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📝 생생한 수강생 후기

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dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on

과정아이콘 Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on
이*진 2026-02-25

AI와 Data 분석에 대해서 전혀 모르는 상태에서 교육에 참여했기에 따라가기가 버거웠습니다.
실습을 조금하다보니 아주 약간은 왜 이런 행위 / 데이터 준비 및 모델링 과정이 필요한지 이해가 조금 됩니다.

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Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on 수강 후기

과정아이콘 Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on
이*호 2026-02-25

교육을 통해 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 분석·IT·도메인 지식의 조화가 얼마나 중요한지 다시 한번 체감할 수 있었습니다. 특히 막연했던 '예측 분석'의 개념을 타겟 정의부터 리드타임 설정, 그리고 데이터 정제까지 하나의 파이프라인으로 정리하며 모델링의 전체적인 흐름을 잡을 수 있었습니다.
이론으로 배운 가변수 처리나 언더/오버 샘플링 같은 테크닉들을 Dataiku 실습을 통해 직접 구현해본 점이 가장 인상적이었습니다. 복합적인 Join 구조나 앙상블 기법(Bagging, Boosting)의 차이를 시각적으로 확인하며 실무 적용에 대한 자신감을 얻었습니다. 단순한 예측을 넘어 인과관계의 패턴을 파악하는 데이터 리터러시 능력을 한 단계 높일 수 있었던 값진 시간이었습니다.

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26년 2월25일 Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on 수강 후기

과정아이콘 Dataiku 활용 ML역량 강화 Hands-on
김*훈 2026-02-25

Dataiku 기반 ML 역량 강화 Hands-on 강의를 통해 이론에 머물던 머신러닝 지식을 실제 업무 흐름에 맞게 적용해볼 수 있었습니다. 특히 시각적인 워크플로우 환경에서 데이터 준비부터 모델링, 평가, 배포까지 전 과정을 직접 실습해보며 전체 프로세스를 체계적으로 이해할 수 있었습니다. 단순한 기능 설명이 아니라 실무 중심으로 진행되어 현업 적용에 대한 감을 잡는 데 큰 도움이 되었습니다. ML을 보다 실용적으로 활용하고 싶은 분들께 추천하고 싶은 강의입니다.

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AI와 AI AGENT에 대한 이해도 향상

과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
김*석 2026-02-21

Ai와 Ai agent에 대해 궁금증을 해소할 수 있는 정말 좋은 교육이었습니다.!! 감사합니다.^^

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생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업 수강 후기

과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
최*아 2026-02-20

생성 AI와 에이전트를 활용한 문서 작성 및 자동화 강의를 수강했는데요. 집에 오는 길에 참 많은 생각이 들었습니다.
사실 사십 대 중반이라는 나이에 새로운 기술을 배운다는 게 말처럼 쉽지는 않거든요. 뼛속까지 문과(국문학 전공)라 테크니컬한 수업은 항상 무섭습니다 ^^;
관심은 있어서 여기저기서 귀동냥은 많이 했지만 정작 머릿속은 파편화된 지식으로 엉켜 있었지요.
그런데 이번 이틀간의 교육을 통해 복잡하던 머릿속이 환해지고 정리되어서 진짜 좋은 경험이었습니다.

제가 생각하기에 이 강의의 가장 큰 장점은 명확한 체계가 아닌가 싶습니다.
1일차는 챗봇과 노코드 기반의 도구를 활용해 보고서나 제안서를 작성하는 법을 배웠고, 2일차는 제미나이와 에이전트 생성 같은 심화 내용을 다룹니다.
처음부터 끝까지 계획된 흐름에 따라 수업이 진행되고, 강사님께서 계속 맥을 짚어주시기 때문에 잘 짜인 흐름 속에 길을 잃지 않을 수 있었습니다.
체계적인 커리큘럼이 주는 안정감이 참 크구나라는 생각 했습니다.

그 외에도 장점이 많았는데요. 요즘 AI 강의를 들어보면 무조건적인 찬양을 하거나 반대로 공포심을 유발하는 경우가 종종 있잖아요. 하지만 이 강의는 냉정할 정도로 객관적인 평가와 설명을 곁들여주셔서 좋았습니다. 강사님이 굉장히 중립적이시고, 최신 정보에 빠삭하십니다. 예를 들면 수업 하루 전날 업데이트된 최신 트렌드까지 반영해주시더라구요. 깜짝 놀랐습니다.

수업 자체는 90% 이상 실습으로 이뤄지고, 체계적이라 놓치지 않게 열심히 들어야 했습니다 :) 단순히 참고용 프롬프트를 복사해서 붙여넣는 방식이 아니라 자기 나름대로 고민하며 응용해볼 수 있는 실습이라서 해보면서 터득하니 들어만 봤던 모호한 개념들이 어떻게 유기적으로 연결되는지 확실히 이해할 수 있더군요. 배운 거 바로 적용할 아이디어도 많이 떠올렸습니다. 해보려구요.

솔직히 말하면, 첫 날 1교시 때는 강사님의 조곤조곤하고 차분한 말투를 듣고 오후에 졸음이 오면 어쩌나 걱정하기도 했습니다. (죄송합니다 ㅜ_ㅜ)
그런데 수업이 진행되고 내용이 점점 어려워질수록 오히려 그 차분함이 커다란 안정감으로 다가왔습니다. 모르는 내용이 나와서 당황스러울 때도 강사님의 꼼꼼한 자료와 침착한 진행 덕분에 포기하지 않고 끝까지 따라갈 수 있었거든요. 첫 날 졸릴까 걱정했던 걸 사죄하는 마음으로 아부 한 숟가락 더하면, 강사님의 목소리가 마치 거친 파도 속의 등대처럼 안정적이라 잘 배울 수 있었습니다 :) 설명할 부분은 명확히 강조하시고, 지엽적인 거에 매몰하지 않으셔서 더 좋기도 했구요.

너무 좋은 경험이었지만, 그래도 다음에 들으실 분들을 위해 개선 의견을 말씀 드린다면....
겨울에 진행되다보니 수강생들 추울까봐 난방 너무 잘해주셔서 오후에는 좀 더웠어요.(ㅜ_ㅜ) 적정 온도라는게 참 주관적이라 다른 분들 생각은 다르실 수도 있지만... 저는 많이 더웠어요 ㅜ_ㅜ 겨울인데 땀날 정도?;;

그리고.... 강의 내용이 워낙 알차다 보니 맥락을 끊기 애매해서 수업 시간이 1시간을 훌쩍 넘길 때가 가끔 있었습니다.
물론 흐름상 어쩔 수 없는 부분이었다는 것을 잘 알고 있습니다. 시간 맞춰 업무 연락해야 할 개인 사정이 있었어서 저에게는 약간의 어려움이었습니다.
이런 작은 부분들을 제외하면 강사님의 실력과 정성이 돋보이는 완벽에 가까운 강의였다고 생각합니다. 배운 내용들을 잊기 전에 얼른 업무에 적용해보려구요.

이번 강의를 통해 생성 AI가 단순한 유행이 아니라 협업의 대상이라는 생각을 다시 한 번 다졌습니다.
알찬 배움의 기회를 주셔서 정말 고맙습니다.

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교수님 고급 강의도 최고입니다!

과정아이콘 메타분석 고급 : 메타분석 논문 작성법
김*소 2026-02-10

기초와 중급을 수강하고 고급을 수강 하는 것에 무척 망설였습니다. 제가 고급을 들을만한 수준이 전혀 아니라는 것을 알기에 많이 고민했는데 syllabus에 있는 내용을 보고 용기 내어 신청했습니다. 결론은 수강 하기를 무척 잘했다는 것입니다. 오히려 초급 중급 때 배운 내용을 고급에서 좋은 논문으로 적용해 주셔서 오히려 초급 중급 때 이해 안 되었던 내용이 이해되었습니다. 그리고 막상 메타분석 이론을 배웠지만 메타분석 논문을 어떻게 써야 하는 것인지 막막함이 있었는데 교수님께서 서론 본론 결론 논의 등등 메타분석 논문을 어떻게 작성해야 하는지를 세심하게 알려 주어서 다음 학기 과제로 메타분석을 이용해 봐야겠다는 자신감도 생겼습니다. 그리고 수업 시간에 배운 내용을 바로 R syntax로 실습도 하여 저처럼 통계에 느린 학생에게는 정말 많은 도움이 되었습니다. 저의 기초 부족으로 한 번 수강으로 전부를 이해하는 것은 어렵겠지만 열심히 복습하면서 다음 기회에 한 번 더 수강해야겠다는 생각도 해보았습니다. 교수님 명품 강의 감사합니다. 또 뵙겠습니다*^^*

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메타분석고급 수강후기

과정아이콘 메타분석 고급 : 메타분석 논문 작성법
박*예 2026-02-10

그동안 메타분석을 직접 수행하며 논문을 작성해 왔음에도 불구하고, 왜 이러한 분석 선택이 필요한지에 대해 명확하게 설명하기 어려웠던 지점들이 있었습니다.
이번 강의에서는 교수님의 실제 연구 사례 중심 설명을 통해, 그동안 막연하게 알고 있던 분석 선택의 이유와 논리를 체계적으로 이해할 수 있었습니다.
특히 이론적인 개념을 실제 연구 과정과 자연스럽게 연결해 주셔서, 메타분석이 단순한 통계 기법이 아니라 연구 질문에 대한 논리적 판단의 과정이라는 점을 다시 한번 깨닫게 되었습니다.
기존에 알고 있던 내용이라 하더라도, 사례를 통해 재구성해 주시니 이해의 깊이가 확연히 달라졌습니다.

무엇보다 인상 깊었던 점은 단순히 “어떻게 분석하는가”에 그치지 않고, 분석 결과를 어떻게 해석해야 하는지, 그리고 이를 논문에서 어떤 방식으로 서술하는 것이 타당한지까지 함께 다뤄주셨다는 점입니다.
이미 메타분석 경험이 있는 연구자에게도 충분히 의미 있고, 연구의 완성도를 한 단계 끌어올려 주는 강의라고 느꼈습니다.

향후 우수한 메타분석 논문을 선정하여 사례 분석(case analysis) 중심으로 심층적으로 검토하는 강의가 개설된다면, 메타분석을 실질적으로 더 발전시키는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.
이번 강의 역시 매우 만족스러웠으며, 앞으로도 기회가 된다면 꼭 다시 수강하고 싶은 강의입니다. 감사합니다.

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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.

전체 수강후기

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    한*국 2024.05.20

    논문작성 노하우 많이 배웠습니다

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    짧은 시간 최대한 많은 정보를 제공해주시려는 노력에 감사드립니다
    한정된 시간으로 인해 다소 빠른 진행은 불가피했지만 핵심적인 내용은 모두 빠짐없이 전달하고자 하셨고 개인적으로는 오히려 빠른 진행을 더 선호합니다
    아쉬운 점은 교재 내용의 일부가 PPT 삽화로 인해 가려지는 문제와 색구분만 개선되면 좋을듯 합니다
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    최*남 2024.05.20

    예상보다 많은 것을 배우고 얻은 강의

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    AI를 이용한 강의자료, 문서 작성은 이제 시간적, 내용적 효율을 위해 없어서는 안되는 시대가 된 것 같습니다. AI를 이용하여 논문을 작성하고 투고하는 것에 대해 이전부터 논란이 있었던 것은 사실입니다. 그래서 AI를 이용한 논문 작성에 대한 문제점에 대해 알기 위해 수강을 신청하게 되었습니다. 수강을 통해 생각보다 더 많고 유익한 정보를 얻게 되어 만족합니다. 논문 작성에서부터 투고, 발표까지 모든 내용이 다 유익하였습니다. 논문을 쓸 때 많은 도움이 될 꺼 같습니다.
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    진*리 2024.05.20

    논문 작성 관련하여 가장 유익했던 강의

    과정아이콘 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법
    지금까지 논문 작성과 관련하여 다양한 강의를 들어봤지만 이번에 들은 임준서 강사님의 강의는 가장 유익하고 도움이 많이 된 강의라고 할 수 있을 것 같습니다. 실제 논문을 작성하고 투고하는 과정에서 궁금했고 필요했던 정보와 팁들을 많은 경험을 가진 강사님께서 알려주셔서 너무 많은 도움이 되었습니다. 다른 강의에서는 절대 들을 수 없는 알짜배기 정보들이 가득한 강의였고 강의시간이 길었음에도 불구하고 모든 슬라이드와 내용이 꼭 필요한 내용들로 가득찬 강의였습니다. 강사님의 다른 강의가 있다면 또 수강하고 싶습니다. 열정적인 강의해주셔서 감사합니다.
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    박*경 2024.05.17

    네트워크메타분석

    과정아이콘 (Live)메타분석 고급3: 네트워크메타분석
    지난 다변량 및 다층 메타분석에 이어 네트워크 메타분석도 교수님의 자세한 설명과 안내로 앞으로의 연구 계획에 많은 도움이 될 것 같습니다.
    낯설었던 R도 점차 친숙해지고 있고, 분석에 도움이 되는 여러 정보도 함께 주셔서 귀한 시간이 되었습니다.
    꼼꼼하게 작성되어있는 안내 교재를 통해 다시 한 번 복기해보고 이른 시일내에 연구에 네트워크메타분석 연구에 도전해보고자 합니다.
    감사합니다.
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    홍*현 2024.05.17

    선형회귀분석을 넘어

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    이번 실습강의를 통해 선형회귀분석의 확장을 위한 다양한 분석 방법에 대한 이론과 실습을 짧은 시간에 두루 접할 수 있어서 좋았습니다. 다양한 상황 속에서 다양한 데이터를 다뤄야 할 때 선형 회귀분석만으로는 적용이 어려운 경우가 있을 수 있는데 이번 실습강의 내용이 큰 도움이 될 것 같아 유용했습니다.특히 기존에는 SPSS에서는 불가능하다고 생각했었던 다양한 기법들이 R 및 파이썬과의 연동을 통해 SPSS에서도 모듈확장이 가능하다는 점이 놀라웠습니다. SPSS도 이제 보다 유연하게 확장할 수 있다는 점에서 앞으로 보다 다양한 분석이 가능해질 것이라는 점도 기대가 되었습니다. 열띤 강의를 해주신 정성원 센터장님 및 함께 수고해주신 스탭 모든 분들께 감사드리며 앞으로도 좋은 강의를 많이 부탁드립니다. 감사합니다.
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    임*택 2024.05.16

    102차 실습세미나 수강 후기

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    선형 회귀분석을 처음 수강하게 된지 벌써 12년이 지났네요.
    제가 처음 회귀분석을 배울 때 힘들었던 것은 기본 가정사항의 검증이었습니다.
    오늘 강의에서도 말씀해주신 선형 회귀분석의 "기본 가정사항"은 일반 분석에 비해 종류가 많고, 사실 분석하는 것 보다 가정사항을 검증하는게 더 복잡하고 어렵다고 생각하고 있었습니다.
    제가 속해 있는 보건학분야...특히 영상의학 분야에 적용하기에는 오늘의 분석 방법들은 매우 고급 분석에 해당하는 분석이 되겠지만 "선형 회귀분석"을 하면서 가정사항이 충족되지 않을 때 분석의 장벽에 가로막혔던 제 경험에 비추어 보아 A가 안될 때 B를 선택할 수 있는 지식의 안목이 넓어진것 같습니다.
    그 중에서도 오늘 배웠던 로버스트 회귀분석과 분위수 회귀분석법이 제게는 도움이 될것 같네요.

    빅데이터 러닝센터에서 받는 교육은 체계적으로 작성된 교육자료와 함께 실습할 수 있는 최신 프로그램을 제공받을 수 있어 타 기관의 교육에 비해 보다 효율적인 교육이 이루어지는것 같습니다.
    무엇보다 SPSS 29.0 버전을 경험해보면서 데이터 솔루션의 확장팩을 사용해 볼 수 있었고, 오늘 교육을 통해 추가 분석법을 설치하는 방법까지 알게되어 저 개인적으로는 한단계 업그레이드 되는 기회가 되었던것 같습니다.

    공부를 하면서 아무리 교육이 좋아도 본인 스스로 복습하면서 실제 분석에 적용해보지 않으면 그 지식은 금방 잊혀져 버린다고 생각하고 있습니다.
    오늘 쌓은 지식이 "나의 것"이 될때까지 열심히 파헤쳐 보겠습니다. ^^
    정성원 센터장님 목이 안좋은 상태에서도 열강하시느라 수고하셨습니다.
    감사합니다.
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    손*진 2024.05.16

    SPSS29 New features 선형회귀 진화

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    회귀분석의 확장이 어느 정도일까 궁금하였는데, 오늘 강의에서 회귀방법의 중요성을 다시금 느끼게 된 강의였습니다. 회귀모형의 가설 검정과 그에 대한 문제점이 생기는 경우, 그 대안으로 다양한 분석법을 익히게 되었습니다. 로버스트 회귀, 분위수 회귀는 익히 들어서 알고 있었지만, 조금은 생소한 Tobit 회귀, PLS 회귀는 새롭게 학습하여 확장 가능한 모델임을 인식하였습니다. 새로운 모형을 추가하다 보니, R과 연동 부분이 조금은 아쉽지만, 앞으로 SPSS와의 연계 부분은 추가로 늘어나면서 계속 보완 될 것으로 기대합니다. 회귀모델의 연장선에서 최근 주목 받고 있는 기계학습법이나 ChatGPT를 이해 할 수 있었습니다. Ridge 회귀, Lasso 회귀 및 Elastic Net 방법을 통해 좀 더 쉽게 기계학습이나 ChatGPT에 학습 동기가 부여 되어 짧은 3시간이 알 찬 강의가 되었습니다.
    오늘도 수고해 주신 스탭 분들 늘 감사해요!
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    김*영 2024.05.16

    2024년 5월 16일 선형회귀 분석의 진화 수강후기

    과정아이콘 (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화
    회귀 분석에도 다양한 분석 방법(로버스트, 토빗, 분위수, PLS, 낫소, 리지)이 있고 다양한 상황에서 적합한 분석 방법이 있음을 확인할 수 있는 과정이었습니다.

    회귀 분석의 다양한 방법과 그 의미를 탐구하고 실습 할 수 있는 유익한 시간이었습니다. 실습한 내용을 반복하며 확인해 봐야 겠습니다.

    또한 나의 결과 자료가 어느 분석 방법을 적용하였을 때 이상적인 결과가 나오는지 찾아가는 것도 쉽지 않겠다는 생각이 들었습니다.

    좋은 강의를 해 주셔서 다양한 각도와 다양한 방법으로 나의 자료를 바라봐야겠다 는 생각이 듭니다.

    더 유익한 내용으로 다시 뵐게요~~

    수고하셨습니다.
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    김*준 2024.05.14

    Ansible을 활용한 OCP 설치의 자동화

    과정아이콘 OCP Installation Hands-On With Ansible (BareMetal)
    기존에 내부적으로 OCP를 설치했을 때 휴먼 에러로 많은 고생을 했었는데,
    이를 획기적으로 줄일 수 있는 Ansible을 사용한 Openshift 설치 방식을 배울 수 있어서 좋았습니다.
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    백*아 2024.05.13

    우종필 교수의 Amos 다중집단분석 교육 수강 후기

    과정아이콘 우종필 교수의 Amos 다중집단분석
    이론과 실기의 구성이 적절하여서 만족스러움
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