기본적인 분석과 이론에 대해 도움이 되었습니다.
통계분석이 막막하게만 느껴졌는데 강의 듣고 좀 나아졌습니다. 정말 감사...
회귀분석을 이렇게 저렇게 잘 해보고 싶은데, 독학만으로는 너무 힘든 와중...
효과적인 의학 논문 작성법에 관해 원고 섹션별로 세세히 배울 수 있을 뿐...
드디어 수강하였습니다. python 참 궁금하였었는데 어느정도 갈증이 해소되...
논문의 구성별 실제 발표된 논문을 예를 들어 작성에 관한 설명을 해주셔서...
「코딩 없이 배우는 Python 데이터과학 I」 과정은 파이썬에 대한 사전 지...
다양한 실습자료를 제공해주시고, 상세히 설명해주셔서 쉽게 이해할 수 있...
- 선생님께서 회귀분석의 기본 개념, 가정 등에 대해 설명해 주셔서 good- ...
ChatGPT의 다양한 활용법, 업무와의 연결 방법 등을 알 수 있어서 좋았습니...
통계분석이 막막하게만 느껴졌는데 강의 듣고 좀 나아졌습니다. 정말 감사합니다.
너무 막막하고 강의 찾는 것도 어려웠는데 잘 듣게 되서 감사해서 리뷰남깁니다
회귀분석을 이렇게 저렇게 잘 해보고 싶은데, 독학만으로는 너무 힘든 와중에 직장에서 열어주는 통계 수업을 듣게 되었습니다.
(못하는데 좋아함. 짝사랑임.)
이번에 수업을 듣고 통계 분석에 대한 이해를 한 단계 더 확장할 수 있는 유익한 시간이었다고 생각합니다. 👍
이번 교육에서 가장 인상 깊었던 점은 수업의 전반적인 진행 방식이 매우 체계적이고 안정적이었다는 점입니다. 단순히 SPSS 기능을 나열하거나 결과 해석만 전달하는 방식이 아니라 왜 이러한 분석이 필요한지와 어떤 상황에서 어떤 통계를 선택해야 하는지를 단계적으로 설명해 주어 수업 흐름을 따라가기가 수월했습니다.
기초를 듣지 않고 어쩌다 보니 중급을 먼저 듣게 되었음에도 불구하고 학습자의 이해 수준을 충분히 고려한 구성이라는 점이 느껴졌습니다.
특히 통계 개념을 다각적인 관점에서 설명해 주신 점이 인상 깊었습니다. 저는 사회과학쪽을 주로 하는데(아마 저희 센터가 거의 사회과학이지 않을까 감히 추측), 사회과학 연구를 중심으로 실제 연구 현장에서 자주 접하게 되는 사례들을 기반으로 설명해 주셔서 매우 실질적인 도움이 되었습니다. 이론 위주의 설명에 그치지 않고 연구 맥락에 맞게 통계를 해석하는 시각을 함께 제시해 주신 점이 좋았습니다.
또한 단순히 듣는 강의가 아니라 직접 실습을 해볼 수 있는 구성이 매우 유익했습니다. (이게 제일 최고. 기간제로 사용할 수 있는 spss 제공해주심.) 실제로 SPSS를 실행하며 분석 과정을 따라가다 보니 이전에는 막연하게 느껴졌던 통계 분석 절차가 훨씬 구체적으로 이해되었습니다. 실습을 통해 이런 상황에서는 이렇게 분석한다는 감각을 익힐 수 있었던 점이 이 교육의 큰 장점이라고 생각합니다.
강사님의 설명이 전반적으로 이해하기 쉬웠다는 점도 인상 깊었습니다. 복잡하게 느껴질 수 있는 통계 용어나 분석 결과를 비교적 쉬운 언어로 풀어 설명해 주셔서, 중급 과정임에도 불구하고 부담 없이 수업에 참여할 수 있었습니다. 특히 결과 해석 과정에서 핵심 포인트를 짚어 주신 부분이 실제 연구나 보고서 작성 시 많은 도움이 될 것이라 느꼈습니다.
다만 직장에서 주최하는 교육이다 보니 시간적 제약으로 인해 더 다양한 분석이나 실습을 충분히 해보지 못한 점은 아쉬움으로 남았습니다.ㅜ,ㅜ
전반적으로 통계 분석에 대한 이해를 높이고, 실제 연구와 실무에 바로 적용할 수 있는 역량을 기를 수 있는 매우 만족스러운 교육이었다고 생각합니다. SPSS 활용에 대한 체계적인 학습을 원하는 분들께 적극적으로 추천하고 싶은 교육입니다.
효과적인 의학 논문 작성법에 관해 원고 섹션별로 세세히 배울 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 저널 출판 과정까지 이해할 수 있어서 좋았습니다. 성공적인 논문 게재와 발표를 위한 실용적인 도구들과 팁들도 유익했습니다. 경험이 많지 않은 초보 연구자나 주변에서 조언을 얻기 어려운 분들에게 큰 길라잡이가 될 것 같아요. 강사님의 전문적인 지식과 관련 경험을 녹인 강의 내용이 너무 흥미로웠습니다. 시간가는 줄 모르고 재미있게 들은 강의였습니다.
드디어 수강하였습니다. python 참 궁금하였었는데 어느정도 갈증이 해소되었습니다. 물론, 2일간의 교육으로 피교육생이 마스터의 경지에 오를 것이라고는 기대치 않았습니다. 그렇지만, 전반적인 내용의 흐름을 알게 되어 큰 수확이었습니다. python의 설치에서부터 환경설정에 이르기까지의 궁금점도 풀었습니다. 필요로한 패키지 jupyter notebook, pandas, matplotlib 를 설치하는 과정 , 최근 많이 사용되고 있다는 통합환경개발도구인 VScode 설치와 사용까지 알게 되었습니다. 짧은 2일간으로 1일 6시간, 2일 12시간으로 앞서 말한대로 능숙한 python 마스터로 이르지 못하지만 혼자 학습할 수 있는 방향으로 알게 되었습니다. 1년 2년 정도 꾸준하게 하면, 어느정도 익숙하지 않을까 생각됩니다. 수강 2일기간동안 많은 내용을 직접 익혀 보려면 타이핑속도가 필요합니다. 이것은 IT 학습에서는 늘 있는 어려움입니다. 설명을 듣고 타이핑을 한다는 거는 쉽지 않습니다. 그렇지만 강의하시는 교수님의 일관된 강의 방식에 익숙하게 되면 강의 내용을 많이 익히게 됩니다. 지방에서 먼 길 마다하지 않고 강의 들으러 온 보람은 있습니다. AI와 문답을 하는 사례과정에서 python 코딩을 하면서 AI를 활용하는 방법에 대해서도 어느정도 알 수 있을 것 같습니다. 훌륭하신 교수님의 좋은 강의였습니다. 빅데이터러닝센터에 개설된 강좌 중 필요로하는 강좌를 보면 지방거주이지만 수강하러 오겠습니다.
논문의 구성별 실제 발표된 논문을 예를 들어 작성에 관한 설명을 해주셔서 전반적인 환기가 잘 되었고,
최근의 주요 이슈인 AI 를 활용한 논문 작성 위해 유용한 TOOL을 비교해주셔서 유용했습니다^^
「코딩 없이 배우는 Python 데이터과학 I」 과정은 파이썬에 대한 사전 지식이 없는 상태에서도 데이터 과학의 기본 개념과 활용 흐름을 이해할 수 있도록 구성된 점이 인상적이었습니다.
복잡한 코딩 문법 위주가 아니라, 데이터 분석의 사고방식과 Python이 데이터 과학에서 어떤 역할을 하는지를 중심으로 설명해 주어 진입장벽이 낮았습니다.
특히 데이터 수집–정리–분석–시각화로 이어지는 전체 프로세스를 실제 사례 중심으로 설명해 주어, Python을 ‘어렵고 전문적인 도구’가 아니라 업무에 활용 가능한 실무 도구로 인식하게 된 점이 가장 큰 수확이었습니다.
또한 코딩 없이도 Python 기반 데이터 분석 환경이 어떻게 구성되고 활용되는지 이해할 수 있어, 향후 심화 과정이나 실습 학습으로 자연스럽게 확장할 수 있는 기반을 마련해 주었습니다.
이번 과정을 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성과 함께, 공공·행정 업무에서도 데이터 과학이 충분히 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었습니다.
향후 Python 실습 과정이나 데이터 분석 심화 교육을 추가로 수강한다면 실제 업무 효율 향상에도 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
다양한 실습자료를 제공해주시고, 상세히 설명해주셔서 쉽게 이해할 수 있었습니다.
데이터 분석을 이렇게 쉽게 할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
수강생 관심분야에 맞춰서 교육을 진행해 주신 것도 정말 감동이었습니다.
감사합니다!
- 선생님께서 회귀분석의 기본 개념, 가정 등에 대해 설명해 주셔서 good
- 설명을 친절하게 해주시고 차분한 목소리 톤이라서 전달력이 좋음
- process macro가 낯선데, 하나하나 실습하면서 설명해주시고 따라갈 수 있도록 해주셔서 이해하기 좋음
- 교재가 자세하게 설명되어 있어서 나중에 교재 보고 따라할 수 있을 것 같음
- 다만, 다음에는 실습자료를 폴더에 담아 한번에 다운받을 수 있으면 좋겠음
- 노트북 워드가 불편해서 오타 등으로 조금씩 늦어지기도 함
ChatGPT의 다양한 활용법, 업무와의 연결 방법 등을 알 수 있어서 좋았습니다.
※ 각 과정 색상에 따른 난이도를 참고하여 교육을 단계별로 수강하시기를 권장 드립니다.
| 구분 | SW | 목표 | 역량 | 난이도 |
|---|---|---|---|---|
| 학술연구자 | SPSS |
이론 습득 ▼ SW 활용 분석 방법 학습 ▼ 현업에서의 활용 · 개인 역량 강화 |
공통 역량 선택 역량 |
기초(입문) |
| Amos | ||||
| 메타 | ||||
| R | 중급 | |||
| 그 외 | ||||
| 데이터과학자 | Python |
데이터 분석 능력 습득 ▼ SW 활용 능력 학습 ▼ 현업에서의 활용 · 개인 역량 강화 |
고급 | |
| Modeler |
학술연구자
SPSS
Amos
메타
R
그 외
데이터과학자
Python
Modeler
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