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📝 생생한 수강생 후기

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ChatGPT를 이용한 데이터 분석

과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
이*정 2025-05-02

ChatGPT를 데이터 분석에 제한적으로 사용하였으나,
이번 강좌를 통해 ChatGPT를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 배울 수 있었습니다.

어려운 통계 개념을 이해하기 쉽게 설명해 주시고,
탐색적인 데이터 시각화에서 빅데이터를 활용한 예측 모델링 기법까지 쉽고 자세히 설명해 주셔서
많은 도움이 되었습니다.

또한 강연 뿐 아니라, 인공지능 시대에 가져야 할 자세 등 시야를 넓힐 수 있는
좋은 말씀들을 많이 해 주셔서 소중한 시간이 되었습니다.

귀한 강연해 주신 이부일 대표님께 많은 감사를 드립니다.

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제69차 오픈하우스 (베이지안 추론)

과정아이콘 [25.04.30] 69차 오픈하우스 - SPSS Bayesian Statistics
손*진 2025-04-30

제69차 오픈하우스 주제로서 베이즈추론을 수강하였습니다.
사실, 이번 세미나에서 제일 궁금했던 것은 SPSS에서 회귀분석을 베이지안 방법으로 어떻게 구현할 수 있을까 였습니다. 2번째 세션 실습에서 이러한 방법에 대해 구체적으로 배울 수 있었습니다.
세션 1에서 베이즈 추론의 기본 개념을 배웠어요. 사전확률과 사후확률은 어떻게 다른가? 등. ‘원인에 대한 추론을 한다.’라는 말을 처음에는 이해하기 어려웠습니다. 지금까지 통계시간에서 결과에 대한 원인이 무엇인가를 배웠는데, 역확률?이라는 개념은 좀 생소했습니다. 원인에 대한 확률이라는 베이즈의 기초개념을 쉬운 예로서 설명을 해 주셨습니다. 사실 우리의 뇌도 이미 베이즈적인 추론을 통해 학습을 한다는 ‘베이즈 뇌 모형’으로 잘 이해가 되었구요.
빈도론적 추론과 베이즈 추론이 갖는 차이점으로 사전(prior)을 곱할 경우에 다르다는 설명으로 요약해주셨습니다.
또한, SPSS를 사용하여 대부분의 베이지안 통계치가 가능하다는 걸 알게 되었습니다. 가장 쉬운 one sample binomial를 통해 베이즈 신뢰구간 및 점 추정치를 설명해 주셨습니다.
2번째 세션에서 본격적으로 SPSS실습이 있었는데요. 선형회귀계수에 대한 베이지안 추론방법을 익혔습니다. 마지막 질문 세션에서 전통적인 방법의 신뢰구간과 베이지안 신뢰구간 차이점을 명쾌하게 설명해 주셔서 마무리까지 잘 배웠습니다.
항상 원활한 진행을 해 주시는 데이터솔류션 스탭진에게 다시 한 번 감사드립니다요.

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"실용적이고 이해하기 쉬운 최고의 강의!"

과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
이*훈 2025-04-29

이번 강의를 통해 정말 많은 것을 배울 수 있었습니다.
처음에는 다소 어렵게 느껴졌던 내용들도 강사님의 체계적인 설명과 실습 중심의 수업 덕분에 자연스럽게 이해할 수 있었습니다.
특히 실제 사례를 바탕으로 한 설명이 인상 깊었고, 배운 내용을 바로 실전에 적용할 수 있다는 자신감도 생겼습니다.

강의 자료와 수업 방식 모두 체계적이었으며, 질문에도 친절하고 성실하게 답변해주셔서 큰 도움이 되었습니다.
수업을 들으며 스스로의 역량이 한층 성장했다는 것을 느낄 수 있었고, 앞으로의 실무에도 큰 힘이 될 것 같습니다.

좋은 강의를 제공해주신 모든 분들께 감사드리며, 다음 과정도 꼭 수강하고 싶습니다.
강력히 추천합니다!

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
노*태 2025-04-24

이번 NoCode 기반 AI Agent 워크플로우 구축 교육은 실무에 바로 적용할 수 있는 실습 중심의 구성으로 매우 유익했습니다.
기초 개념을 쉽게 풀어 설명해주신 덕분에 AI나 LLM이 처음인 사람도 큰 어려움 없이 따라갈 수 있었고, 챗봇 제작, API 연동, 자동화 흐름 구축 등 모든 내용이 실제 업무에 바로 활용 가능한 형태였습니다.
강사님의 높은 강의 집중도와 열정적인 진행도 인상적이었고, 실습에 필요한 API Key를 직접 제공해주시는 등 수강생을 배려하는 모습도 돋보였습니다.
복잡한 코딩 없이 AI 도구를 실무에 접목해보고 싶은 분께 강력히 추천드립니다.

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NoCode 기반 AI 실습, 입문용으로 딱 좋았습니다!

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
전*민 2025-04-24

생성형 AI가 대세라는데, 뭘 어디서부터 어떻게 배워야 할지 막막했던 저에게 딱 맞는 강의였습니다.

강사님께서 기초부터 차근차근 설명해주셨고, 온라인 강의임에도 불구하고 높은 텐션과 몰입도 있는 강의 진행 덕분에 지루할 틈이 없었습니다. 특히 Dify 실습을 위한 LLM API Key를 강사님께서 사비로 제공해주신 점은 정말 감동이었어요..! 덕분에 아무 제약 없이 실습에 집중할 수 있었습니다.

저는 웹개발을 해왔지만, AI나 LLM, RAG 같은 개념은 거의 처음 접했어요.
그런데 NoCode 기반 툴을 활용해서 실제 에이전트를 만들고, 커스터마이징해보는 과정을 따라가다 보니 AI에 대한 장벽이 생각보다 높지 않다는 걸 알게 됐습니다. ‘나도 할 수 있겠는데?’ 싶은 자신감도 생겼습니다..!

강사님께서 "이런 툴을 학생 때부터 배운다면 얼마나 좋을까" 하시던 말씀도 정말 와닿았습니다.
AI에 대한 막연한 부담감을 덜고 싶거나, 실무에 당장 쓸 수 있는 도구를 찾는 분들에게 이 강의는 정말 유용한 시작점이 될 것 같습니다!

이틀이 아깝지 않았던 최고의 강의였습니다.
강력 추천합니다! 🙌

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
김*진 2025-04-24

실제로 사용만 했던 AI를 직접 다뤄보는 좋은 경험이었습니다.
챗봇, 에이전트 등을 직접 만들고 사용하는 경험이 좋았습니다.

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
한*인 2025-04-24

AI Agent의 개념에 대해 쉽게 알 수 있었고 활용법에 대해 배울 수 있어 유익했습니다.

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
김*준 2025-04-24

알기 쉽고 이해가 바로되는 개념설명과 코드 없이 AI를 이용하여 챗봇, 워크플로우를 손쉽게 구성할 수 있어 좋은 강의였던 것 같습니다.
실제 업무 환경에 LLM 기반 설계 능력 또한 기를 수 있어 좋았고 다양한 실습을 해볼 수 있어서 유익했습니다.

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
이*준 2025-04-24

요즘 핫한 LLM 모델을 연동해서 채팅워크플로우 등을 구축해볼 수 있어서 좋았습니다.
강사님께서 초보자분들도 이해하기 쉽게 설명해 주셔서 좋았습니다.

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NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축 수강 후기

과정아이콘 NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축
최*아 2025-04-23

이번 온라인 웨비나 강의는 기대했던 것보다 훨씬 알차고 인사이트가 풍부한 시간이었습니다. 처음에는 노코드 기반으로 AI 워크플로우를 구성한다는 것이 과연 얼마나 실용적일까 싶었는데, 강의가 진행될수록 그런 의구심은 자연스럽게 사라졌습니다. 특히 교재에 담긴 내용이 단순한 기능 소개를 넘어, 전체 시스템의 구성 원리와 구조적 사고를 함께 익힐 수 있도록 구성되어 있어 매우 인상 깊었습니다.

Dify 플랫폼을 중심으로 LLM을 활용한 애플리케이션을 어떻게 설계할 수 있는지 단계별로 설명해주셨고, 다양한 모델과 연결해 실제 챗봇, 텍스트 생성기, 문서 검색 봇을 구현하는 과정이 구체적으로 다뤄졌습니다. 단순한 사용법이 아니라, 프롬프트 설계나 검색 최적화 방식까지 세밀하게 설명해주셔서 실무 활용까지 염두에 두고 학습할 수 있었습니다.

비교적 여유로운 환경에서 집중하고 싶어 온라인으로 수강하게 되었지만, 수업이 진행될수록 ‘현장에서 들었으면 더 좋았겠다’는 아쉬움이 커졌습니다. 듀얼모니터를 활용해 실습을 따라가며 몰입하려고 노력했지만, 강사님 설명에 바로 질문하고 피드백을 받으며 함께 워크플로우를 조정해보는 현장의 분위기는 화면 너머로는 온전히 전달되기 어려웠던 것 같습니다. 실습 중심의 구성이다 보니 직접 손으로 만져보고 흐름을 잡아가는 경험이 더해졌다면 이해가 더 깊어졌을 것 같다는 생각이 들었습니다.

그럼에도 불구하고 RAG 구조에 대한 설명은 온라인 수강 환경에서도 충분히 명확하게 전달되었습니다. 단순히 문서를 업로드해 답변을 생성하는 방식과 달리, 문서를 청크 단위로 분리하고 임베딩하여 벡터로 저장한 뒤, 의미 기반으로 검색하는 구조를 하나하나 따라가며 익힐 수 있었습니다. 유사도 기반 검색을 통해 정확도와 효율성을 높이는 원리까지 함께 설명되어 있어, 문서 기반 챗봇의 완성도를 끌어올리는 데 매우 실용적인 정보였습니다.

워크플로우와 AI 에이전트의 차이를 비교해주는 부분도 매우 유익했습니다. 사전에 정의된 흐름을 따라가는 워크플로우와 자율적으로 판단하고 작업을 수행하는 에이전트는 구조적으로 전혀 다른 방식인데, 이를 실제 사례를 통해 자연스럽게 이해할 수 있었습니다. 특히 연말정산 챗봇, 웹 리서치 기반 보고서 작성기와 같은 실습 예시들은 각 기능을 실전에서 어떻게 연결해야 할지에 대한 감각을 길러주기에 충분했습니다.

강사님께서 각 개념을 굉장히 열정적으로, 또 체계적으로 설명해주셔서 따라가기에 수월했지만, 워낙 다루는 내용이 풍부하고 밀도 높다 보니 수업 시간이 유독 짧게 느껴졌습니다. 중요한 개념 하나하나를 짚어가며 실습과 함께 익히는 흐름이다 보니, 집중해서 따라가는 동안 시간 가는 줄 몰랐던 것 같습니다. 그만큼 강의가 내내 몰입감 있게 진행되었고, 실질적인 이해와 응용력을 키우는 데 많은 도움이 되었습니다.

이번 강의를 통해 단순히 AI 기술을 이해하는 수준을 넘어, LLM과 RAG, 에이전트를 활용한 자동화 워크플로우를 실제로 어떻게 구성할 수 있는지에 대한 전반적인 시야를 갖게 되었습니다. 수업 덕분에 많은 내용을 익힐 수 있었고, 강사님의 설명을 따라가며 ‘AI를 활용한 실질적인 문제 해결’이 가능하겠다는 확신도 생겼습니다. 다음에 기회가 된다면 꼭 오프라인으로 다시 수강해보고 싶습니다. 의미 있는 시간 마련해주셔서 감사합니다. :)

전체 수강후기

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    박*경 2024.05.17

    네트워크메타분석

    과정아이콘 (Live)메타분석 고급3: 네트워크메타분석
    지난 다변량 및 다층 메타분석에 이어 네트워크 메타분석도 교수님의 자세한 설명과 안내로 앞으로의 연구 계획에 많은 도움이 될 것 같습니다.
    낯설었던 R도 점차 친숙해지고 있고, 분석에 도움이 되는 여러 정보도 함께 주셔서 귀한 시간이 되었습니다.
    꼼꼼하게 작성되어있는 안내 교재를 통해 다시 한 번 복기해보고 이른 시일내에 연구에 네트워크메타분석 연구에 도전해보고자 합니다.
    감사합니다.
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    홍*현 2024.05.17

    선형회귀분석을 넘어

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    이번 실습강의를 통해 선형회귀분석의 확장을 위한 다양한 분석 방법에 대한 이론과 실습을 짧은 시간에 두루 접할 수 있어서 좋았습니다. 다양한 상황 속에서 다양한 데이터를 다뤄야 할 때 선형 회귀분석만으로는 적용이 어려운 경우가 있을 수 있는데 이번 실습강의 내용이 큰 도움이 될 것 같아 유용했습니다.특히 기존에는 SPSS에서는 불가능하다고 생각했었던 다양한 기법들이 R 및 파이썬과의 연동을 통해 SPSS에서도 모듈확장이 가능하다는 점이 놀라웠습니다. SPSS도 이제 보다 유연하게 확장할 수 있다는 점에서 앞으로 보다 다양한 분석이 가능해질 것이라는 점도 기대가 되었습니다. 열띤 강의를 해주신 정성원 센터장님 및 함께 수고해주신 스탭 모든 분들께 감사드리며 앞으로도 좋은 강의를 많이 부탁드립니다. 감사합니다.
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    임*택 2024.05.16

    102차 실습세미나 수강 후기

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    선형 회귀분석을 처음 수강하게 된지 벌써 12년이 지났네요.
    제가 처음 회귀분석을 배울 때 힘들었던 것은 기본 가정사항의 검증이었습니다.
    오늘 강의에서도 말씀해주신 선형 회귀분석의 "기본 가정사항"은 일반 분석에 비해 종류가 많고, 사실 분석하는 것 보다 가정사항을 검증하는게 더 복잡하고 어렵다고 생각하고 있었습니다.
    제가 속해 있는 보건학분야...특히 영상의학 분야에 적용하기에는 오늘의 분석 방법들은 매우 고급 분석에 해당하는 분석이 되겠지만 "선형 회귀분석"을 하면서 가정사항이 충족되지 않을 때 분석의 장벽에 가로막혔던 제 경험에 비추어 보아 A가 안될 때 B를 선택할 수 있는 지식의 안목이 넓어진것 같습니다.
    그 중에서도 오늘 배웠던 로버스트 회귀분석과 분위수 회귀분석법이 제게는 도움이 될것 같네요.

    빅데이터 러닝센터에서 받는 교육은 체계적으로 작성된 교육자료와 함께 실습할 수 있는 최신 프로그램을 제공받을 수 있어 타 기관의 교육에 비해 보다 효율적인 교육이 이루어지는것 같습니다.
    무엇보다 SPSS 29.0 버전을 경험해보면서 데이터 솔루션의 확장팩을 사용해 볼 수 있었고, 오늘 교육을 통해 추가 분석법을 설치하는 방법까지 알게되어 저 개인적으로는 한단계 업그레이드 되는 기회가 되었던것 같습니다.

    공부를 하면서 아무리 교육이 좋아도 본인 스스로 복습하면서 실제 분석에 적용해보지 않으면 그 지식은 금방 잊혀져 버린다고 생각하고 있습니다.
    오늘 쌓은 지식이 "나의 것"이 될때까지 열심히 파헤쳐 보겠습니다. ^^
    정성원 센터장님 목이 안좋은 상태에서도 열강하시느라 수고하셨습니다.
    감사합니다.
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    손*진 2024.05.16

    SPSS29 New features 선형회귀 진화

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    회귀분석의 확장이 어느 정도일까 궁금하였는데, 오늘 강의에서 회귀방법의 중요성을 다시금 느끼게 된 강의였습니다. 회귀모형의 가설 검정과 그에 대한 문제점이 생기는 경우, 그 대안으로 다양한 분석법을 익히게 되었습니다. 로버스트 회귀, 분위수 회귀는 익히 들어서 알고 있었지만, 조금은 생소한 Tobit 회귀, PLS 회귀는 새롭게 학습하여 확장 가능한 모델임을 인식하였습니다. 새로운 모형을 추가하다 보니, R과 연동 부분이 조금은 아쉽지만, 앞으로 SPSS와의 연계 부분은 추가로 늘어나면서 계속 보완 될 것으로 기대합니다. 회귀모델의 연장선에서 최근 주목 받고 있는 기계학습법이나 ChatGPT를 이해 할 수 있었습니다. Ridge 회귀, Lasso 회귀 및 Elastic Net 방법을 통해 좀 더 쉽게 기계학습이나 ChatGPT에 학습 동기가 부여 되어 짧은 3시간이 알 찬 강의가 되었습니다.
    오늘도 수고해 주신 스탭 분들 늘 감사해요!
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    김*영 2024.05.16

    2024년 5월 16일 선형회귀 분석의 진화 수강후기

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    회귀 분석에도 다양한 분석 방법(로버스트, 토빗, 분위수, PLS, 낫소, 리지)이 있고 다양한 상황에서 적합한 분석 방법이 있음을 확인할 수 있는 과정이었습니다.

    회귀 분석의 다양한 방법과 그 의미를 탐구하고 실습 할 수 있는 유익한 시간이었습니다. 실습한 내용을 반복하며 확인해 봐야 겠습니다.

    또한 나의 결과 자료가 어느 분석 방법을 적용하였을 때 이상적인 결과가 나오는지 찾아가는 것도 쉽지 않겠다는 생각이 들었습니다.

    좋은 강의를 해 주셔서 다양한 각도와 다양한 방법으로 나의 자료를 바라봐야겠다 는 생각이 듭니다.

    더 유익한 내용으로 다시 뵐게요~~

    수고하셨습니다.
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    김*준 2024.05.14

    Ansible을 활용한 OCP 설치의 자동화

    과정아이콘 OCP Installation Hands-On With Ansible (BareMetal)
    기존에 내부적으로 OCP를 설치했을 때 휴먼 에러로 많은 고생을 했었는데,
    이를 획기적으로 줄일 수 있는 Ansible을 사용한 Openshift 설치 방식을 배울 수 있어서 좋았습니다.
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    백*아 2024.05.13

    우종필 교수의 Amos 다중집단분석 교육 수강 후기

    과정아이콘 우종필 교수의 Amos 다중집단분석
    이론과 실기의 구성이 적절하여서 만족스러움
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    안*석 2024.05.13

    우종필 교수의 Amos에서 통제변수, 매개변수, 조절변수의 사용 수강 후기

    과정아이콘 (Live)우종필 교수의 Amos에서 통제변수, 매개변수, 조절변수의 사용
    우교수님은 항상 어려운 개념을 Clear하게 전달해 주십니다.
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    강*록 2024.05.13

    우종필 교수의 Amoos에서 통제변수, 매개변수, 조절변수의 사용 수강 후기

    과정아이콘 우종필 교수의 Amos에서 통제변수, 매개변수, 조절변수의 사용
    아주 만족합니다. 교수님 강의가 정말 이해가 잘 되고 도움이 되었습니다.
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    이*진 2024.05.13

    수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    질문에 대한 피드백이 빨라서 좋았다.