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📝 생생한 수강생 후기

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SPSS 통계분석(초급) 후기

과정아이콘 [국립정신건강센터] SPSS 통계분석 - 초급편
서*연 2025-10-01

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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초심자가 듣기 정말 좋은 강의에요

과정아이콘 연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략
유**나 2025-09-29

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

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김계수 교수님의 열정적인 강의

과정아이콘 연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략
김*식 2025-09-26

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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제70차 범주의 수량화 오픈하우스

과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
손*진 2025-09-24

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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범주화를 수치화

과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
김*엽 2025-09-24

항상 궁금했던 사항인데, 적시에 강의를 들어 연구에 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다.

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'범주의 수량화' 수강 후기

과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
최*주 2025-09-24

'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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강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.

과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
신*명 2025-09-24

강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.

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멋집니다_Python 과학

과정아이콘 코딩없이 배우는 Python 데이터과학
권*희 2025-09-19

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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유익한 강의 였습니다.

과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
최*정 2025-09-18

다음 교육이 있다면 또 수강하고자 합니다. ㅎㅎ

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프로세스 매크로 활용 분석 강의 후기

과정아이콘 SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용
김*연 2025-09-17

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!

전체 수강후기

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    진*재 2024.04.05

    SPSS 기초통계분석

    과정아이콘 SPSS 기초통계분석
    유익한 강의 감사합니다!
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    신*울 2025.01.21

    메타분석의 이해와 활용: 중급과정 알찬 강의였습니다.

    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    이전에 초급을 듣고, 초급으로는 부족하여 이번에 기회가 되어 중급을 들었습니다.

    처음에는 초급을 들은지 오래되어 중급이 조금 어렵게 느껴졌는데, 1일차 오전 강의 듣고나서는
    점점 기억이 나면서 재밌게 수업을 들었습니다.

    메타분석의 절차를 자세하고 쉽게 설명해주시기도 하고, 레퍼런스를 충분히 알려주시고 설명해주셔서
    논문 작성 시에도 도움이 많이 될 것 같습니다.

    항상 논문을 쓸 때, 애매한 부분에 대해서 어떤 레퍼런스를 활용해야하는지 궁금한데, 이 부분을 명확히 해주시고,
    관련 논문도 충분히 설명해주십니다.

    그리고, 중간중간 웃으시면서 이야기를 해주셔서 분위기도 따뜻했습니다.

    기회가 된다면, 초급, 중급, 고급을 모두 한번에 듣고, 연구를 진행하면 메아분석 연구에 많은 도움이 되리라 생각합니다.
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    구*자 2025.01.17

    SPSS 중급통계분석2; 회귀분석

    과정아이콘 SPSS 중급통계분석 2: 회귀분석
    강사님께서 궁금했던 회귀분석에 대해 상세하게 찬찬히 설명을 해주셨습니다. 여러 개의 예시를 충분히 반복적으로 설명해주셔서 분석 방법을 잘 이해할 수 있었어요. 감사드립니답^^
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    왕*주 2025.01.17

    자세하고 친절하게 가르쳐줍니다. 요령과 비법 섞어서

    과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
    논문작성과 게재에 대하여 자세하고 친절하게 가르쳐줍니다.
    물론 요령과 비법, AI 적용 등도 섞어서 강의합니다.
    실습과 숙제가 간간이 있는데 그걸 하려고 빈 시간들을 10여분~30분 이상 주고 수강생이 해보고 강사는 특별히 하는 일 없이 기다리는 시간들도 있습니다.
    그래서 핵심만 주입식 강의로 하면 4시간 정도도 가능하다고 보입니다만 그러면 실습 없이 해보아야 겠지요.
    어느 정도 아시는 분은 길게 느끼실 수도 있습니다.
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    한*국 2025.01.17

    연구논문작성의 지침서

    과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
    연구논문을 써야하는데 막막하고 어디서 신뢰할 만한 정보를 구하기도 정말 어려운데 이런 수준 높은 강의가 있어서 많은 도움 됐습니다. 감사합니다
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    김*정 2025.01.17

    도움이 많이 됩니다

    과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
    논문을 처음 시작할때도 쓰고 있는 중에도 여러가지 tip들을 많이 배울수 있고 실습도 있어서 도움이 많이 되었습니다.감사합니다.
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    윤*정 2024.12.20

    Chat GPT를 활용한 데이터 분석 수강 후기

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    머신러닝, 파이썬 등 어려운 용어(프로그램)를 자세히 설명해 주셔서 감사합니다.
    이틀동안 기본정보를 얻고 가게 되어서 유익한 교육이었습니다.
    유사한 강의가 있으면 또 듣고 싶습니다.
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    이*은 2024.12.20

    ChatGPT를 활용한 데이터 분석 수강 후기

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    이부일 강사님의 "ChatGPT를 활용한 데이터 분석" 강의는 데이터 분석에 대한 실질적인 이해와 활용을 돕는 데 큰 도움이 되었습니다. 저는 기존에 ChatGPT와 Python을 다룬 경험이 있는 상태에서 수강했지만, 강의는 초보자도 이해하기 쉽게 구성되어 있었습니다. 기초 사용법부터 차근차근 진행되었기 때문에 Python이나 ChatGPT 사용 경험이 없는 분들도 부담 없이 수강할 수 있을 것 같습니다.

    강의의 첫날에는 아나콘다 주피터 노트북을 활용하여 데이터의 최소값, 최빈값, 상자그림, 바이올린그림 등 다양한 차트를 파이썬으로 확인하고, 해당 대표값을 가지고 분석하는 방법을 배웠습니다. 강사님께서 직접 태블릿으로 필기하는걸 보여주셔서 시각적으로 각 차트가 전달하는 의미를 명확히 이해할 수 있었습니다.

    둘째 날에는 머신러닝 기법에 대한 기본 개념과 주요 분석 방법들을 배울 수 있었습니다. 특히, 중위수 절대편차와 평균값의 오류와 같은 데이터 분석의 핵심 개념을 강사님께서 실생활 사례와 연결하여 설명해 주신 부분이 매우 인상 깊었습니다. 이론만 배우는 것이 아니라 실질적인 데이터 문제를 해결하는 방법까지 배울 수 있었던 점이 큰 장점이었습니다.

    이부일 강사님의 학문적 깊이와 데이터 분석 기업 운영 경험이 강의에 잘 녹아 있어,
    이틀이라는 짧은 시간이었지만 밀도 높은 학습을 경험할 수 있었습니다. 데이터 분석에 관심 있는 분이라면 꼭 한 번 들어보기를 추천드립니다.
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    하*인 2024.11.26

    Chat GPT를 활용한 데이터 분석

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    파이썬이라는 낯선 언어를 조금 더 쉡게 만들어 줄 수 있는 ChatGPT 활용 교육이였으며, 어떤 분야에 적용할지만 잘 연구한다면 획기적인 자료를 추출할 수 있을 것 같다.
    강사님의 전문성도 높았으며, 강의 또한 수준높고 즐거웠다.
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    이*용 2024.11.26

    ChatGPT를 활용한 데이터 분석, 수강후기

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    기초적인 수준으로 활용하던 ChatGPT 를 데이터 분석에 활용한다고 해서 강좌에 관심이 많았습니다.
    자칫하면 Python 코딩을 배우지 않은 것도 배운 것도 아닌 어중간한 ChatGPT 활용이지 않을까 걱정도 했습니다.

    그런데, 막상 오프라인 강의를 들으면서 공연한 걱정을 했구나 하는 생각에 기대가 더 커졌습니다.
    그동안 데이터 분석에 들였던 수고를 돌이켜보면 ChatGPT 를 활용한 데이터 분석은 차원이 다른 경험이네요.

    사례를 중심으로 샘플 데이터를 활용하는 과정이 예상했던 것보다 손 쉽고 유익했습니다.
    학술적 배경을 갖추고 실무에서 비즈니스를 하시는 강사님이어서 강의 운영도 따라가기 훨씬 용이했습니다.

    특히, ChatGPT 활용과 Python 코딩을 맛보면서도 통계학 이론을 정말 이해하기 쉽게 설명해 주셔서 인상적이었습니다.
    기술통계량, 다변량, 시계열 데이터 분석을 해왔던 분들에게 튼튼한 이론적 배경까지 다져주셔서 참 좋았습니다.

    생성형 AI, ChatGPT, 머신러닝 등 혁신은 다가오는데 무엇부터 준비해야 할까 고민하시는 분들께 강추합니다!
후기작성