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📝 생생한 수강생 후기

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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.

전체 수강후기

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    윤* 2025.10.20

    회귀분석의 개념을 다지는데 좋았습니다

    과정아이콘 SPSS 중급통계분석 2: 회귀분석
    총 5개 Chapter를 나누어서 (이틀로) 교육하는게 나아보임
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    양*진 2025.10.15

    정책연구 및 보건의료 연구직에 특화된 강의

    과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
    학교에서 생성형 AI와 AI 관련도구들에 대한 간단한 강의 및 교육이 있었지만, 간단한 정보검색 및 활용방법에 관해서만 듣게 되어 늘 아쉬움이 남았는데.. 이번 유수호 강사님의 [생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업] 강의를 통해 실무에서 실제적으로 활용할 수 있도록 강의해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 한번의 온라인 강의로는 완벽하게 이해하는데 다소 어려움이 있었지만, 추후 오프라인에서 다시 한번 강의를 들어보고 싶고, 추후 저만의 AI Agent를 만들어 활용해 보고 싶습니다. 풍부한 강의자료 및 자세한 설명 감사드립니다.
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    권*민 2025.10.15

    AI를 실무 도구로 체화할 수 있었던 강의

    과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
    유수호 강사님의 “생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업” 강의는 단순히 AI 기능을 나열하는 수준이 아니라, 실제 연구 현장에서 어떻게 AI를 전략적으로 활용할 수 있는지를 구체적으로 보여주는 실무 중심의 강의였습니다.

    특히 AI 에이전트의 구조와 로컬 환경에서의 자동화 개념을 실제 예시와 함께 설명해주셔서, AI를 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 활용할 수 있는 가능성을 체감할 수 있었습니다.
    CLI 활용법에 대한 설명도 매우 명확했고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있었습니다.

    그동안 생성형 AI를 단순한 아이디어 보조도구로만 활용했는데, 이번 강의를 통해 문서 기획–작성–보고 전 과정에서 생산성을 끌어올릴 수 있는 구체적 전략을 배울 수 있었습니다.
    체계적이면서도 실무 감각이 살아 있는 강의였습니다.
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    최*주 2025.10.14

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

    과정아이콘 생성형 AI와 AI 에이전트로 연구 기획·보고·제안 문서 생산성 점프업
    유수호 강사님의 강의는 단순히 생성형 AI의 개념을 소개하는 것을 넘어, 실제 연구 및 기획 업무에 AI를 전략적 파트너로 활용하는 구체적이고 실용적인 방법을 제시하여 많은 것을 배울 수 있었습니다. 또한 AI의 기본 원리부터 고급 활용법까지 체계적으로 구성되어 있었습니다.
    특히 인상 깊었던 점들은 AI CLI 도구 활용 시 Git이 왜 필수적인지를 명확히 설명하고 , '저장소', '커밋', '스테이징'과 같은 핵심 개념을 비유를 통해 쉽게 풀어주었습니다. 또한 로컬 파일시스템에 직접 접근하여 복잡한 워크플로우를 자동화하는 '에이전틱 AI'의 개념을 소개하며 AI 활용의 미래를 엿볼 수 있었습니다.
    생성형 AI를 막연하게 사용하였는데, 강의를 통해 한 단계 높은 수준의 활용법과 구체적인 생산성 향상 전략을 알게 되었습니다.
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    서*연 2025.10.01

    SPSS 통계분석(초급) 후기

    과정아이콘 [국립정신건강센터] SPSS 통계분석 - 초급편
    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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    유**나 2025.09.29

    초심자가 듣기 정말 좋은 강의에요

    과정아이콘 연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략
    기초지식이 부족한 상태에서 들어서 배경지식부터 강의해주신 후 실제 실습까지 이루어져서 연구자라면 반드시 들어야 한다고 생각합니다.
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    김*식 2025.09.26

    김계수 교수님의 열정적인 강의

    과정아이콘 연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략
    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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    손*진 2025.09.24

    제70차 범주의 수량화 오픈하우스

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    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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    김*엽 2025.09.24

    범주화를 수치화

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    항상 궁금했던 사항인데, 적시에 강의를 들어 연구에 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다.
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    최*주 2025.09.24

    '범주의 수량화' 수강 후기

    과정아이콘 [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories
    '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.
후기작성