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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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    김*연 2024.02.21

    2024년 2월 19-20일 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    교육 과정이 2일이라 이론 위주의 교육이 아쉬웠지만 시간이 짧은 만큼 강사님께서 핵심적인 내용을 자세하고 간결하게 설명해주셔서 좋았습니다.
    빅데이터 모델링을 시작하려는 사람들에게 좋은 기반이 될 거 같습니다.
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    박*표 2024.02.21

    수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    다른 분들 수강 후기에서 나온 것 처럼 2일 동안 이 모든 내용을 다 둘러보기엔 시간이 부족해서 수강하면서 머리속에 지식을 우겨넣기 바쁜 감이 있었지만, 그만큼 강의가 너무 알차고 풍성해서 매 시간시간 한 단어라도 더 머리속에 집어 넣느라 즐거웠습니다.
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    두*도 2024.02.20

    2024년 2월 19-20일 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    회사 권유로 교육 참석했지만 전반적으로 만족했습니다. 먼저, 교육 환경이 정말 깨끗하고 편안해서 집중하기 좋았습니다. 또한, 강의 계획이 정확하게 고정되어 있는 게 아니라 시간이나 내용을 유연하게 조절되는 점이 좋았고요. 특히 어려운 주제를 다루는데, 둘째 날에 첫날 배운 내용을 복습하면서 시작하니까 많은 도움이 된 것 같습니다.

    수강 전에는 인터넷에 정보가 너무 많아서 어디서부터 손대야 할지 막막했는데, 이제는 어떻게 실무에 적용할지에 대한 고민을 하게될만큼 방향성을 잡을 것 같아요. 나름 큰 변화라고 생각해요.

    하지만, 한 가지 아쉬운 점이 있다면, 수업 내용이 생각보다 방대해서 모든 것을 단기간에 소화하기가 버거웠어요. 실습 시간도 좀 더 길었으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 수업을 2일에서 3일로 늘리거나, 단순히 코드를 설명하는 것이 아니라 직접 실습할 기회를 더 많이 제공한다면 더 좋을 것 같습니다.
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    박*민 2024.02.20

    오프라인 참석자 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    강사님의 말이나 발음은 정확했으나 2일 진행이라는 벽이 있어 보기에 급급하신 부분이 있는 것 같다.
    수강일이 조금 길었으면 좋았을 것 같다.
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    박*성 2024.02.20

    오프라인 참석자 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python
    넌지시 알고 있던 지식들이 정리가 되는 듯 하고 쉽게 설명해주셔서 이해하기 편했습니다.
    시행착오로 경험했던 부분들이 강의 내용에 있어서 좋았습니다.
    감사합니다.
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    김*영 2024.10.02

    SPSS Modeler

    과정아이콘 SPSS Modeler와 데이터과학
    SPSS Modeler 학습을 통해 방대한 데이터를 보다 원활하게 핸들링하고 분석할 수 있는 방법을 배울 수 있었습니다.
    프로그래밍을 어려워 하는 학생들에게 시각적으로 접근할 수 있어 도움이 될 것으로 생각됩니다.
    특히, 데이터 핸들링, 선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 신경망 모델링의 이론적인 부분과 바로 이어지는 실습을 통해 보다 효과적으로 이해할 수 있었습니다.

    연휴가 포함된 교육기간에 열혈 강의를 해 주신 정성원 박사님께 감사드립니다. 수고 많으셨습니다.
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    이*솜 2024.05.28

    SPSS Modeler와 데이터과학 수강 후기

    과정아이콘 SPSS Modeler와 데이터과학
    SPSS Modeler의 기본적인 사용법을 익히기에 좋은 수업이었다. 모델링 기법에 대해 잘 몰랐는데 상세히 예시를 통해 알려주셨습니다.
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    박*우 2024.05.24

    SPSS 모델러와 데이터과학 수강후기

    과정아이콘 SPSS Modeler와 데이터과학
    모델러 사용이 익숙치 않았는데 본 과정을 통해 세세한 사용법을 배울 수 있었고
    통계적 방법에 따른 다양한 분석방법을 익힐 수 있었습니다.
    짧은 시간동안 전반적인 기능과 활용법을 익힐 수 있어 만족스러운 강의였습니다.
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    윤*아 2024.05.13

    SPSS Modeler와 데이터과학 수강 후기

    과정아이콘 SPSS Modeler와 데이터과학
    미래에 과학적 트랜드에 앞서가는 수업이 계속 진행되길 바라며, 앞으로도 무궁한 발전을 기원드립니다. .
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    문*주 2025.01.16

    기대 이상 만족스럽습니다.

    과정아이콘 효율적인 SCIE, SSCI 논문 작성법+게재법
    다음 4가지 점에서 만족스럽습니다.

    1. 교육내용 측면: 연구설계~자료분석~논문작성~논문투고 방법에 이르기까지의 방대한 양의 내용이 일목요연하게 구성되어 교육 내용이 알찹니다.

    2. 교육방법 측면: 적절한 시간 안배로 시간에 쫓기는 느낌없이 교육이 진행된 데다가 채팅 창을 통해 교육 참여자들과의 상호작용을 지속적으로 유도하셔서 지루할 틈이 없고, 수강생들이 고도의 집중력을 발휘하게 해 주십니다.

    3. 교육공학 측면: 교수님의 강의 속도, 어조, 발음 등 강의력, 전달력이 뛰어나시고, GPT 등도 활용하여 최신 트렌드에 부합합니다.

    4. 교육평가 측면: 수리적/계량적 설명은 최소화하고, 실습에 기반을 둔 강의구성으로 교육 수강생들의 자료분석 역량이 함양되도록 하여 높은 교육 만족도를 이끌어 내십니다.


    교육에서 한가지 단점을 찾아 보자면,
    교육을 수강하고 나면 배운 내용을 토대로 얼른 논문 투고를 하고 싶다는 용기와 자신감이 용솟음쳐 한동안 수면의 양과 질이 급격히 하락하게 될 것입니다^^
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