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📝 생생한 수강생 후기

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나만 알고 싶은 Tip이 가득한 교육

과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
배*정 2026-01-30

KCI 저널 준비를 위해 수강 신청을 했어요. SCIE 논문 강의를 듣고 나면 KCI는 오히려 쉽겠다 싶어서요.
그런데 첫날 강의를 들을 때는 another level의 강사님이라고 느껴져 다른 세상 이야기를 듣는 것 같았습니다.
누구나 할 수 있고, 그렇게 어려운 것이 아니라고 쉽게 말씀하시는데 그게 쉬울 리 없다고 여겼으니까요.
그런데 이틀 강의를 듣고 나니 나도 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다.
실제로 SCIE 저널을 선택해서 submission 직전까지 해보는 실습은 별거 아닌 것 같았지만...
실습 후에 제 마음은 달라졌습니다. "SCIE에 투고 하고 싶다."
아마 하게 될 것 같습니다.

지인들에게 알려주고 싶은 꿀팁이 가득한데 또 나만 알고 싶기도 하고... 양가 감정을 느끼게 한 강의였습니다.
다른 곳에서 듣기 어려운 강의라고 생각해요.
추천합니다.

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좋은 강의 감사합니다.

과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
안*화 2026-01-30

동기부여가 많이 되는 교육이였습니다. 연구자의 태도에 대해서도 좋은 방향을 이야기해 주셔서 좋았습니다. 감사합니다.

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효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법

과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
김***********) 2026-01-30

한글논문 작성법 강의인 줄 잘못알고 신청을 했었지만, 어차피 논문에 관련된 것이니 도움이 될 것 같아 취소하지 않고 강의를 들었습니다.
결론은, 신청을 취소하지않기를 잘 했다는 것입니다.

이 강의를 통해서 얻은 유익한 점은;

1. 논문을 잘 쓰기 위해서 기초적으로 필요한 것이 무엇인가; 연구방법론, 통계지식에 대한 기초지식을 반드시 갖추어야 한다는 것. 이것은 AI에 의존하면 안된다는 것
2. 논문을 어떻게 시작해야할 지 막막하였는데, 처음부터 끝까지- 초안작성부터 투고할때 까지의 전 과정을 이틀동안 훝어보고 체험할 수 있었다는 것;
이로인해 조금은 간접적 선경험이 되어서 논문 작성에 대한 부담감의 마음이 다소 안정되었다는 것
3. 인공지능 사용에 대한 거부감이 해소된 점; 절대 사용하면 안된다고 생각했는데, 나의 지식이 갖추어진 상태에서 선별력을 갖추고 사용하면 참 유익할 수 있다는 것을 알게 된 것
동시에 주의해야할 점에 대해서도 더욱 분명하게 알게 된 점
4. 앞으로 작성해야할 논문 주제의 특성상, 영어 선행 논문을 많이 찾아봐야 하는데 SCI나 SSCI에 투고할 단계는 아니나 그 덕분에 영어선행 논문을 검색할 수 있는 사이트와 방법에 대해 알게 된 것
5. 굵직굵직한 정보도 좋았으나 자잘한 정보나 팁도 많아서 재미있었고 유익했다는 점 등입니다.

2일 동안 수고하신 강사님께 감사인사를 다시 드립니다.

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논문 작성의 A 에서 Z까지 로드맵 제시

과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
윤*승 2026-01-30

논문작성을 시작하는 입장에서 어떤 방향으로 논문 주제에 접근하고,
어떻게 작성 하며, 참고 자료 및 SCI급 논문 투고까지 어떻게
진행할수 있는지 로드맵을 확실히 제시하는 강의였습니다.
여러가지 논문관려 TIP들도 많이 알려주십니다.
추천하고싶은 강의입니다.

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효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법 수강 후기

과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
하*희 2026-01-30

이번 교육을 통해 국제 학술지에 논문을 실리기 위한 필요사항을 명확히 이해할 수 있었습니다. 특그리고 저널 선택의 기준이 무엇인지 실제 사례 중심으로
복잡하게만 느껴졌던 SCIE·SSCI 논문 작성 과정이 훨씬 체계적으로 보이고, 막연한 두려움이 줄어든 점이 가장 좋았습니다.
앞으로 연구나 보고서를 작성할 때도 많은 도움이 될 것 같습니다.

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교수님 강의 최고입니다!

과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
김*소 2026-01-27

초급에 이어 중급까지 힘든 강의였지만 이런 좋은 강의를 들을 수 있음에 감사했습니다.
메타분석의 기초가 아예 없어 듣는데 어려웠지만 교수님 강의 덕분에 이제는 논문 정도는 읽을 수 있음에 너무 좋네요.
열심히 복습해서 논문 작성도 시도해 보겠습니다.
교수님의 명강의와 꼼꼼한 자료... 처음에 들을까 말까 고민했는데 안 들었으면 정말 후회할 뻔 했어요.
메타분석으로 논문 작성하실 분들 황성동 교수님 강의는 필수입니다!!!

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메타분석의 이해와 활용 중급과정

과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
박*연 2026-01-27

메타분석으로 하는 연구를 주로 하다보니 초급부터 꾸준히 강의를 들어왔습니다.
온라인 과정이 개설되어 지방에서 연구를 하고 있음에도 불구하고 좋은 강의를 들을 수 있었네요.^^

교수님의 상세하고 꼼꼼한 강의 덕분에 중간중간 의문이 나는 점도 바로 확인할 수 있어서 정말 유익한 수업이었습니다.
온라인임에도 대면수업만큼 효과적으로 강의를 들을 수 있어서 다음 기회에도 꼭 수강하려고 합니다.

겨울방학의 가장 큰 수확이었던것 같습니다.
이틀간의 상세한 강의 정말 감사드립니다.

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메타분석의 이해와 활용 중급과정 수강후기

과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
김*정 2026-01-25

교수님께서 친절하게 잘 알려주셔서 따라가는 데 정말 큰 도움이 되었습니다!! 수업 진행하시면서 중간 중간 잘 따라오고 있는지 확인해주신 부분도 좋았습니다!! 완전 강추!!

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
한*호 2026-01-23

최신 트렌드를 반영한 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수업 좋았습니다. 감사합니다.

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왕초보의 NoCode 워크플로우 교육 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
이*암 2026-01-22

[수강 배경]
조직 내 AI 도입 전환이 빠르게 요구되는 상황에서 관련 부서로 배치되어 무엇부터 준비하고 추진해야 할지 고민이 많았음. 단순 도구 활용을 넘어, 실제 업무 프로세스에 적용 가능한 방식으로 AI를 이해할 필요가 있었음.

[좋았던 점]
LLM·RAG 등 핵심 개념을 이해하기 쉽게 설명해 주어 기초를 정리하는 데 도움이 되었음. 또한 Dify 기반 챗봇 구축부터 Agent, 워크플로우 자동화까지 실습으로 연결되어 이론과 실무를 함께 익힐 수 있었음. 특히 이론과 실습의 비율이 적절해 학습 흐름이 자연스럽게 이어졌고, 강사의 상세한 안내와 단계별 설명 덕분에 비전공자도 따라가기 수월했음. 교안과 실습 자료가 체계적으로 제공되어 교육 이후에도 참고하며 업무에 적용할 수 있겠다는 확신이 들었음.

[아쉬웠던 점/개선 제안]
교육 내용의 밀도가 높아 복습 필요성이 컸던 만큼 동영상 다시보기 제공이 있으면 학습 효과가 더욱 높아질 것으로 판단됨. 또한 빅데이터 러닝센터 차원에서 입문자·비전공자를 위한 기초→심화 전체 교육과정 로드맵과 후속 강의 안내가 제공되면 학습 연계성이 강화될 것으로 기대됨.

[총평]
조직 내 AI 활용을 준비하는 실무자에게 실질적인 도움을 주는 교육이었음.

전체 수강후기

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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.
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    민*진 2025.08.28

    수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    다양한 머신러닝 기법을 쉽게 알려주셔서 좋았습니다.
    실습 시간만 더 길어지면 좋을 것 같습니다.
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    장*빈 2025.08.27

    AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    이번 강의는 SPSS 강의에 이어 두 번째로 신청한 강의입니다. 머신러닝 관련 논문을 작성하기 전에 어떤 모델링 방법이 적합한지, 또 그에 맞는 코드를 어떻게 활용해야 하는지 공부하기가 막막해 수강하게 되었습니다.

    강의를 듣기 전까지는 단순히 데이터를 가공하고 파이썬으로 모델링을 진행한다는 정도만 알고 있었는데, 이번에는 개념부터 실습까지 함께 진행되다 보니 한 번에 이해하고 적용할 수 있어 큰 도움이 되었습니다.

    특히 관련 분야에 대한 사전 지식이 부족해 막연한 두려움이 있었는데, 강사님께서 직접 사용하시는 코드를 공유해주셔서 알려주신 대로 작성하면 된다는 자신감을 얻을 수 있었습니다.

    관련 강의내용으로 시작부터 해보겠습니다. 감사합니다.
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    도*이 2025.08.27

    AI. 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 with Python 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    파이썬 실습을 생각하고 가실 분들이라면 고민 해 보시기 바랍니다. 머신러닝 기법에 대한 이론 위주의 강의입니다. 실습은 미리 작성해둔 코드를 실행 해 주는 정도 입니다.
    머신러닝 방법론에 대한 개념 정도 듣고 온다 생각하시면 딱 맞습니다.
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    이******) 2025.08.26

    AI 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 with Python

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    강사님이 머신러닝의 개요부터 차근차근 설명해주셔서 머신러닝에 대해 이해하기 좋았습니다. 머신러닝을 시작하는 단계였는데 어떤 기법이 있는지 어떤 상황에서 사용하는지 알 수 있었고, 실습을 통해 어떤식으로 구동되는지 알 수 있어 이해에 도움이 되었습니다.
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    차*지 2025.08.22

    저렴하진않지만 후회 없는 선택

    과정아이콘 김계수 교수의 Amos 구조방정식모델링과 분석
    오랜만에 다시 논문을 준비하면서 AMOS 강의를 수강하게 되었습니다. 통계 프로그램 중 특히 AMOS는 타 사이트에서 강의를 수강해 본 적도 있지만 낯설어서 혼자서는 쉽게 시도하지 못했는데, 이번 빅데이터러닝센터의 AMOS 프로그램을 활용한 경로분석 통계강의를 통해 큰 도움을 받을 수 있었습니다.

    강의는 단순히 이론만 전달하는 것이 아니라 실제 데이터를 기반으로 차근차근 진행되어 이해하기 훨씬 수월했습니다. 교수님의 차분한 목소리와 중요한 포인트를 반복해 강조해주시는 방식 덕분에 초보자인 저도 자연스럽게 따라갈 수 있었고, 어려운 개념이 훨씬 명확해졌습니다.

    온라인 강의였지만 실시간으로 질문과 답변이 자유롭게 오갈 수 있었고, 다른 수강생들의 질문을 통해 배우는 점도 많아 오히려 현장 수업 못지않은 장점이 있었습니다. 덕분에 이번 강의에 그치지 않고 다른 강의도 이어서 들어보고 싶다는 생각이 들었습니다.

    작은 부분까지 세심히 챙겨주신 것도 기억에 남습니다. 교재와 함께 보내주신 볼펜 하나가 괜히 마음을 따뜻하게 했고, 강의 전반에서 느껴지는 꼼꼼한 준비 덕분에 ‘수강생을 정말 배려한다’는 인상을 받았습니다.

    물론 아쉬움도 있었습니다. 메일로 AMOS 다운로드 링크만 받았기 때문에 AMO만 설치하면 되는 줄 알았다가 뒤늦게 SPSS 링크를 요청해 설치하는 바람에 초반 강의 내용을 놓친 경험이 있습니다. 그래서 수강을 준비하시는 분들께는 꼭 기본 통계 공부를 조금 해두고, 프로그램을 미리 설치한 뒤 참여하시길 추천드리고 싶습니다. 저 역시 기초를 좀 더 다진 뒤 다시 한번 수강하고 싶습니다.

    솔직히 수강료가 저렴한 편은 아니어서 고민했지만, 막상 수강하고 나니 후회 없는 투자였습니다. 이번 강의는 단순히 ‘이해’에서 끝나는 것이 아니라 실제 논문 분석에 바로 적용할 수 있을 만큼 실전적이었고, 구조방정식 모형(SEM)과 매개·조절효과 분석이 훨씬 친숙하게 다가왔습니다. 무엇보다 “이제 나도 할 수 있다”는 자신감을 얻었고, 이번 강의를 통해 연구를 대하는 마음가짐이 달라졌습니다. 앞으로 제 논문에도 적극 활용할 계획이고, 기회가 된다면 재수강도 하고 싶습니다.

    저처럼 논문을 쓰면서 통계 분석에 막막함을 느끼는 분들께 강력히 추천드리고 싶은 강의였습니다. 실무와 연구 모두에 바로 적용 가능한 실속 있는 강의였고, 실제 연구 현장에서 꼭 필요한 실전형 교육이었습니다. 저에게는 ‘비싸지만 값어치 있는 선택’이었고, 아마 많은 연구자들에게도 든든한 길잡이가 될 강의라 확신합니다.