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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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    김*진 2024.08.13

    SPSS 기초통계분석 수강후기

    과정아이콘 SPSS 기초통계분석
    그저 통계 프로그램을 기계적으로 다루는 데에서 끝나지 않고, 통계의 기초적인 부분부터 배워서 원리를 알고 응용할 수 있어서 좋았습니다. 다양한 예시를 들며 설명해 주셔서 더 잘 이해할 수 있었습니다.
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    장*빈 2024.08.13

    SPSS 기초통계분석 후기

    과정아이콘 SPSS 기초통계분석
    SPSS에 대한 기본 지식도 없는 상태에서 좋은 강의로 기반을 다진 것 같습니다.
    진행하고 있는 실험의 결과를 추후에 데이터로 바꿀 때 이번에 배운 과정들을 용이하게 사용하겠습니다.
    감사합니다.
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    홍*은 2024.08.08

    코딩없이 배우는 Python 데이터과학

    과정아이콘 코딩없이 배우는 Python 데이터과학
    강사님의 이론, 개론, 실습 모두 현업 적용에 도움이 되며 기초입문자도 쉽게 이해할 수 있었습니다.
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    최*아 2024.08.06

    파이썬 + 데이터 분석 + ChatGPT 일석삼조! :)

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    이번에 수강한 오프라인 강의는 정말로 알차고 유익한 경험이었습니다. 수강 전, 저는 기본적인 통계와 머신러닝에 대한 입문 수준의 지식만 가지고 있었고, ChatGPT를 활용한 데이터 분석과 파이썬 코딩을 현업에서 어떻게 적용할 수 있을까 궁금해하고 있었습니다. 이러한 고민을 해결하기 위해 이 강의를 수강하게 되었고, 결과적으로 매우 만족스러운 선택이었다고 생각합니다.

    가장 큰 수확은 애매모호했던 개념들을 확실히 이해하게 된 점입니다. 특히, ChatGPT를 활용해 파이썬 코드를 작성하는 데 있어서 자신감을 얻게 되었습니다. 강사님께서 제공하신 코드와 제가 ChatGPT를 통해 얻은 코드가 서로 다른 경우가 많았지만, 코드를 친절하게 설명해주셔서 더 깊이 이해할 수 있었습니다. 이 과정에서 자연스럽게 코드의 다양성과 유연성을 배우게 되어 매우 유익했습니다.

    또한, 이번 강의에서 만난 다른 수강생 분들께도 깊은 인상을 받았습니다. 우연찮게 의학 계열 종사자분들이 많았는데, 저는 경영학 전공자로서 의학 쪽은 똑같은 데이터를 바라보는 방식이 저와 전혀 다르다는 점이 새롭고 신선한 문화 충격이었습니다. 다양한 분야의 사람들과 함께 학습하는 과정에서 각기 다른 시각을 접할 수 있어 매우 즐거웠습니다. 사실 처음에는 혼자서 참여해서 조금 어색하지 않을까 걱정했는데, 다른 수강생 분들이 모두 유쾌하고 친절한 분들이라 곧 편안해졌습니다. 그리고 제공된 간식도 다양하고 맛있어서, 처음 접해본 군것질거리들을 다 맛보는 재미도 있었습니다. 강의 담당자님께도 감사합니다. 2일 동안 지루할 틈 없이 강의를 즐길 수 있었습니다.

    첫 날 첫 교시에는 아나콘다 설치 과정에서 살짝 어수선함도 있었지만, 그 이후로는 모든 것이 차분하고 일사천리로 진행되었습니다. 탐색적 데이터 분석(EDA), 회귀 예측 모델, 분류 예측 모델 순서로 강의가 진행되었고, 특히 EDA의 명확한 실행 절차와 머신러닝 분석의 절차를 일일이 넘버링하여 설명해주셔서 큰 틀을 잡는 데 많은 도움이 되었습니다. 이렇게 체계적으로 정리된 강의 덕분에 개념들이 명확하게 이해되었습니다.

    물론 지금도 너무 훌륭한 강의지만, 개인적인 욕심을 조금 더 보태면 경사하강법과 미니배치 학습에 대한 더 심도 있는 설명을 들을 수 있었으면 좋았을 것 같습니다. 또한, 오버샘플링과 언더샘플링 실습도 다뤄봤으면 더 좋았을 것 같습니다. 하지만 이 부분은 단지 더 배우고 싶은 개인적인 욕심일 뿐이며, ChatGPT를 활용해 필요한 분석 코드를 충분히 실습했기 때문에 스스로 충분히 보완할 수 있을 것이라 생각합니다. 그저 좋은 강사님의 명료한 설명으로 더 배우고 싶은 바람이 있었습니다.

    전체적으로 이번 강의는 저에게 많은 것을 가르쳐주었고, 더욱 깊이 있는 학습을 할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다. 앞으로도 이러한 기회를 통해 더 많은 것을 배우고 싶다는 생각이 들게 한 유익한 시간이었습니다. 10월은 바쁜 시기라 가능할지 모르지만, 일정이 된다면 준비 중이신 텍스트 분석 교육에도 참여하고 싶습니다 :)
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    정*열 2024.07.29

    AI 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    알찬 강의 잘 들었습니다.
    현재 직종과 거리가 있어 이해하는데 목적을 두었으나 강사님 강의가 좋아서 더 많이 이해하는 계기가 되었습니다.
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    김*수 2024.07.29

    AI 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    모델링의 'ㅁ'도 몰라도 개념을 체계적으로 배울 수 있었음
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    유*헌 2024.07.29

    AI · 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    초보수준으로 설명을 잘 해주셔서 이해하기 편했습니다.
    강의수강 환경이 쾌적했습니다.
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    김*희 2024.07.29

    AI 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    책으로만 배웠던 의사결정 나무, 인공신경망 등에 대해 세세한 설명이 유익했습니다.
    강사님이 실무에서 경험한 내용을 설명해 주시는 부분이 특히 유용할 것 같습니다.
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    조*영 2024.07.29

    ai 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 수강 후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    기본개념, 코드 모두 좋음
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    오*영 2024.07.26

    2024년 7월 25-26일 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 수강후기

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python
    단기간에 다루는 내용이 많은 편이었지만, 그래도 핵심적인 내용을 잘 다루어 주셨습니다. 강사님이 내용을 잘 이해하고 계시고 강의가 지루하지 않습니다. 비유해주시는 내용이나 제시하는 사례들이 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 강의실도 쾌적하고 컴퓨터 비치, 널찍한 책상 등 교육환경도 괜찮습니다. 무엇보다 이론과 실습을 함께 할 수 있어서 좋았습니다.

    이번 교육을 토대로 잘 몰랐던 부분을 알 수 있어서 좋은 기회였고, 제공해주신 파이썬 코드는 나중에 복습, 응용해서 활용해보려고 합니다.

    전반적으로 좋은 강의였지만 조금 아쉬운 점이라면 수강료가 조금 가격대가 있는 것 같습니다. 회사 지원이 아닌 개인이 신청하신다면 조금 부담이 되실 듯합니다. 그리고 시간의 한계로 인해 스스로 고민하면서 문제를 해결해보는 실습 시간이 다소 적어서 아쉬웠습니다.
후기작성