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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.

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    양*훈 2024.11.26

    'ChatGPT를 활용한 데이터 분석' 수강후기

    과정아이콘 ChatGPT를 활용한 데이터 분석
    이부열 대표님의 'ChatGPT를 활용한 데이터 분석' 수강후기입니다.
    온오프 동시진행으로 힘드셨을텐데 저는 오프라인 교육을 들었습니다.
    역시 오프라인이 확실히 효과가 좋습니다.
    대표님의 깊이있고, 열정적인 강의 덕분에
    ChatGPT의 위력을 새삼 느꼈으며
    데이터분석시 얼마나 유용한 비서역할을 하는지 알게됬습니다.
    다시 한번, 좋은 강의에 감사드립니다.
    덕분에 많이 배웠습니다.
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    손*진 2024.11.22

    중급 메타 분석 - 2일간

    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    전체 4일에 걸쳐 초, 중급 메타분석을 수강하여 메타분석에 자신감을 갖게 되었습니다. 한 번은 완독을 하고 싶었던 Intro. Meta-Analysis (Borenstein, et al, 2nd) 원서를 쉽게 해독할 수 있는 좋은 워크샵이였습니다. 무려 5백 쪽에 달하는 Borenstein 교재를 거의 다 커버해서 어려웠던 부분이 다 풀렸습니다. R code까지 다 올려 주셔서 초심자들도 직접 수행하면서 따라 만 하면 흥미를 느낄 수 있었고요. 개념적으로 어려웠던 부분이 실시간 채팅으로 해결되었습니다. 사실 메타분석은 효과크기, 고정 및 랜덤효과, 이질성 검증 등 기본 개념 만 습득하면, 굳이 직접 자료 수집할 필요도 없이 문헌수집을 통해 얼마든지 논문 작성이 가능하다고 봅니다. 최신 연구동향, 여러 분석도구까지 다 섭렵해 주었습니다. 앞으로 'SPSS로 쉽게 배우는 meta 분석'을 개설할 예정이라고 하시니 내년에 다시 듣고 싶습니다. 아직은 pull-down menu 방식 SPSS가 제일 만만하고 잘 이해됩니다.
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    김*아 2024.11.22

    메타분석 초급,중급 by 황성동교수님

    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    # 강의 내용
    오랫동안 강의를 해오신 경험을 바탕으로 정확하고 쉽게 설명해주셔서, 관록이 느껴지는 강의였습니다.
    메타분석, R 모두 생소했는데 많은 도움이 되었습니다.

    # 소통
    따뜻한 목소리로 항상 편안하게 질문드릴 수 있도록 배려해주셔서 좋았습니다
    채팅방 질문도 자주 체크해주셔서 좋았습니다

    # 구성
    중급 때는 특히 15분 쉬는 시간을 확보해주셔서 지치지 않고 들을 수 있었습니다.

    온라인으로도 충분히 유익한 강의를 들을 수 있다고 느꼈고, 교수님께서 앞으로도 더 많은 강의들을 해주셨으면 좋겠습니다.

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    김*연 2024.11.20

    생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문작성법

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    강의는 열정적으로 해주셨어요. 그러나, 강의제목이 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 논문작성법이라고 되어있어서 AI 활용법이 주된 내용일거라 기대했는데.. 기본적인 논문작성법 강의와 큰차별성은 없는것 같아 아쉬웠습니다.
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    김*수 2024.11.20

    생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    기본부터 적용까지 실례를 들어가며 설명해서 좋음.
    최신 트렌드인 AI를 적용하여 논문 쓰는법을 강의함.
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    정*혜 2024.11.20

    생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    되게 열심히 많은 정보를 짧은 시간에 다 전달해 주시려고 최선을 다하시는게 느껴졌어요.
    내용도 너무너무 유익했습니다.
    논문 작성에 발표자료 만드는데 바로 사용할 실질적인 방법도 잘 설명해주셨고 유익했습니다.
    강력히 추천합니다!
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    김*아 2024.11.19

    2일만에 익히는 R중급 통계 분석 (이부일 대표님)

    과정아이콘 2일만에 익히는 R 중급통계분석
    1. 강의 방식
    - 소통을 중시하시는 대표님께서 낙오자가 없도록 세심하게 챙겨주셔서 질문하는 데 부담감이 매우 적었던 점이 좋았습니다.
    - 채팅방으로도 충분히 소통 가능하여 온라인 수강에도 전혀 무리가 없었습니다.

    2. 강의 내용
    - 결국 R, python 등은 tool에 불과한데, 대표님께서 통계학 전공을 살리셔서 이론적 기본 배경을 함께 설명해주신 점이 매우 인상 깊었습니다. 특히 비전공자 입장에서 어떤 포인트가 어려울지, 어떻게 예시를 들어 설명하면 이해가 쉬울지 잘 알고 계셔서 수업 듣는 내내 몰입도가 높았습니다. 의학 연구의 예시 테마를 많이 들어주신 점도 큰 도움이 되었습니다.

    3. 비전
    - 향후 어떤 방향으로 AI나 통계를 활용해야할지에 대한 깊은 통찰로 좋은 조언들을 많이 들을 수 있었던 점이 좋았습니다

    전반적으로 재미 있고, 유익하며 휴머니즘이 간간히 느껴지는 따뜻한 강의였고 향후 연구에도 많은 도움이 될 것 같습니다.
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    전*채 2024.11.19

    2024년 11월 18~19일 2일만에 익히는 R중급 통계 분석

    과정아이콘 2일만에 익히는 R 중급통계분석
    기초과정을 수강한 후 중급과정까지 연이어 듣게 되었는데, 두 과정이 서로 긴밀하게 연계되어 있어 학습의 흐름이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지는 점이 매우 좋았습니다. 특히 과정의 연계성과 완결성 측면에서 정말 잘 설계된 교육이라는 생각이 들었습니다. 기초적인 이론을 배운 후, 그 이론이 실제 응용 상황에서 어떻게 적용되는지를 심화 과정에서 경험하면서 학습에 대한 만족도가 높아졌습니다.

    R 프로그램을 처음 접하면서, 단순히 프로그램을 작동시키고 코드를 입력하는 방법은 자습서를 통해 어느 정도 독학이 가능하다고 느꼈습니다. 하지만 데이터 분석에서 중요한 것은 단순한 코드 작성이 아니라, 통계적인 결과를 제대로 이해하고 그 결과의 의미를 분석하여 해석하는 능력이라는 것을 이번 과정을 통해 실감했습니다. 혼자서는 이러한 해석의 깊이를 제대로 이해하기 어려웠을 것이고, 이번 강의를 통해서 통계적인 의미와 수식의 배경을 훨씬 명확하게 파악할 수 있었습니다. 강사님의 설명은 이론적 배경과 실질적인 예시를 연결해주어 복잡한 개념도 쉽게 이해할 수 있도록 도와주었습니다.

    또한, 수강생들과의 상호 피드백을 매우 중요하게 여기는 수업 방식 덕분에 수업의 속도와 강도가 저에게 딱 맞는다는 느낌을 받았습니다. 적절한 속도로 한 단계씩 나아가며 학습할 수 있었고, 수강생들이 질문을 하고 피드백을 주고받는 과정에서 배울 점이 많았습니다. 이러한 상호작용은 수업을 더 깊이 이해하고 제 것으로 만드는 데 큰 도움이 되었습니다.

    수업 도중 선생님께서 제공해주신 개인적인 식견과 통찰도 매우 인상적이었습니다. 통계학과 데이터 분석의 기초와 중급 과정을 배우는 데 그치지 않고, 이를 바탕으로 앞으로 다가올 미래 상황에서 통계적 지식을 어떻게 활용할 수 있을지, 그리고 제 전공 분야와 어떻게 접목시킬 수 있을지를 고민할 수 있는 좋은 시간이었습니다. 이 과정은 단순히 통계를 배우는 것을 넘어, 데이터를 통해 세상을 바라보는 시각을 넓히는 계기가 되었습니다. 앞으로의 연구나 업무에 있어 큰 밑거름이 될 것 같습니다.
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    손*진 2024.11.13

    SPSS와 R을 통한 위계형 선형모형

    과정아이콘 [24.11.13] 68차 오픈하우스 - (Live)위계적 선형 모형
    데이터 분석에서 R의 사용은 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 데이터 구조가 상위 수준에 내재된 경우 독립성 가정이 위배되어 위계형 선형모형을 선택합니다. 평소 위계자료를 다루면서 SPSS와 R을 같이 프로그래밍해서 비교하면 어떨지 고민했습니다. 68차 오픈하우스가 이러한 주제에 부합되는 워크숍이었습니다. SPSS와 R이 결과를 제시하는 format이나 분석 option이 약간은 다를 수 있으나 기본적으로 같은 결과를 보여준다는 걸 확인 하는 좋은 기회였던 것 같습니다. R과 SPSS 코드가 상당히 유사하다고 설명해 주셨고, syntax 방식이 어려운 경우 SPSS의 메뉴에서 혼합모형의 명세화 예시를 보여주었습니다. 특히, 마지막에 diagram으로 2수준 반복측정 모형의 개념을 제시해 주어, 위계 선형모형이 구조방정식으로도 구현이 가능하다는 것까지 보여주었습니다. R의 패키지와 함수식에 익숙지 않은 사용자들에게 SPSS와 함께 학습하여 짧은 시간에 3수준 모형까지 완벽하게 배운 느낌입니다.
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    최*주 2024.11.13

    위계적 선형모형

    과정아이콘 [24.11.13] 68차 오픈하우스 - (Live)위계적 선형 모형
    질병 관련 분석 등으로 논문을 작성하려면 위계적 선형모형을 사용해야 하는 경우가 있어 수강했는데 자세한 설명으로 도움이 많이 되었습니다.
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