평소 업무를 하면서 데이터를 접할 기회는 많았지만, 데이터를 체계적으로 분석하고 활용하는 방법에 대해서는 부족함을 느끼고 있었습니다. 이번 ADsP 교육을 통해 데이터의 기본 개념부터 통계분석, 데이터 분석 방법론, 머신러닝의 기초까지 전반적인 내용을 배울 수 있어 많은 도움이 되었습니다.

특히 처음에는 통계와 분석 용어들이 어렵게 느껴졌지만, 교육을 통해 개념을 하나씩 이해하면서 실제 업무에서 데이터를 어떤 관점으로 바라보고 활용해야 하는지 생각해 볼 수 있었습니다. 단순히 자격증 취득을 위한 교육이 아니라 앞으로 업무에서 데이터를 기반으로 문제를 분석하고 개선하는 데 활용할 수 있는 기초를 다질 수 있었다는 점이 가장 좋았습니다.

이번 교육을 계기로 ADsP 자격증 취득에도 도전하고, 배운 내용을 실무에 적용할 수 있도록 꾸준히 공부하고 싶습니다. 데이터 분석을 처음 접하는 직장인에게도 유익한 교육이라고 생각합니다.

삶의 질을 높여주는 최고의 강의!!!

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도움되는 강의!!!!

배우는 강의!!!

비전공자 입장에서 데이터 분석 자격증을 처음 시작하려니 막막했는데, 이번에 강의를 들으며 공부했던 후기를 남겨봅니다.

1. 강의 선택 이유
데이터 분석은 1, 2과목보다 3과목인 '데이터 분석 실제'가 핵심인데, 독학으로는 통계 이론이나 R 분석 결과 해석이 도저히 이해가 안 가서 강의를 찾게 되었습니다. 단순히 암기하라는 식이 아니라 통계적 원리를 쉽게 설명해 준다는 평이 많아 선택했습니다.

2. 과목별 공부 체감

1과목(데이터 이해) & 2과목(데이터 분석 기획): 이 부분은 개념 위주라 강의를 1.5배속으로 가볍게 들으며 흐름을 잡았습니다. 강사님이 강조하는 키워드 위주로 메모하며 공부하니 시간 단축이 많이 됐습니다.

3과목(데이터 분석): 가장 고비였던 구간입니다. 회귀분석, 상관분석 결과표를 보고 해석하는 방법이나 의사결정나무, 앙상블 같은 머신러닝 기초 개념을 잡는 데 강의 도움을 많이 받았습니다. 특히 분산분석(ANOVA)이나 p-value 해석법을 명확하게 정리해 준 점이 좋았습니다.

3. 강의 활용 팁
이론 강의를 빠르게 1회독 한 뒤 바로 문제 풀이로 넘어가는 것을 추천합니다. ADsP는 나왔던 문제가 반복되는 경향이 있어서, 강의에서 제공하는 기출 해설을 통해 오답 선지가 왜 틀렸는지 확인하는 과정이 합격에 가장 큰 도움이 됐습니다. 계산 문제에 매몰되기보다는 분석 결과의 의미를 파악하는 공부가 훨씬 효율적입니다.

4. 총평
수학적 베이스가 없어서 통계 파트가 걱정되는 분들이라면 강의를 듣는 게 시행착오를 줄이는 방법인 것 같습니다. 요약 노트와 기출문제 위주로 2~3주 정도 집중하면 충분히 합격권에 들 수 있는 난이도였습니다.