안녕하세요, 빅트리 구독자님!
계절의 흐름이 바뀌어 가는 9월, 배움에 집중하기 좋은 시기를 맞이했습니다. 이 시기에 맞춰 다양한 분석 콘텐츠와 함께, 많은 분들의 꾸준한 성원 속에 70회를 맞이한 오픈하우스 소식도 전해드립니다. 빅데이터 러닝센터의 성장을 함께해 주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다. 이번호에서 다룰 내용을 살펴보겠습니다. - 데이터분석 워드랩
EFA와 SEM의 장점을 결합한 통합 분석 프레임워크, ESEM에 대해 알아봅니다.
- 위탁교육 사례 소개- 경기과학기술대학교 IBM AI 해커톤
AI 교육에 실무를 더하다 – 프로젝트 기반 생성형 AI 해커톤 운영 사례를 소개드립니다. - 70차 오픈하우스 개최
범주형 데이터 분석의 확장을 이끄는 하야시 수량화 방법을 깊이 있게 탐구합니다.
- 9월 추천교육
이달의 주목할 만한 교육을 강조하며, 이를 통해 여러분의 데이터 분석 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.
여러분의 학습과 성장을 지원하기 위해 정성껏 준비한 이번 9월호에 많은 기대 부탁드립니다!
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분석을 하다 보면 예상과 다른 결과에 당황할 때가 있습니다. 문항이 기대했던 요인에 적재되지 않거나, 여러 요인에 동시에 영향을 미치는 교차 적재가 발생하기도 합니다.
이럴 때 많은 분석자들은 데이터 품질이나 표본 수를 먼저 의심하지만, 진짜 원인은 모형의 경직성일 수 있습니다. 여기서 ESEM이 해결책이 되어줄 수 있습니다.
🔍 탐색적 구조방정식(ESEM)이란 무엇인가요? 탐색적 요인분석(EFA)과 구조방정식모형(SEM)의 장점을 결합한 분석 접근입니다. - 요인 간 교차적재를 허용하여 현실적인 요인 구조를 반영
- 이론이 부족한 초기 연구에도 적용이 가능
- 경로분석, 매개효과, 다집단 비교까지 확장 가능
즉, 기존 CFA로는 놓칠 수 있는 구조를 더 유연하고 실용적으로 잡아내는 접근입니다.
🧩 주요 특징에는 어떤 것이 있나요?- 측정과 구조를 동시에 탐색: 요인 탐색과 경로 분석을 통합된 분석으로 수행
- 현실적인 요인 구조 반영: 교차 적재를 허용하여 다양성 반영
- 통계적 자유도 확보: CFA보다 자유도가 높아 유연한 분석 가능
✅ 어떤 상황에서 ESEM을 사용하나요? - 중첩되는 문항이 많은 경우
- 이론적 정의가 미흡한 요인을 다뤄야 할 때
- 요인 간 관계 분석을 한 번에 보고 싶을 때
- 교차국가, 다집단 비교 등 복잡한 모델을 추구할 때
EFA와 SEM 사이, 고민하지 말고 ESEM으로 한 번에 시작해보세요. |
[경기과학기술대학교 × IBM × 데이타솔루션] 경기과학기술대학교 2025 하계 IBM AI 해커톤 위탁교육 사례를 소개합니다! |
인공지능이 산업 전반을 빠르게 변화시키고 있는 지금, AI 전문가에게 필요한 것은 단순한 이론이 아닌 실전 역량입니다. 빅데이터 러닝센터는 경기과학기술대학교 및 컨소시엄 대학 재학생들과 함께 실무에 바로 연결되는 AI 해커톤 프로그램을 진행했습니다.
이번 교육은 AI의 개념 이해부터 실습, 프로젝트 발표까지 3주간의 몰입형 커리큘럼으로 구성되었습니다.
🗓️ 교육 개요 - 대상: 경기과학기술대학교 및 컨소시엄 재학생 30명
- 일정: 2025.07.21 ~ 2025.08.08(총 3주)
- 장소: IBM 여의도 Innovation Studio(오프라인)
- 지원사항: 웰컴키트 및 조식·중식 제공, 숙소 지원
📚 교육 구성
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- Python 기반 데이터 전처리 및 시각화
- AI 개념과 모델 구조 이해
2. 오프라인 집중 교육 (7.28 ~ 7.31) - IBM watsonx 활용 실습
- 프롬프트엔지니어링, RAG, Vector DB
- LLM 기반 자동화 및 AI Agent 설계
- IBM watsonx 활용 실습
- 전문가 강연 + 팀별 실습 + 네트워킹
3. 팀 프로젝트 & 멘토링 (8.1 ~ 8.7) - 실생활 기반 주제 기획 및 구현
- 실무진 멘토링을 통한 결과 개선
- 팀별 데모 시연 및 기능 설명
- 시상 및 기념품 전달
🧑💻 참가자 후기 모음 “처음엔 걱정을 하며 참가했지만 너무 좋은 분위기와 너무 좋은 커리큘럼으로 많은 것을 배우고 가는 것 같습니다. 감사합니다!”
“너무 유익한 시간이였습니다 다음에 또 참가하고 싶습니다.”
“네트워킹 시간과 멘토링이 정말 유익했고, 덕분에 팀워크도 탄탄해졌습니다.” “교육자분들이 모두 열정이 넘치셔서 좋은 에너지 많이 얻었습니다.” “많은 현직자 분들과 가까이 소통할 수 있었던 점이 좋았습니다!” |
📌 이런 교육도 가능합니다! 빅데이터 러닝센터는 정규 과정 외에도
기업·학교·기관에 맞춘 맞춤형 위탁교육을 기획하고 있습니다. - 최신 도구 기반 AI·통계·데이터 교육
- 산학연계 실무 중심 프로젝트
- 현업 전문가 멘토링
💬 “우리 기관도 이런 교육을 도입할 수 있을까?”라는 생각이 드신다면 지금 바로 문의해주세요! |
👨🏫 70차 오픈하우스 - Quantification Methods for Categories 일시 : 2025.09.24(수) 14:00~16:00 강사 : 허명회 교수님 (現 고려대학교 통계학과 명예교수) 개요 : 하야시 수량화 방법을 중심으로, 범주형 변수를 수량화하여 분석 가능성을 확장하는 통계적 접근법 소개 수강료: 15,000원 이벤트 : 실시간 질문(7명) - 70차 오픈하우스 다시보기 1개월 수강권 실습세미나 우수 후기(7명) - 정규교육 50% 할인 쿠폰 퀴즈(7명) - 삼성 갤럭시 버즈3 / 코닥 필름 카메라 / 스탠리 텀블러 / 영화 1인 패키지 / 신세계&배달의민족&스타벅스 상품권
70차를 맞이하여 더 다양해진 상품과 돌아온 오픈하우스를 만나보세요! |
'SPSS 매개회귀 조절회귀 분석 - PROCESS macro 활용' 일시: 9/16(화) 10:00 ~ 17:00
해당 과정에서는 PROCESS macro를 활용하여 논문 작성 시 자주 활용되는 매개효과 및 조절효과 분석 방법을 실제 사례 중심으로 익힐 수 있습니다. 이중매개, 조절된 매개효과, 매개된 조절효과까지 단계적으로 학습하며, 실무에 바로 적용 가능한 분석 역량을 기를 수 있습니다. '코딩없이 배우는 Python 데이터과학' 일시: 9/18~19(목~금) 10:00 ~ 17:00
해당 과정에서는 코딩 없이도 Orange를 활용하여 데이터 시각화부터 머신러닝 모델링까지 데이터과학 전반의 흐름을 실습 중심으로 배울 수 있습니다. 다양한 알고리즘을 직접 다뤄보며, 데이터과학의 개념과 분석 방법론을 함께 익힐 수 있습니다. '연구주제 맞춤형 구조방정식모델 설계: GPT 활용전략' 일시: 9/26(금) 10:00 ~ 17:00 해당 과정에서는 GPT와 구조방정식모델링(SEM)을 접목하여, 연구 주제에 딱 맞는 모형을 설정하고 설계하는 전략을 배웁니다. 논문 작성이 처음인 분도, Amos를 활용해 실전 분석까지 따라갈 수 있도록 구성되어 있습니다. 빅데이터 러닝센터의 교육을 수강하신 후 수강후기를 남겨주세요! 나의 강의실에서 컨설팅 / 정규교육 / e-러닝 모두 수강후기를 남기실 수 있습니다. 참여방법: 로그인 > 나의강의실 > 수강후기 글 작성
당첨확률을 높이는 꿀Tip: 수강후기의 내용이 많을수록 선정될 확률이 높아집니다.🆙 |
빅데이터 러닝센터의 9월 Monthly Leaf는 어떠셨나요? 바라는 점이나 아쉬운 점이 있으시다면 아래 버튼을 클릭해 의견을 보내주세요! 여러분들의 의견은 빅데이터 러닝센터에게 큰 도움이 됩니다☺️ |
Monthly Leaf 🌿는 매달 첫째주에 빅데이터 러닝센터 교육 소식을 전달드려요. |
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