSS 통계분석 - 중급편 (+e-러닝)
김*아 2025-12-20

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.

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수강 후기: 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
권*진 2025-12-19

효과적인 의학 논문 작성법에 관해 원고 섹션별로 세세히 배울 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 저널 출판 과정까지 이해할 수 있어서 좋았습니다. 성공적인 논문 게재와 발표를 위한 실용적인 도구들과 팁들도 유익했습니다. 경험이 많지 않은 초보 연구자나 주변에서 조언을 얻기 어려운 분들에게 큰 길라잡이가 될 것 같아요. 강사님의 전문적인 지식과 관련 경험을 녹인 강의 내용이 너무 흥미로웠습니다. 시간가는 줄 모르고 재미있게 들은 강의였습니다.

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Python을 활용한 데이터 리터러시

과정아이콘 Python을 활용한 데이터 리터러시
박*욱 2025-12-19

드디어 수강하였습니다. python 참 궁금하였었는데 어느정도 갈증이 해소되었습니다. 물론, 2일간의 교육으로 피교육생이 마스터의 경지에 오를 것이라고는 기대치 않았습니다. 그렇지만, 전반적인 내용의 흐름을 알게 되어 큰 수확이었습니다. python의 설치에서부터 환경설정에 이르기까지의 궁금점도 풀었습니다. 필요로한 패키지 jupyter notebook, pandas, matplotlib 를 설치하는 과정 , 최근 많이 사용되고 있다는 통합환경개발도구인 VScode 설치와 사용까지 알게 되었습니다. 짧은 2일간으로 1일 6시간, 2일 12시간으로 앞서 말한대로 능숙한 python 마스터로 이르지 못하지만 혼자 학습할 수 있는 방향으로 알게 되었습니다. 1년 2년 정도 꾸준하게 하면, 어느정도 익숙하지 않을까 생각됩니다. 수강 2일기간동안 많은 내용을 직접 익혀 보려면 타이핑속도가 필요합니다. 이것은 IT 학습에서는 늘 있는 어려움입니다. 설명을 듣고 타이핑을 한다는 거는 쉽지 않습니다. 그렇지만 강의하시는 교수님의 일관된 강의 방식에 익숙하게 되면 강의 내용을 많이 익히게 됩니다. 지방에서 먼 길 마다하지 않고 강의 들으러 온 보람은 있습니다. AI와 문답을 하는 사례과정에서 python 코딩을 하면서 AI를 활용하는 방법에 대해서도 어느정도 알 수 있을 것 같습니다. 훌륭하신 교수님의 좋은 강의였습니다. 빅데이터러닝센터에 개설된 강좌 중 필요로하는 강좌를 보면 지방거주이지만 수강하러 오겠습니다.

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생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학, 생물학 논문 작성법 수강 후기

과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
구*자 2025-12-19

논문의 구성별 실제 발표된 논문을 예를 들어 작성에 관한 설명을 해주셔서 전반적인 환기가 잘 되었고,
최근의 주요 이슈인 AI 를 활용한 논문 작성 위해 유용한 TOOL을 비교해주셔서 유용했습니다^^

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「코딩 없이 배우는 Python 데이터과학 I」 수강후기

과정아이콘 [e-러닝]코딩없이 배우는 Python 데이터과학 I
이*주 2025-12-17

「코딩 없이 배우는 Python 데이터과학 I」 과정은 파이썬에 대한 사전 지식이 없는 상태에서도 데이터 과학의 기본 개념과 활용 흐름을 이해할 수 있도록 구성된 점이 인상적이었습니다.
복잡한 코딩 문법 위주가 아니라, 데이터 분석의 사고방식과 Python이 데이터 과학에서 어떤 역할을 하는지를 중심으로 설명해 주어 진입장벽이 낮았습니다.
특히 데이터 수집–정리–분석–시각화로 이어지는 전체 프로세스를 실제 사례 중심으로 설명해 주어, Python을 ‘어렵고 전문적인 도구’가 아니라 업무에 활용 가능한 실무 도구로 인식하게 된 점이 가장 큰 수확이었습니다.
또한 코딩 없이도 Python 기반 데이터 분석 환경이 어떻게 구성되고 활용되는지 이해할 수 있어, 향후 심화 과정이나 실습 학습으로 자연스럽게 확장할 수 있는 기반을 마련해 주었습니다.
이번 과정을 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성과 함께, 공공·행정 업무에서도 데이터 과학이 충분히 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었습니다.
향후 Python 실습 과정이나 데이터 분석 심화 교육을 추가로 수강한다면 실제 업무 효율 향상에도 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

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실무에 꼭 필요한 교육

과정아이콘 GPT를 활용한 분석, 시각화, 인사이트 도출
이*진 2025-12-17

다양한 실습자료를 제공해주시고, 상세히 설명해주셔서 쉽게 이해할 수 있었습니다.
데이터 분석을 이렇게 쉽게 할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
수강생 관심분야에 맞춰서 교육을 진행해 주신 것도 정말 감동이었습니다.
감사합니다!

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5점

과정아이콘 SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용
지*정 2025-12-16

- 선생님께서 회귀분석의 기본 개념, 가정 등에 대해 설명해 주셔서 good
- 설명을 친절하게 해주시고 차분한 목소리 톤이라서 전달력이 좋음
- process macro가 낯선데, 하나하나 실습하면서 설명해주시고 따라갈 수 있도록 해주셔서 이해하기 좋음
- 교재가 자세하게 설명되어 있어서 나중에 교재 보고 따라할 수 있을 것 같음
- 다만, 다음에는 실습자료를 폴더에 담아 한번에 다운받을 수 있으면 좋겠음
- 노트북 워드가 불편해서 오타 등으로 조금씩 늦어지기도 함

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나의 업무시간을 단축시켜줄 교육

과정아이콘 GPT를 활용한 분석, 시각화, 인사이트 도출
민*록 2025-12-16

ChatGPT의 다양한 활용법, 업무와의 연결 방법 등을 알 수 있어서 좋았습니다.

전체 수강후기

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    손*진 2025.09.24

    제70차 범주의 수량화 오픈하우스

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    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.
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    김*엽 2025.09.24

    범주화를 수치화

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    항상 궁금했던 사항인데, 적시에 강의를 들어 연구에 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다.
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    최*주 2025.09.24

    '범주의 수량화' 수강 후기

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    '수량화'라는 개념을 하야시 치키오 박사의 네 가지 방법론을 중심으로 체계적으로 풀어낸 강의는
    명목형, 서열형 등 숫자로 표현되지 않은 범주형 변수를 의미 있는 수치로 변환하는 다양한 통계적 방법에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하는 귀중한 시간이었습니다.
    특히, 범주형 자료 분석에 대한 새로운 시각을 열어주었습니다.
    범주형 자료에 숨겨진 패턴을 찾아내고자 하는 모든 연구자에게 추천합니다.
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    신*명 2025.09.24

    강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.
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    권*희 2025.09.19

    멋집니다_Python 과학

    과정아이콘 쉽게 배우는 노코드 AI 모델링
    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.
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    최*정 2025.09.18

    유익한 강의 였습니다.

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    다음 교육이 있다면 또 수강하고자 합니다. ㅎㅎ
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    김*연 2025.09.17

    프로세스 매크로 활용 분석 강의 후기

    과정아이콘 SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용
    우선 교수님의 차분한 진행이 좋았고 질문에 세심하게 답변해주셔서 감사했습니다.

    원래 이틀에 걸쳐서 하던 강의를 하루로 줄여 하기 때문에 시간이 촉박했던 건 맞습니다.

    아예 초보가 듣기에는 좀 힘들 것 같고요, 석사과정 이상이나 중급 이상 정도 난이도였던 것 같습니다.

    예제를 푸는 시간이 부족했고, 그 자리에서 직접 풀어보는 시간이 부족했기 때문에 복습은 필수 였던 것 같아요.

    그래서 다음에 또 들을 수 있도록 온라인 복습 강의를 제공해주시면 더 좋았을 것 같습니다.

    강의실이 쾌적했고 간식을 준비해주시는 등 환경적인 면에서는 최고였습니다.

    몇가지 강의에 개선점을 말씀드리면,

    단순 회귀, 다중 회귀, 조절 회귀 등 강의를 하루에 몰아서 하기 보다는

    한 섹션으로 구성해서 구체적인 작용기제까지 이해할 수 있다면, 매크로 사용법까지 쉽게 이해가능할 것 같습니다.

    시간이 부족하다 보니 기계적으로 클릭-클릭 하는 것을 따라가기 바빴습니다.

    온라인으로 병행하다보니 질문하는게 조금 조심스럽기도 했습니다.

    출력결과를 조금 더 자세히 천천히 해주시면 더 좋을 것 같습니다.

    명함을 주셔서 나중에 질문할 수 있는 기회를 만들어주신건 아주 좋았습니다.

    좋은 강의 더 만들어주세요!
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    남*은 2025.09.12

    메타분석 이해와 활용: 고급과정 수강후기

    과정아이콘 메타분석 고급 : 메타분석 논문 작성법
    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.
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    김*정 2025.09.05

    SPSS 기초통계분석

    과정아이콘 SPSS 기초통계분석
    통계분석을 독학으로 해서 논문을 몇 편 쓰기는 했지만, 통계 개념이 부족한 상태에서 너무 기법적, 기계적으로만 분석하고 해석하는 요령만 익혔다는 생각이 요즘들어 자주 들었습니다.
    그래서 수강하게 되었는데요,
    꼭 필요한 기초 통계 개념을 익힐 수 있었고 그것을 분석과 해석 시 잘 활용할 수 있게 되어 매우 만족스러운 강의였습니다.
    기초 통계 개념을 수립하고 싶으신 분, SPSS 통계 분석방법의 기초를 체계적으로 배우고 싶은 분들께 추천합니다!
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    햇* 2025.09.01

    논문보다는 업무용으로 추천

    과정아이콘 SPSS 데이터핸들링 Basic
    석사논문을 위해 기초통계를 공부하고 있는 초보 석사생입니다.
    요즘은 유투브에 자료가 워낙 많고 무료 강의도 많지만, 뭔가 대면으로 들을 수 있는 곳은 한정적이라 대면신청을 해서 들어보았습니다.

    설명-실습-문제풀이 형식의 강의 형식은 좋았습니다. 강사님의 차분은 진행과 목소리도 편안했습니다.
    환경과 식권 발급, 쾌적한 강의실, 연습용 노트북 제공 등 주변환경은 최고였습니다.

    몇 가지 개선점이 보여 말하자면,
    초반을 제외하고는 예제를 풀 때 따라가기가 버거웠습니다.
    사전에 유투브로 공부를 해가거나 spss를 조금이라도 만져본 사람들에게 추천합니다.
    아예 쌩초보라면 기계적으로 클릭을 반복하고 따라할 수 밖에 없습니다.

    모든 메뉴를 다뤄보지 않았기에 클릭할 때 잘 못 누를수도 있고 놓칠 수도 있는데,
    한번 놓치면 강사님의 페이스를 따라갈 수도 없어 뒷부분을 놓치고 맙니다.

    그러는 사이 학습목표도 잊고 그냥 기계적으로 따라가게 되어 많이 아쉽습니다.
    추후 이러닝을 제공한다고 하셔도 대면으로 하는 만큼 그 시간만큼은 시간낭비하지 않도록 조금만 천천히 보여주셨으면 합니다.

    spss 체험판 제공, spss의 숨겨진 툴 등을 배울 수 있어서 유익했습니다.