전체 수강후기

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  권*민 2025.10.15

  AI를 실무 도구로 체화할 수 있었던 강의

  생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업

  유수호 강사님의 “생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업” 강의는 단순히 AI 기능을 나열하는 수준이 아니라, 실제 연구 현장에서 어떻게 AI를 전략적으로 활용할 수 있는지를 구체적으로 보여주는 실무 중심의 강의였습니다.
  
  특히 AI 에이전트의 구조와 로컬 환경에서의 자동화 개념을 실제 예시와 함께 설명해주셔서, AI를 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 활용할 수 있는 가능성을 체감할 수 있었습니다.
  CLI 활용법에 대한 설명도 매우 명확했고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있었습니다.
  
  그동안 생성형 AI를 단순한 아이디어 보조도구로만 활용했는데, 이번 강의를 통해 문서 기획–작성–보고 전 과정에서 생산성을 끌어올릴 수 있는 구체적 전략을 배울 수 있었습니다.
  체계적이면서도 실무 감각이 살아 있는 강의였습니다.

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  최*주 2025.10.14

  '생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업' 강의 후기

  생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업

  유수호 강사님의 강의는 단순히 생성형 AI의 개념을 소개하는 것을 넘어, 실제 연구 및 기획 업무에 AI를 전략적 파트너로 활용하는 구체적이고 실용적인 방법을 제시하여 많은 것을 배울 수 있었습니다. 또한 AI의 기본 원리부터 고급 활용법까지 체계적으로 구성되어 있었습니다.
  특히 인상 깊었던 점들은 AI CLI 도구 활용 시 Git이 왜 필수적인지를 명확히 설명하고 , '저장소', '커밋', '스테이징'과 같은 핵심 개념을 비유를 통해 쉽게 풀어주었습니다. 또한 로컬 파일시스템에 직접 접근하여 복잡한 워크플로우를 자동화하는 '에이전틱 AI'의 개념을 소개하며 AI 활용의 미래를 엿볼 수 있었습니다.
  생성형 AI를 막연하게 사용하였는데, 강의를 통해 한 단계 높은 수준의 활용법과 구체적인 생산성 향상 전략을 알게 되었습니다.

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  서*연 2025.10.01

  SPSS 통계분석(초급) 후기

  [국립정신건강센터] SPSS 통계분석 - 초급편

  설명도 예제도 쉽게 잘 설명해주셔서 너무 잘 들었습니다.
  SPSS 기능에 대해서도 처음 시작하는 사람도 모두 사용할 수 있게 알려주셨습니다.
  중급도 기대됩니다~!

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  유**나 2025.09.29

  초심자가 듣기 정말 좋은 강의에요

  연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략

  기초지식이 부족한 상태에서 들어서 배경지식부터 강의해주신 후 실제 실습까지 이루어져서 연구자라면 반드시 들어야 한다고 생각합니다.

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  김*식 2025.09.26

  김계수 교수님의 열정적인 강의

  연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략

  김계수교수님의 열정적인 강의가 좋았습니다. 구조방정식 모형에 관한 강의를 쉽게 잘 설명해주셨습니다. 추후 chat gpt를 활용한 추가적인 분석을 추가하여 강의해주시면 더 멋진 강의가 될 것 같습니다. 감사합니다.

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  손*진 2025.09.24

  제70차 범주의 수량화 오픈하우스

  [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

  [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

  [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.

  [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

  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.