전체 수강후기

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  김*수 2025.12.11

  매개효과와 조절효과를 체계적으로 배우고자 하시는 분에게 적극 추천합니다!!!

  SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용

  책으로 논문으로만 공부하다가 이렇게 체계적으로 배울 수 있는 기회가 생겨서 기쁩니다. 간접효과를 배우고 싶으신 분들에게 적극 추천합니다. 궁금했던 부분들이 시원하게 해결되었습니다. 다음 기회에 또 뵙겠습니다.

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  김*진 2025.12.10

  Dataiku ML역량 강화 실습교육 후기

  Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on

  기초 데이터의 용이한 마이그레이션,
  프로젝트 단위로의 활용과 팔로잉,
  워크프로세스의 시작부터 끝단까지의
  기능들에대해서 알 수 있었습니다.
  직관적인 유아이라서 첫 실습임에도 비교적 이해하는데 어렵지않았습니다. 협업하거나 분산된 자료의 관리, 인계 등 일반적인 영역에서도 활용점이 보여서, 좋은 시간이었습니다.

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  이*훈 2025.12.10

  Dataiku 기반 ML 역량 강화 Hands-on 강의

  Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on

  Dataiku 기반 ML 역량 강화 Hands-on 강의를 통해 end-to-end 데이터 파이프라인 구축부터 모델링·평가까지 실제 업무 흐름을 직접 경험할 수 있었다. 직관적인 인터페이스와 자동화 기능 덕분에 실습 난이도가 적절했고, 팀 협업과 실전 적용 아이디어도 얻을 수 있어 전반적으로 실용성과 만족도가 높았다.

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  김*희 2025.12.09

  ChatGPT를 활용한 Python 교육으로 가장 유용한 강의

  ChatGPT를 활용한 데이터 분석

  ChatGPT는 어떤 업무를 하더라도 제일 많이 쓰고 있는 Ai이다.
  
  Python은 데이터 분석을 위해 많이 쓰이고 있는 프로그램이다.
  
  
  사실 R 및 Python은 코드를 짜야 하는 프로그램이기 떄문에
  
  무료로 활용할 수 있지만 많은 기관에서는 일반적인 통계 프로그램인 SPSS, Stata 등을 활용한다.
  
  
  그런면에서,
  
  ChatGPT를 활용한 데이터 분석은 실제로 원하는 코드를 ChatGPT를 활용해서 만들어서 Python에서 활용할 수 있으므로
  
  굉장히 쉽게 접근할 수 있다.
  
  
  Python의 명령어를 하나씩 다 이해하지 않더라도 일반적인 분석이 가능하며, 머신러닝까지도 가능하게 만들어준다.
  
  그런 면에서 초보자가 Python 프로그램, 데이터 분석 및 시각화를 이해하는데 도움이 되는 교육이다.
  
  
  초보자의 입문용으로 꼭 필요한 강의가 될 것 같다.
  
  추천합니다 :)

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  김*하 2025.12.09

  전반적으로 매우 만족스러운 강의였고, 추천합니다.

  ChatGPT를 활용한 데이터 분석

  아나콘다 프로그램을 활용해 파이썬을 배우는 과정에서, 비전공자인 저도 어려움 없이 이해할 수 있도록 단계별로 명확하게 설명해주셔서 큰 도움이 되었습니다.
  
  그동안 R로만 이미지 파일을 생성해왔기에 파이썬을 사용한 작업은 처음이었지만, 새로운 도구를 배우는 과정이 기대 이상으로 흥미로웠습니다. ChatGPT를 접목시켜 분석을 하는 것을 배워, 나중에도 큰 도움이 될 것 같습니다.
  
  특히 선생님께서 수업 중간마다 잘 따라오고 있는지 확인해주셔서 도움이 되었고, 추가 학습을 위한 참고 도서와 방법도 안내해주셔서 감사했습니다.
  
  전반적으로 매우 만족스러운 강의였고, 추천합니다.
  

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  김*호 2025.12.09

  너무 만족스러운 강의(ChatGPT를 활용한 데이터 분석)

  ChatGPT를 활용한 데이터 분석

  파이썬을 아나콘다라는 프로그램에서 구동하는데, 파이썬 언어 작성을 GPT에게 시키는 수업이였습니다.
  파이썬을 이용해서 통계분석도 할 수 있다는 점이 놀라웠고 제가 예전에 미니탭으로 분석한 결과(그림)를 강의에서 사용한 연습 데이터로 똑같이 그려보니, 완벽하게 그려서 놀랐습니다. 그림 편집 방법도 강의 중에 가르쳐 주셔서 앞으로 미니탭을 대체할 수 있을 것 같습니다.
  그리고 머신러닝을 통해 데이터를 학습하고 예측할 수 있다고 알고는 있었지만, 연습 데이터를 사용해 실제 경험해 볼 수 있었고 제가 가진 데이터로 실습을 하면서 좀더 익숙해지면 충분히 현업에도 사용할 수 있을 것 같습니다.
  이틀동안 파이썬의 언어에 대해 하나씩 설명해주시면서 이해도를 높일 수 있었고 오류가 발생하더라도 해결할 수 있는 약간의 능력을 기른 것 같습니다.

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  헉*****! 2025.12.08

  하루만에 맛볼 수 있는 AMOS

  하루만에 끝내는 논문 통계분석

  대면 강의로 프로그램의 한계를 체험할 수 있음.

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  이*백 2025.12.05

  데이터 분석 셀프서비스에 대해서 알 수 있는 유익한 강의

  Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문

  AI-studio를 활용해서 데이터 셀프분석 및 모델 시뮬레이션을 어떻게 할 수 있는지 알 수 있는 유익한 강의였습니다.

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  최*주 2025.12.05

  수강후기

  Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문

  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.
  

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  양*원 2025.12.05

  실무 모델링 프로세스를 한 번에 경험할 수 있었던 유익한 강의였습니다!

  Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문

  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. 😊