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.

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.

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.

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

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.

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*^^*

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.

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.

동기부여가 많이 되는 교육이였습니다. 연구자의 태도에 대해서도 좋은 방향을 이야기해 주셔서 좋았습니다. 감사합니다.

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.