전체 수강후기

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  박*우 2024.05.24

  SPSS 모델러와 데이터과학 수강후기

  SPSS Modeler와 데이터과학

  모델러 사용이 익숙치 않았는데 본 과정을 통해 세세한 사용법을 배울 수 있었고
  통계적 방법에 따른 다양한 분석방법을 익힐 수 있었습니다.
  짧은 시간동안 전반적인 기능과 활용법을 익힐 수 있어 만족스러운 강의였습니다.

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  김*형 2024.05.20

  논문 작성법 강의 중 가장 도움됐던 강의.

  (Live) 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

  논문의 작성부터, 그 논문의 학회에서의 프레젠테이션까지 하나하나 짚어주는 명강의였습니다. 마지막 AI 시대의 논문 작성법 강의도 참 좋았습니다.
  다음 번에는 논문 작성 A to Z 등 하루 종일 세션 별로 각 파트 작성법에 대한 자세한 예시 등이 있는 강의해주시면 꼭 듣고 싶습니다!!

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  박*봄 2024.05.20

  청중을 배려한 논문 작성법 강의

  (Live) 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

  논문 작성법에 대해 기초부터 상세하게 설명해 주셔서 매우 유익한 강의였습니다.
  논문 제목과 초록의 작성 방법, 구체적인 영어 의학 이메일 작성법이 큰 도움이 되었습니다.
  청중을 배려하여 발표 준비를 해야 하는 이유를 자세하게 설명해 주셔서 이해가 쏙쏙 되었습니다.
  
  질문에 대한 답변으로 건전학술활동지원시스템을 통한 부실 학술지 검색 방법을 설명해 주셨는데,
  Baishideng Publishing Group, MDPI 출판사 등의 학술지 정보를 실제로 검색하면서
  부실 의심 학술지 목록(Beall’s list, Level X 등)에 등재되어 있지 않는지 확인하는 방법 등을 실례로 들어주셔서 유익했습니다.
  
  가장 관심이 있었던 생성형 인공지능 시대에 논문 쓰기 관련 강의는 더욱 명료했습니다.
  환각 현상을 주의하여 ChatGPT를 활용하고, AI보다 똑똑하기 위해 늘 노력하고, 사람이 할 수 있는 직접 정보 탐색하기, Learning을 해야 내 것으로 만들 수 있다는 내용이 기억에 남습니다.
  공유해주신 ChatGPT 명령어 모음 또한 감사히 잘 활용하겠습니다.
  유익한 강의에 진심으로 감사합니다.

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  한*국 2024.05.20

  논문작성 노하우 많이 배웠습니다

  (Live) 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

  짧은 시간 최대한 많은 정보를 제공해주시려는 노력에 감사드립니다
  한정된 시간으로 인해 다소 빠른 진행은 불가피했지만 핵심적인 내용은 모두 빠짐없이 전달하고자 하셨고 개인적으로는 오히려 빠른 진행을 더 선호합니다
  아쉬운 점은 교재 내용의 일부가 PPT 삽화로 인해 가려지는 문제와 색구분만 개선되면 좋을듯 합니다

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  최*남 2024.05.20

  예상보다 많은 것을 배우고 얻은 강의

  (Live) 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

  AI를 이용한 강의자료, 문서 작성은 이제 시간적, 내용적 효율을 위해 없어서는 안되는 시대가 된 것 같습니다. AI를 이용하여 논문을 작성하고 투고하는 것에 대해 이전부터 논란이 있었던 것은 사실입니다. 그래서 AI를 이용한 논문 작성에 대한 문제점에 대해 알기 위해 수강을 신청하게 되었습니다. 수강을 통해 생각보다 더 많고 유익한 정보를 얻게 되어 만족합니다. 논문 작성에서부터 투고, 발표까지 모든 내용이 다 유익하였습니다. 논문을 쓸 때 많은 도움이 될 꺼 같습니다.

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  진*리 2024.05.20

  논문 작성 관련하여 가장 유익했던 강의

  (Live) 생성형 AI 시대에 역량을 키우는 의학/생물학 논문 작성법

  지금까지 논문 작성과 관련하여 다양한 강의를 들어봤지만 이번에 들은 임준서 강사님의 강의는 가장 유익하고 도움이 많이 된 강의라고 할 수 있을 것 같습니다. 실제 논문을 작성하고 투고하는 과정에서 궁금했고 필요했던 정보와 팁들을 많은 경험을 가진 강사님께서 알려주셔서 너무 많은 도움이 되었습니다. 다른 강의에서는 절대 들을 수 없는 알짜배기 정보들이 가득한 강의였고 강의시간이 길었음에도 불구하고 모든 슬라이드와 내용이 꼭 필요한 내용들로 가득찬 강의였습니다. 강사님의 다른 강의가 있다면 또 수강하고 싶습니다. 열정적인 강의해주셔서 감사합니다.

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  박*경 2024.05.17

  네트워크메타분석

  (Live)메타분석 고급3: 네트워크메타분석

  지난 다변량 및 다층 메타분석에 이어 네트워크 메타분석도 교수님의 자세한 설명과 안내로 앞으로의 연구 계획에 많은 도움이 될 것 같습니다.
  낯설었던 R도 점차 친숙해지고 있고, 분석에 도움이 되는 여러 정보도 함께 주셔서 귀한 시간이 되었습니다.
  꼼꼼하게 작성되어있는 안내 교재를 통해 다시 한 번 복기해보고 이른 시일내에 연구에 네트워크메타분석 연구에 도전해보고자 합니다.
  감사합니다.

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  홍*현 2024.05.17

  선형회귀분석을 넘어

  (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화

  이번 실습강의를 통해 선형회귀분석의 확장을 위한 다양한 분석 방법에 대한 이론과 실습을 짧은 시간에 두루 접할 수 있어서 좋았습니다. 다양한 상황 속에서 다양한 데이터를 다뤄야 할 때 선형 회귀분석만으로는 적용이 어려운 경우가 있을 수 있는데 이번 실습강의 내용이 큰 도움이 될 것 같아 유용했습니다.특히 기존에는 SPSS에서는 불가능하다고 생각했었던 다양한 기법들이 R 및 파이썬과의 연동을 통해 SPSS에서도 모듈확장이 가능하다는 점이 놀라웠습니다. SPSS도 이제 보다 유연하게 확장할 수 있다는 점에서 앞으로 보다 다양한 분석이 가능해질 것이라는 점도 기대가 되었습니다. 열띤 강의를 해주신 정성원 센터장님 및 함께 수고해주신 스탭 모든 분들께 감사드리며 앞으로도 좋은 강의를 많이 부탁드립니다. 감사합니다.

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  임*택 2024.05.16

  102차 실습세미나 수강 후기

  (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화

  선형 회귀분석을 처음 수강하게 된지 벌써 12년이 지났네요.
  제가 처음 회귀분석을 배울 때 힘들었던 것은 기본 가정사항의 검증이었습니다.
  오늘 강의에서도 말씀해주신 선형 회귀분석의 "기본 가정사항"은 일반 분석에 비해 종류가 많고, 사실 분석하는 것 보다 가정사항을 검증하는게 더 복잡하고 어렵다고 생각하고 있었습니다.
  제가 속해 있는 보건학분야...특히 영상의학 분야에 적용하기에는 오늘의 분석 방법들은 매우 고급 분석에 해당하는 분석이 되겠지만 "선형 회귀분석"을 하면서 가정사항이 충족되지 않을 때 분석의 장벽에 가로막혔던 제 경험에 비추어 보아 A가 안될 때 B를 선택할 수 있는 지식의 안목이 넓어진것 같습니다.
  그 중에서도 오늘 배웠던 로버스트 회귀분석과 분위수 회귀분석법이 제게는 도움이 될것 같네요.
  
  빅데이터 러닝센터에서 받는 교육은 체계적으로 작성된 교육자료와 함께 실습할 수 있는 최신 프로그램을 제공받을 수 있어 타 기관의 교육에 비해 보다 효율적인 교육이 이루어지는것 같습니다.
  무엇보다 SPSS 29.0 버전을 경험해보면서 데이터 솔루션의 확장팩을 사용해 볼 수 있었고, 오늘 교육을 통해 추가 분석법을 설치하는 방법까지 알게되어 저 개인적으로는 한단계 업그레이드 되는 기회가 되었던것 같습니다.
  
  공부를 하면서 아무리 교육이 좋아도 본인 스스로 복습하면서 실제 분석에 적용해보지 않으면 그 지식은 금방 잊혀져 버린다고 생각하고 있습니다.
  오늘 쌓은 지식이 "나의 것"이 될때까지 열심히 파헤쳐 보겠습니다. ^^
  정성원 센터장님 목이 안좋은 상태에서도 열강하시느라 수고하셨습니다.
  감사합니다.

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  손*진 2024.05.16

  SPSS29 New features 선형회귀 진화

  (Live) 102차 실습세미나 - SPSS29 New Features를 활용한 선형회귀의 진화

  회귀분석의 확장이 어느 정도일까 궁금하였는데, 오늘 강의에서 회귀방법의 중요성을 다시금 느끼게 된 강의였습니다. 회귀모형의 가설 검정과 그에 대한 문제점이 생기는 경우, 그 대안으로 다양한 분석법을 익히게 되었습니다. 로버스트 회귀, 분위수 회귀는 익히 들어서 알고 있었지만, 조금은 생소한 Tobit 회귀, PLS 회귀는 새롭게 학습하여 확장 가능한 모델임을 인식하였습니다. 새로운 모형을 추가하다 보니, R과 연동 부분이 조금은 아쉽지만, 앞으로 SPSS와의 연계 부분은 추가로 늘어나면서 계속 보완 될 것으로 기대합니다. 회귀모델의 연장선에서 최근 주목 받고 있는 기계학습법이나 ChatGPT를 이해 할 수 있었습니다. Ridge 회귀, Lasso 회귀 및 Elastic Net 방법을 통해 좀 더 쉽게 기계학습이나 ChatGPT에 학습 동기가 부여 되어 짧은 3시간이 알 찬 강의가 되었습니다.
  오늘도 수고해 주신 스탭 분들 늘 감사해요!