전체 수강후기

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  신*명 2025.09.24

  강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.

  [25.09.24] 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories

  강의 잘 듣고 갑니다. 수고 많이 하셨습니다.

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  권*희 2025.09.19

  멋집니다_Python 과학

  쉽게 배우는 노코드 AI 모델링

  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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  최*정 2025.09.18

  유익한 강의 였습니다.

  ChatGPT를 활용한 데이터 분석

  다음 교육이 있다면 또 수강하고자 합니다. ㅎㅎ

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  김*연 2025.09.17

  프로세스 매크로 활용 분석 강의 후기

  SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용

  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!

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  남*은 2025.09.12

  메타분석 이해와 활용: 고급과정 수강후기

  메타분석 고급 : 메타분석 논문 작성법

  교수님의 초중급 과정에 이어 고급까지 수강하였는데 정말 만족스러운 강의였습니다.
  특히 최근에 나온 기술이나 tool에 대해서 질문 드렸을 때 혹시 써보지 않으셨더라도 바로 다음 강의에서 답변을 준비해주시고,
  제가 초중급 과정에서 드렸던 질문에 대해서 고급과정 교재에 수록된 것도 굉장히 감사했습니다.
  
  추후에 관련 과정이 또 개설된다면 수강하고 싶습니다.
  
  좋은 강의 감사합니다.

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  김*정 2025.09.05

  SPSS 기초통계분석

  SPSS 기초통계분석

  통계분석을 독학으로 해서 논문을 몇 편 쓰기는 했지만, 통계 개념이 부족한 상태에서 너무 기법적, 기계적으로만 분석하고 해석하는 요령만 익혔다는 생각이 요즘들어 자주 들었습니다.
  그래서 수강하게 되었는데요,
  꼭 필요한 기초 통계 개념을 익힐 수 있었고 그것을 분석과 해석 시 잘 활용할 수 있게 되어 매우 만족스러운 강의였습니다.
  기초 통계 개념을 수립하고 싶으신 분, SPSS 통계 분석방법의 기초를 체계적으로 배우고 싶은 분들께 추천합니다!

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  햇* 2025.09.01

  논문보다는 업무용으로 추천

  SPSS 데이터핸들링 Basic

  석사논문을 위해 기초통계를 공부하고 있는 초보 석사생입니다.
  요즘은 유투브에 자료가 워낙 많고 무료 강의도 많지만, 뭔가 대면으로 들을 수 있는 곳은 한정적이라 대면신청을 해서 들어보았습니다.
  
  설명-실습-문제풀이 형식의 강의 형식은 좋았습니다. 강사님의 차분은 진행과 목소리도 편안했습니다.
  환경과 식권 발급, 쾌적한 강의실, 연습용 노트북 제공 등 주변환경은 최고였습니다.
  
  몇 가지 개선점이 보여 말하자면,
  초반을 제외하고는 예제를 풀 때 따라가기가 버거웠습니다.
  사전에 유투브로 공부를 해가거나 spss를 조금이라도 만져본 사람들에게 추천합니다.
  아예 쌩초보라면 기계적으로 클릭을 반복하고 따라할 수 밖에 없습니다.
  
  모든 메뉴를 다뤄보지 않았기에 클릭할 때 잘 못 누를수도 있고 놓칠 수도 있는데,
  한번 놓치면 강사님의 페이스를 따라갈 수도 없어 뒷부분을 놓치고 맙니다.
  
  그러는 사이 학습목표도 잊고 그냥 기계적으로 따라가게 되어 많이 아쉽습니다.
  추후 이러닝을 제공한다고 하셔도 대면으로 하는 만큼 그 시간만큼은 시간낭비하지 않도록 조금만 천천히 보여주셨으면 합니다.
  
  spss 체험판 제공, spss의 숨겨진 툴 등을 배울 수 있어서 유익했습니다.

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  민*진 2025.08.28

  수강후기

  AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

  다양한 머신러닝 기법을 쉽게 알려주셔서 좋았습니다.
  실습 시간만 더 길어지면 좋을 것 같습니다.

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  장*빈 2025.08.27

  AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 수강후기

  AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

  이번 강의는 SPSS 강의에 이어 두 번째로 신청한 강의입니다. 머신러닝 관련 논문을 작성하기 전에 어떤 모델링 방법이 적합한지, 또 그에 맞는 코드를 어떻게 활용해야 하는지 공부하기가 막막해 수강하게 되었습니다.
  
  강의를 듣기 전까지는 단순히 데이터를 가공하고 파이썬으로 모델링을 진행한다는 정도만 알고 있었는데, 이번에는 개념부터 실습까지 함께 진행되다 보니 한 번에 이해하고 적용할 수 있어 큰 도움이 되었습니다.
  
  특히 관련 분야에 대한 사전 지식이 부족해 막연한 두려움이 있었는데, 강사님께서 직접 사용하시는 코드를 공유해주셔서 알려주신 대로 작성하면 된다는 자신감을 얻을 수 있었습니다.
  
  관련 강의내용으로 시작부터 해보겠습니다. 감사합니다.

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  도*이 2025.08.27

  AI. 머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 with Python 수강후기

  AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

  파이썬 실습을 생각하고 가실 분들이라면 고민 해 보시기 바랍니다. 머신러닝 기법에 대한 이론 위주의 강의입니다. 실습은 미리 작성해둔 코드를 실행 해 주는 정도 입니다.
  머신러닝 방법론에 대한 개념 정도 듣고 온다 생각하시면 딱 맞습니다.