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📝 생생한 수강생 후기

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전반적으로 매우 만족스러운 강의였고, 추천합니다.

과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
김*하 2025-12-09

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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너무 만족스러운 강의(ChatGPT를 활용한 데이터 분석)

과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
김*호 2025-12-09

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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하루만에 맛볼 수 있는 AMOS

과정아이콘 하루만에 끝내는 논문 통계분석
헉*****! 2025-12-08

대면 강의로 프로그램의 한계를 체험할 수 있음.

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데이터 분석 셀프서비스에 대해서 알 수 있는 유익한 강의

과정아이콘 Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문
이*백 2025-12-05

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

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수강후기

과정아이콘 Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문
최*주 2025-12-05

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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실무 모델링 프로세스를 한 번에 경험할 수 있었던 유익한 강의였습니다!

과정아이콘 Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문
양*원 2025-12-05

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. 😊

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알테어 입문자도 쉽게 접근할 수 있는 유익한 모델링 프로세스 교육이었습니다!

과정아이콘 Altair RapidMiner AI Studio 셀프서비스 데이터 분석 입문
박*아 2025-12-05

이번 교육은 알테어를 처음 써보는 저 같은 사람도 금방 흐름을 이해할 수 있을 만큼 체계적으로 구성되어 있었습니다. 또 모델링 프로세스를 자세히 다뤄주셔서 실제 업무에 바로 적용할 수 있을 것 같은 강의였어요. 무엇보다 교수님이 직접 차근차근 설명해주셔서 이해가 훨씬 수월했습니다.

강의를 듣기 전에는 알테어로 간단한 토이 프로젝트를 하는 강의일거라 생각했는데, 막상 들어보니 문제 정의부터 데이터 준비, 모델링, 하이퍼 파라미터 최적화, 모델 해석까지 전체 프로세스를 다뤄주셨습니다. 설명도 단계별로 잘 정리되어 있어 어렵게 느껴지지 않았고, 중간중간 진도를 확인해주셔서 흐름을 따라가기에도 좋았습니다.

초반에는 문제 정의를 어떻게 해야 하는지, 그리고 실무에서 자주 겪는 데이터 이슈와 해결 방법을 실습과 함께 설명해주셨는데, 이 부분이 실무감 있어서 도움이 됐습니다.

모델링 파트에서는 기본적인 회귀모델부터 SVM, KNN같은 알고리즘까지 직접 다뤄볼 수 있었습니다. 또 선형회귀 개념도 회귀 분석을 잘 모르더라도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 풀어주셔서 부담 없이 들을 수 있었습니다. 또 목적에 따른 시각화 방법, 실무 관점과 연구 관점의 평가 지표 비교, 시뮬레이션 방법에 대한 실습까지 자연스럽게 이어지는 구성이라 흐름이 매우 좋았습니다.

하이퍼 파라미터 최적화는 특히 시각 자료가 좋아서 이해가 잘 됐고, 어떤 기준으로 모델을 조정해야 하는지 감을 잡는 데 도움이 됐습니다. 강의 속도도 빠르지도 느리지도 않고, 적당해서 따라가기 편했습니다. 교수님이 전체 과정을 도식화해 설명해주신 덕분에 머릿속에 정리되는 데에도 큰 역할을 한 것 같아요.

무엇보다도 알테어를 이번에 처음 접했는데도 막연한 낯설음이 크게 해소됐다는 점이 좋았습니다. "나 이제 알테어 잘한다"고 할 수는 없지만, 최소한 "이 교육을 바탕으로 혼자 학습을 이어갈 수 있겠다"는 확신은 생겼어요. 이후 적용과 연습은 제 몫이지만, 시작 자체를 편하게 만들어준 양질의 교육이라는 생각이 듭니다.

종합적으로 보면, 알테어 입자가 듣기에 부담 없는 구성인데도, 실무 모델링 프로세스를 경험할 수 있을 만큼 내용이 꽉 찬 강의였습니다. 교수님이 직접 설명해주신 덕분에 이해도 높고, 전체적으로 알찬 시간이었습니다.
좋은 교육이었습니다!

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AI에 대한 오해를 해소

과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
조*웅 2025-12-02

AI에 대한 개념을 정립하고 사용자의 생각과 관점에 따라 많은 활용도를 가질 수 있는 시간이었습니다.

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어려운 내용을 쉽게!

과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
김*현 2025-12-02

저에게는 어려운 내용을 쉽게 알려준 강의였습니다. 제 연구에 천천히 적용해보려고요!다음에는 대면으로 들으면 더 좋을것같습니다.

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실질적이고 유익한 강의였습니다.

과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
홍*현 2025-12-02

실제 업무에 바로 활용할 수 있을만큼 실질적이고 유익한 내용이었습니다. 특히 프롬프팅이나 자동화 부분에 대한 설명을 자세히 해주셔서 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다.

전체 수강후기

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    최*두 2025.11.27

    수강 후기(생성형AI로 배우는 정책 문서 연구 보고서 실무 테크닉)

    과정아이콘 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉
    이번 교육을 통해 생성형 AI는 정책 문서를 대신 작성하는 도구가 아니라, 사람의 사고 구조를 명확히 하면서 경험을 확장해 주는 협력자라는 점을 다시 느낄수 있는 교육이었습니다.
    생성형 AI는 업무에서는 효율·품질·확장성과 일상에서는 정리·관리·학습 지원이라는 강점이 뚜렷하지만, 두 영역 모두에서 검증·판단·자기 사고력 유지라는 균형이 중요하다는 점도 확실히 체감할 수 있었다.

    너무 유익한 교육이었습니다.

    감사합니다.
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    신*빈 2025.11.27

    흥미로운 내용이 많고 어렵지 않게 가르쳐 주셔서 좋아요!

    과정아이콘 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉
    항상 GPT를 활용하면 좋겠다는 생각은 하지만 활용하는 방법을 잘 몰라서 .. 무료버전으로만 조금 끄적이는 정도였는데, 강의에서 흥미로운 기능들을 많이 다뤄주셔서 좋았어요!

    특히 챗봇을 만들어 두고 계속 활용할 수 있는 기능이 정말 흥미로웠고, 가르쳐주신 챗봇 만들기 방법을 통해 앞으로 다양한 챗봇을 만들어 다양한 업무에 활용할 수 있을 것 같아요 !!

    강사님께서 어렵지 않게 교육해 주셔서 따라하는데 무리가 없었고, 교육생들에게 최대한 많은 내용을 전달해 주시고 싶어하시는 마음이 느껴졌습니다 :)

    다음에도 이런 강의가 있으면 또 수강하고 싶습니다 ! 좋은 강의 감사합니다 !!
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    최*주 2025.11.27

    생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉 수강 후기

    과정아이콘 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉
    "생성형 AI로 배우는 정책 문서 연구 보고서 실무 테크닉" 강의를 통해 생성형 AI의 최신 트렌드를 이해하고, 실무 문서 작업에 즉시 적용할 수 있는 구체적인 테크닉을 배울 수 있어 좋았습니다. 특히 강사님의 풍부한 경험을 바탕으로 이론과 실습이 균형 있게 구성되어 생성형 AI를 업무 생산성의 '증폭기'로 활용하고자 하는 실무자에게 매우 유익하였습니다.

    강의 초반에는 AI가 일자리에 미치는 영향과 생성형 AI 시대에 요구되는 새로운 역할과 역량을 알 수 있었습니다. 또한 ChatGPT의 최신 기능인 GPT-5.1 Adaptive Reasoning, Custom GPTs, Memory, Deep Research 등 전문가 수준의 기능들을 실제 예시와 함께 상세히 알려주셔서 쉽게 이해할 수 있었습니다.

    보고서/기획안 작성의 핵심인 원하는 답을 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리와 할루시네이션을 줄일 수 있는 방법을 구체적으로 알려주셔서 정보의 정확도를 높이는데 유익하였습니다. 할루시네이션 관리 방법으로는 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션의 유형을 분류하고 명시적 지침과 SearchGPT 및 Fact Check 기능을 활용한 대응 방안을 배웠고, 답변을 최적화하는 방법으로는 프롬프트를 통해 내용과 형식을 명확하게 분리하여 AI에 지시함으로써 원하는 보고서 구조와 논리를 갖춘 결과물을 얻는 실질적인 방법을 익혔습니다.

    문서 작업에 필요한 다양한 생성형 AI의 활용 사례를 배웠는데 "Advanced Data Analysis" 기능을 활용한 데이터 분석 및 시각화 방법, "ChatGPT Deep Research와 "Canvas" 기능을 활용한 문서 요약 및 편집, "DALL-E"와 "Gemini Imagen"를 활용한 시각 자료 생성 방법 등 신세계를 보는 듯 했습니다.

    강의를 통해 단순한 AI 기능 소개를 넘어 AI의 원리에 대한 이해를 바탕으로 실질적인 프롬프트 엔지니어링 전략을 배울 수 있었습니다. 앞으로 AI를 활용한 문서 작업의 생산성을 획기적으로 개선할 수 있을 것 같아 설렘니다.
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    한*국 2025.11.27

    재수강했습니다

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    기술 발전에 따른 최신 ai 정보를 계속 업데이트 하시기 때문에 강의 내용은 재수강을 해도 새로운 내용이 대부분이었습니다. 몰랐던 새로운 정보를 알게 돼서 업무 처리에 많은 도움이 될 것 같습니다. 강의 감사합니다.
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    차*영 2025.11.27

    AI 활용법을 쉽고 재밌게, 알차게 배우고 싶다면 꼭 수강해보세요!

    과정아이콘 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉
    AI 활용법을 누구나 들어도 쉽게, 하지만 전문적이게 보일 수 있는 다양한 방법들을 알 수 있는 특강이었습니다.
    다양한 직무, 전공에 많은 도움이 될 것 같아요! 긴 시간 수고 많으셨습니다~
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    손*은 2025.11.26

    좋은 강의 감사합니다

    과정아이콘 Chat GPT를 활용한 텍스트 분석
    텍스트분석을 하기 위한 전반적인 과정을 알기 쉽게 알려주셔서 감사드립니다.
    또한 중간 중간 교육생들이 따라오는지 체크해주시며, 천천히 실습 진행하며 배려해주셔서 잘 따라갈 수 있었던 것 같습니다.
    텍스트분석 이후 시각화하고, 결과를 활용할 수 있도록 실전 팁들을 알려주셔서 감사합니다.
    이틀 동안 강의 잘 이끌어주셔서 고생 많으셨습니다. 감사합니다.
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    김*정 2025.11.25

    Chat GPT를 활용한 텍스트분석

    과정아이콘 Chat GPT를 활용한 텍스트 분석
    좋은 강의 감사합니다.
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    임*진 2025.11.19

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    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    처음 메타분석을 접하는 초보인데 초급-중급 과정이 많은 도움이 되었습니다
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    임*진 2025.11.19

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    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 초급과정
    많은 도움이 되었습니다
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    황*희 2025.11.18

    메타분석에 도움이 많이 되는 강의입니다. 적극추천합니다.

    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    다른 일정이랑 겹쳐서 중간중간에 들어야했지만 교수님께서 강의자료를 꼼꼼하게 준비해주시고
    질문에 대한 답도 잘해주셔서 잘 따라갈 수 있었습니다.
    논문을 쓰면서 다시 들어도 좋을 강의입니다.
    교수님 감사합니다.
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