파이썬을 활용해 텍스트 분석을 수행한 경험은 있었지만
AI를 텍스트 분석에 활용하면 어떨지 궁금해서 수강하였습니다.
수업에서는 단순하게 몇 가지 분석을 실습해보는 수준을 넘어서
AI를 활용해 텍스트 분석기를 직접 제작해보았는데
바이브코딩을 경험할 수 있어 정말 유익한 과정이었습니다.
강사이신 이부일 CEO님께서 AI 활용 경험이 적은 경우에도
충분히 따라올 수 있도록 천천히 친절하게 진행해주셔서
수업 내용도 무리없이 따라갈 수 있었습니다.
더불어 실무 경험에서 우러나오는 팁도 중간 중간 알려주셔서
더욱 유익했습니다.
그리고 클로드 AI의 성능도 매우 놀라운 수준이었습니다.
AI 활용의 필요성과 중요성을 다시 한 번 절감하게 되었습니다.
AI를 적극적으로 활용할 수 있도록 계기와 경로를 친절하게 알려주신
유익한 수업이었습니다.

저는 코딩공부 시작하자마자 포기했던 코포자이고요.
이번에 cowork 라는 기능을 강의를 통해 처음 사용해봤습니다.
심지어 텍스트분석도 뭔지 모르는 수준이었는데요.

근데 코딩을 전혀 할 줄 몰라도 이렇게 텍스트분석 도구를 개발할 수 있다는 것에 자신감을 얻었습니다.
기본 틀부터 시작해서 실제로 어떻게 업그레이드 시켜나가시는지 보여주셔서
나중에 혼자서도 필요에 맞게 구성해볼 수 있을 것 같아요.
실무에서 어떻게 사용하면 좋을지는 앞으로도 경험하고 공부해봐야 알겠지만,,
Claude를 구독해야겠다는 생각이 드네요..ㅎㅎ

수강생들이 모두 따라올 수 있도록 강사님이 너무 빠르지 않게
차근차근 진행해주셔서 초보자인 저에게는 정말 감사했습니다.

강사님이 열정적으로 설명해주시고
수강자들과 소통하려고 노력해주셔서 수강 내내 즐거웠습니다!

저처럼 코딩도 모르겠고 텍스트분석도 모르겠는 분들께 강추합니다~!!

「Claude Cowork를 활용한 텍스트 분석」 수료 후기

이부일 강사님의 「Claude Cowork를 활용한 텍스트 분석」 강의는 생성형 AI를 단순히 질문하고 답을 얻는 도구를 넘어, ​실제 데이터 분석 업무를 수행하는 실무 도구로 활용하는 방법을 체계적으로 배울 수 있었던 매우 유익한 교육이었습니다.

특히 Claude Cowork를 활용하여 엑셀·CSV·TXT 데이터를 직접 불러오고, 분석할 열을 선택한 후 텍스트 전처리 → Uni-Gram → Bi-Gram → 네트워크 분석 → 감성분석 → 토픽모델링 → 시각화 → 보고서 작성까지 하나의 워크플로우로 구현하는 과정이 인상적이었습니다.

비개발자의 관점에서도 자연어로 요구사항을 제시하면서 데이터 분석 웹앱을 단계적으로 만들어 볼 수 있어 바이브 코딩(Vibe Coding)의 실제 가능성​을 경험할 수 있었습니다. 단순한 코딩 실습에 머무르지 않고 연구자가 어떤 분석 기능을 요구해야 하는지, 분석 결과를 어떻게 해석하고 시사점을 도출해야 하는지까지 연결했다는 점도 좋았습니다.

특히 LDA뿐 아니라 BERTopic과 Top2Vec을 비교하고, 적절한 토픽 수를 탐색하며, 추출된 토픽에 의미 있는 이름을 부여하는 과정​은 실제 뉴스·미디어 텍스트 연구에 활용하기에 매우 유용했습니다. 감성사전을 활용한 긍정·부정·중립 분석과 바이그램 기반 네트워크의 Node, Edge, Degree 및 중심성 분석 역시 연구 및 실무 활용도가 높은 내용이었습니다.

또한 최종적으로 분석 결과를 HTML 웹페이지와 PDF 보고서 형태로 구현하고 Python 코드까지 저장하는 전체 과정을 경험함으로써, 생성형 AI가 데이터 분석의 보조 도구를 넘어 하나의 분석 환경으로 발전하고 있다는 점을 확인할 수 있었습니다.

이부일 강사님의 설명은 실제 사례와 실습을 중심으로 진행되어 이해하기 쉬웠으며, 질문에 대해서도 구체적으로 설명해 주어 학습에 많은 도움이 되었습니다.

전체적으로 AI·데이터 분석·텍스트 마이닝을 연구나 업무에 활용하고자 하는 사람에게 적극 추천하고 싶은 강의입니다. 특히 코딩 경험이 많지 않은 연구자나 실무자도 Claude Cowork를 활용하여 자신만의 데이터 분석 도구를 구축할 수 있다는 점을 직접 경험할 수 있었던 매우 만족도 높은 교육이었습니다.

노코드 AI 에이전트 기반 워크플로우 구축 강의는 실무에 바로 활용할 수 있는 내용으로 구성되어 있어 매우 만족스러웠습니다.
강의 구성을 개념부터 실제 활용까지 자연스럽게 학습할 수 있었고, 설명도 명확해 학습에 큰 도움이 되었습니다.
AI 에이전트와 업무 자동화에 대한 실질적인 역량을 기르고 싶은 분들에게 매우 유익한 강의였습니다.

막연하게만 이야기 들었던 AI와 AI Agent에 대해 전반적 트렌드와 이해가 가능한 수업이었음.
향후 실무에 적용하기전 기초 강좌로 생각되며 AI에 대한 문해력 및 다음 단계로 이행하기 전 단계로 매우 만족하는 강좌이며 추천하고 싶은 강좌였음.
수고 많으셨습니다.

강사님이 좋습니다.

실무 경험에서 나온 다양한 노하우를 아낌없이 공유해 주셔서 정말 유익한 시간이었습니다.
단순히 기능을 소개하는 강의가 아니라 실제 업무에 어떻게 적용하는지까지 구체적으로 보여주셔서 많은 인사이트를 얻었습니다.

특히 AI를 업무에 활용하는 방식, Skill과 워크플로우를 설계하는 과정, 다양한 AI 서비스를 실무 관점에서 비교해 주신 내용이 큰 도움이 되었습니다.
강의가 끝난 후에도 바로 업무에 적용해 보고 싶은 아이디어가 많이 생겼습니다.

좋은 강의와 아낌없는 경험 공유에 감사드립니다.

유용했던 수업이었습니다.^^

구조방정식 개념을 설명해 주시고 한 학기에 걸쳐서 해야 할 양을 이틀 안에 강의 해주셔서 감사합니다.
직접 실습해 보니 AMOS에 대해 큰 틀은 알게 된 것 같습니다.
또한 다양한 출처와 책 소개도 좋았습니다.
감사합니다.

평소 김계수 교수님의 『구조방정식모형』 교재를 구매하여 공부하고 온라인 강의도 수강할 만큼 이번 교육을 오래전부터 기다리고 있었습니다.
특히 제 박사학위논문가 구조방정식모형을 기반으로 진행되는 연구이기 때문에 꼭 수강하고 싶었는데, 올해 1월 교육은 인원 미달로 개설되지 않아 아쉬움이 컸습니다. 그래서 이번 교육이 개설되었다는 소식을 듣자마자 바로 신청했고, 기대했던 만큼 매우 만족스러운 시간이었습니다.

무엇보다 좋았던 점은 단순히 AMOS를 사용하는 방법이나 통계 결과를 산출하는 방법을 알려주는 교육이 아니라, 결과값이 실제로 어떤 의미를 가지는지, 논문에서는 어떻게 해석해야 하는지를 하나하나 풀어서 설명해 주셨다는 점입니다.
구조방정식모형을 공부하면서 가장 어려웠던 부분이 '결과를 어떻게 읽고 해석해야 하는가'였는데, 교수님께서 실제 연구 사례를 바탕으로 설명해 주셔서 막연했던 부분들이 많이 정리되었습니다. 덕분에 제 논문의 분석 결과를 바라보는 시각도 한층 넓어졌습니다.

또한 Hayes 교수님의 PROCESS Macro 92개 모델을 비롯하여 다양한 분석 자료와 참고자료를 다운로드할 수 있도록 공유해 주신 점도 매우 인상 깊었습니다. 교육이 끝난 후에도 지속적으로 복습하고 연구에 활용할 수 있는 자료들이 많아 앞으로의 연구에도 큰 도움이 될 것 같습니다.

잠재성장모델(Latent Growth Model)처럼 제가 사전에 이론적으로 공부하지 않았던 내용들은 다소 어렵게 느껴지기도 했습니다. 하지만 오히려 이러한 새로운 내용을 접하면서 더 깊이 공부해 보고 싶다는 동기부여를 받을 수 있었고, 구조방정식모형의 활용 범위를 넓게 이해할 수 있는 계기가 되었습니다.

이번 교육은 제 학위논문을 진행하는 과정에서 가장 큰 도움이 되었던 교육 중 하나였습니다. 이론과 실제 연구 적용을 자연스럽게 연결해 주는 강의였고, 구조방정식모형에 대한 이해뿐 아니라 연구자로서 분석 결과를 해석하는 관점까지 배울 수 있었던 뜻깊은 시간이었습니다.
심화 과정이나 동일한 교육이 다시 개설된다면 복습과 실력 향상을 위해 반드시 다시 수강하고 싶습니다.

좋은 강의를 준비해 주신 김계수 교수님과 빅데이터 러닝센터에 진심으로 감사드립니다.