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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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    최*림 2024.03.12

    SPSS Modeler와 데이터과학 수업

    과정아이콘 SPSS Modeler와 데이터과학
    작년 업무 중 spss모듈러를 다루게 되는 일이 있었습니다. 아무래도 흔하게 쓰는 프로그램이 아니다 보니
    처음 사용해보는 거였고 적당한 교재도 없어서 귀동냥으로 듣고 간단한 데이터를 뽑는 것은 가능했지만 좀 더 안써보던 기능도 알 수 있는 기회가 있었으면 했는데

    비록 짧은 이틀이었지만 보다 다양한 기능과 편하게 다룰 수 있는 방법을 알려주셔서 좋은 시간이었습니다.
    강사님의 수업도 알찼고 재미도 있었기 때문에 흥미를 가지고 들었던 시간이었습니다.

    다음에는 모듈러 관련해서 조금 더 세부내용이나 다양한 예시, 다양한 함수 설명 등을 다룰 수 있는 강의도 있었으면 합니다.
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    장*양 2024.02.29

    수강후기

    과정아이콘 (Live)SPSS 중급통계분석 1: 분산분석과 선형모형
    온라인으로 수업 내용을 차근차근 설명해 주셔서
    통계분석 방법을 이해하고, 연구설계 및 결과 분석하는데 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.

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    김*연 2024.02.21

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

    과정아이콘 AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 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·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 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·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 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·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 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·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 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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    조*름 2024.02.06

    사회연결망 분석에 관심이 있다면 추천합니다:)

    과정아이콘 (Live)R을 활용한 사회연결망 분석 방법론 및 실습
    사회연결망 분석에 관심은 있지만 분석을 직접 해본적이 없어서 기대가 되었던 강의입니다! 비대면임에도 불구하고 이론부터 실습까지 차근차근 알려주셔서 유익했습니다! 분석 절차를 하나하나 함께 따라하며 실습에 참여할 수 있어서 향후 실제 데이터에 적용하는데도 많은 도움이 될 것 같습니다! :)
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    박*욱 2024.02.02

    고맙다는 말을 하고 싶습니다.

    과정아이콘 [e-러닝]SPSS Statistics 기초통계분석
    쭈~욱, 1강부터 26강까지 듣고, 똑 같이 반복, 또 똑같이 반복, 다시 한번 더 반복.
    이렇게 듣고보니, 선생님의 내용을 알 것 같습니다. 다 알았다는 것은 아닙니다.
    기초통계의 체계적 흐름을 알게 되었습니다.
    여전히 통계의 깊은 내용까지는 알 수 없지만 수강한 내용으로도 통계를 시작하는 데 부족함이 없을 것 같습니다.
    실제로 통계를 해야할 때, 통계기법의 선택이라든지 해석의 정확성을 마땅히 물어볼 데가 없겠지만
    선생님의 강의 내용을 되새겨보면서 해봐야 겠습니다.
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    윤*영 2024.01.30

    메타분석의 이해와 활용(중급)

    과정아이콘 메타분석의 이해와 활용: 중급과정
    메타분석의 이해와 활용 초급에서 이어서 중급 수업을 일주일 간격으로 듣게 되었습니다. 초급과 중급 모두 황성동 교수님께서 천천히 실습까지 하면서 가르쳐주십니다.

    1. 좋았던 점
    - R코드 공유: 가장 좋았던 점은 R로 실습할 때, 단순히 교재 코드만 주시는 것을 넘어서 R 코드도 나눠주셔서 조금 손이 느리거나 이해가 안가더라도 천천히 나중에 살펴볼 수 있었습니다.
    - 다양한 자료 공유 및 친절한 설명: 초급을 아직 다 숙지하지 못한 상태에서 중급을 들어서 중급 수업은 개념부분에 있어서 특히 따라가기 어려웠으나 자세히 서술해주신 교재와 나눠주신 다양한 자료들, 그래도 열심히 필기해 본 교수님의 친절한 강의를 반복해서 복습해보면 약간이라도 희망이 있을거 같습니다.
    - R 수업: R이라는 무료 프로그램을 사용해서 혼자 연습 및 다양한 응용이 가능해서 좋았습니다.
    - 논문 활용 연계 가능성: 앞서 모든 장점과 연관되어있는데
    덧붙여서 가장 인상깊었던 것은 논문에 실질적으로 어떻게 쓰면 될지에 대해서도 상세하게 알려주십니다.

    2. 아쉬운 점
    - 비대면 수업: 지난 번 SPSS 수업과 달리 비대면 수업으로 이루어져서 중간 중간에 약간씩 집중력이 떨어졌습니다. 교수님께서 이러한 상황을 위해서 중간 중간 질문도 하시고 흥미로운 이야기도 해주시지만 그럼에도 불구하고 실제 대면 강의였다면 더 좋았을거 같습니다.
    - 방대한 내용: 내용이 굉장히 방대해서 메타분석이 초면인 사람으로서 초급을 완벽하게 숙지하지 않고 중급으로 넘어왔더니 질문은 커녕 내용을 듣고 따라가는 데 너무 바빴습니다. 교수님이 질의응답 기회도 많이 주시는데 활용할 수 없어서 정말 아쉬웠습니다. 그래도 다들 바쁘신 와중에 이틀 이상 빼는 것이 더 어려울 것 같으므로 어쩔 수 없다고 생각합니다.

    3. 종합
    지난 번 SPSS 현장 강의를 무료 쿠폰을 통해서 듣고 너무 좋아서 다시 듣게 되었는데, 이렇게 꼼꼼하고 친절하게 잘 가르쳐 주시는 교수님의 강의를 듣게 되어서 정말 좋았습니다. 이번 강의들에서 배운 개념들을 잘 익혀서 의미 있는 연구를 진행해보고 싶다는 동기부여도 되었습니다. 다음에도 기회가 된다면 꼭 다시 듣고 싶을 만큼 좋은 시간이었습니다. 좋은 수업 해주신 황성동 교수님과 수업 제공해주신 빅데이터 러닝센터에 진심으로 감사드립니다.
후기작성