[10기/11기 학회원 정규반 수업후기]
파이썬 문법 기초반
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완전한 제로베이스에서도 데이터 분석에 필요한 파이썬 기초 문법을 차근차근 배울 수 있었던 수업이었습니다.
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파이썬과 SQL을 함께 학습하면서, 혼자였다면 흐트러지기 쉬웠을 공부를 꾸준히 이어갈 수 있었습니다.
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수업 → 복습 과제 → 블로그 작성으로 이어지는 구조 덕분에 한 번 더 정리하고, 다시 돌아보며 복습할 수 있는 학습 흐름이 잘 만들어져 있었습니다.
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아직 파이썬 문법을 더 깊이 활용해보고 싶은 욕심도 생겼고, 앞으로 코딩 테스트나 추가 학습을 통해 더 성장해보고 싶다는 동기도 생겼습니다.
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파이썬과 데이터 분석이 아직 익숙하지 않은 단계에서, 학회 활동을 통해 경험을 쌓고 방향성을 잡을 수 있었다는 점에서 매우 만족스러운 선택이었습니다.
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파이썬을 처음 수강하는 것은 아니지만 다시 배우고 복습하는 시간을 가지니 그전보다 확실히 정리되는 느낌이라 뿌듯합니다.
SQL 문법 기초반
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SQL 수업을 맡아주신 강사님께서 기초 이론부터 차근차근 설명해 주셔서, SQL을 처음 접하는 입장에서도 이해하며 따라갈 수 있었다.
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학회 활동을 시작하게 된 계기는 SQLD 자격증 취득을 목표로 한 체계적인 학습이 필요하다고 느꼈기 때문이다.
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혼자 공부하는 것보다 수업을 통해 실무적인 예제를 먼저 접하면 SQLD 필기시험도 수월하게 준비할 수 있을 것이라 생각했다.
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차근차근 강의 교안과 복습영상을 보며 내가 놓쳤던 부분들에 대해 다시 보니 이해를 할 수 있게 되었다.
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대학생 학회를 하니 다른 분들을 통해 동기부여를 얻을 수 있어 좋은 것 같습니다~!
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데이터 분석을 위한 여러가지 강좌들과 특별 강사들과 함께 하는 강의들까지 새로운 분야의 것들을 많이 들을 수 있다.
데이터 분석 입문반 (ML)
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데이터 분석을 처음 접하며 방대한 데이터를 다룰 수 있을지에 대한 막연한 걱정이 있었지만, 수업을 따라가며 점차 부담이 줄어들었습니다.
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이론을 배우고 실제 데이터를 직접 다뤄보는 과정을 통해, 숫자와 데이터가 의미를 가진다는 느낌을 받을 수 있었습니다.
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데이터 분석은 도구 자체보다도 어떤 질문을 던지느냐가 중요하다는 점을 자연스럽게 이해하게 되었습니다.
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단변량 분석부터 이변량 분석, 시각화, 해석, 코드 작성, 분석 스토리 구성까지 이어지는 흐름을 경험하며
EDA의 전반적인 분석 구조를 단계적으로 익힐 수 있었습니다.
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단순히 그래프를 그리는 데서 끝나는 것이 아니라, 왜 이런 결과가 나왔는지를 설명하는 분석에 한 걸음 더 가까워졌다고 느꼈습니다.
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데이터 분석을 어디서부터 시작해야 할지 막막했는데, 이번 수업을 통해 앞으로 어떤 방향으로 공부를 이어가야 할지 더 명확해졌습니다.
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이후에도 이런 방식으로 근거를 설명할 수 있는 데이터 분석을 계속 연습해보고 싶습니다.
데이터 분석 입문반 (통계)
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BDAI 활동을 통해 학기 중과 방학 모두 데이터 분석 역량을 꾸준히 유지하며 공부할 수 있었습니다.
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통계 수업과 BDAI에서 운영하는 스터디에 함께 참여하면서, 혼자였다면 흐트러졌을 공부 습관을 이어갈 수 있었습니다.
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통계 기초 수업에서는 이전 학기에 수강했던 경영통계학과 같은 이론을 다루었지만,
학교 수업과 달리 스프레드시트 함수를 활용해 직접 수치를 계산하고 과제로 확인할 수 있었던 점이 특히 도움이 되었습니다.
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이론을 듣는 데서 끝나는 것이 아니라, 직접 계산하고 결과를 확인하는 방식으로 통계를 다시 정리할 수 있는 기회였습니다.
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온라인으로 참여할 수 있어 시간에 크게 구애받지 않고 수강할 수 있었고, 콘텐츠 구성도 잘 정리되어 있어 다음 학기에도 계속 참여하고 싶다는 생각이 들었습니다.
데이터 분석 모델링반 (ML1)
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데이터 분석 과정에서 모델링이 어떤 역할을 하는지 직접 경험해볼 수 있었던 수업이었습니다.
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모델 결과를 시각화하며 데이터의 특징과 예측 결과를 눈으로 확인해본 경험이 인상 깊었습니다.
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단순히 모델을 적용하는 것이 아니라, 문제 목적에 따라 모델을 선택하고 성능을 비교·해석하는 과정의 중요성을 이해할 수 있었습니다.
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처음에는 모델링 개념이 어렵게 느껴졌지만, 실습을 반복하며 점차 흐름을 이해하게 되었습니다.
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휴회 기간 전 마지막 과제에 대해 강사님께서 채점과 함께 피드백을 남겨주셔서, 학습 내용을 다시 점검하는 데 도움이 되었습니다.
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이번 수업을 계기로 모델링 역량을 더 키워보고 싶다는 목표가 생겼습니다.
SQL 문법 심화반
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BDAI 활동을 통해 SQL을 단순히 문법을 외우는 도구가 아니라, 데이터를 분석하고 의미를 도출하는 언어로 이해하게 되었습니다.
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처음에는 쿼리 구조를 파악하는 것이 어렵게 느껴졌지만, CTE를 활용해 데이터를 단계적으로 분석하는 방법을 배우며 쿼리의 흐름을 이해할 수 있게 되었습니다.
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실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 과정을 경험하며, SQL이 실무와 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지 체감할 수 있었습니다.
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단순한 문법 학습이 아니라, 데이터를 어떻게 바라보고 분석해야 하는지에 대한 관점까지 함께 배울 수 있었던 점이 인상 깊었습니다.
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이러한 경험을 통해 데이터 분석에 대한 흥미가 자연스럽게 높아졌고, SQL을 더 깊이 공부해보고 싶다는 동기도 생겼습니다.
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이번 수업을 계기로 앞으로 SQL을 전공 공부와 데이터 분석 프로젝트에 적극적으로 활용해보고 싶습니다.
데이터 분석 전처리반 (판다스)
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데이터 분석 전처리반 수업을 들으면서, 판다스를 단순히 문법으로 배우는 것이 아니라 실제 데이터 분석 흐름 속에서 어떻게 활용되는지를 자연스럽게 익힐 수 있었습니다.
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수업 자료가 잘 정리되어 있어 처음 접하는 내용도 부담 없이 따라갈 수 있었고, 복습할 때 다시 찾아보기에도 편리했습니다.
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혼자 공부할 때는 막히기 쉬운 부분도, 수업을 중심으로 반복해서 다루다 보니 전처리 과정이 점점 익숙해졌습니다.
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특히 데이터를 불러오고, 정리하고, 가공하는 전처리 과정이 분석에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 체감할 수 있었던 수업이었습니다.
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전처리반 수업을 통해 단순히 판다스 문법을 아는 수준을 넘어, 데이터를 다루는 기본적인 사고방식과 흐름을 함께 배울 수 있었다는 점이 가장 만족스러웠습니다.
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데이터 분석을 처음 시작하는 분들이나, 전처리 과정이 막연하게 느껴졌던 분들에게 기초를 탄탄하게 다질 수 있는 수업이라고 생각합니다.
데이터 분석 전처리 적용반
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BDAI를 통해 실력적으로도 성장하였지만 진로에 대한 고민을 거듭하여 미래에 대해 구체화시킬 수 있었습니다.
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다양한 경험과 체계적인 관리를 통해 학습하기에 정말 좋은 환경이라는 생각이 든다.
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또한 다양한 활동들이 많으니 시간이 맞다면 참여하여 보다 취업에 도움이 되면 좋겠다.
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별도의 절차 없이 누구나 신청할 수 있다는 점이 마음에 들었고 데이터 분석 관련 수업, 현직자 강연, 채용 연계 공모전, 부트캠프 등 정말 다양한 프로그램들을 제공해 주고 있어 데이터 분석 직무를 준비하는 사람들에게 있어서는 정말 도움이 되는 학회라고 생각했었다.
데이터 분석 실전반 (추천 시스템 구현)
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학회 활동은 단순한 이론 학습을 넘어 데이터를 활용한 실질적인 분석과 구현을 통해 큰 성장을 이루게 된 거 같아요.
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향후 논문 설계나 모델 구조를 다듬는 과정에서 이와 같은 구조적 이해는 실질적인 도움이 될 것 같습니다.
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추천 시스템이라는 주제를 다루며 단순한 모델링을 넘어서 수학적 사고와 데이터 구조를 이해했고, 뉴스레터 분석을 통해 실제 인사이트를 탐색했습니다. 이런 학습 방식은 BDA학회가 단순한 대학생 학회를 넘어서, 실질적인 빅데이터 분석 학회로서의 의미를 더해주는 부분이라 느꼈어요.
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통계학 전공 수업이나 대학원 과정에서나 다룰 법한 수준의 내용을 BDA라는 학회에서 직접 코드로 구현하고 결과를 해석하는 과정까지 실습할 수 있어 좋았습니다.
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빅데이터 분석 학회이지만 항상 대학생 학회를 뛰어넘는 지식을 얻어간다는 점이 만족스럽습니다.
데이터 분석 실전반 (지표설계 및 고객분석)
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학회 수업 이외에도 데이터 분석 멘토링 & 특강이나 취업 준비에 필요한 포트폴리오 작성법, 데이터 분석 직무 면접 대비 등 실질적인 도움을 받을 수 있어 좋았습니다.
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수업에서 고객 세분화, 이탈률 분석, 마케팅 성과 측정 등 실무에서 바로 적용 가능한 주제를 다룰 수 있어 취업 준비에도 도움이 될 거라 생각했습니다.
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BDAI학회에서 제공하는 최신 연구와 자료들을 참고하면서 정말 큰 도움이 되고 있어요.
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요즘 성장이 멈춰있어 고민이 많았는데 학회를 참여하면서 동기부여가 많이 되는 것 같습니다.
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과제가 스스로 고민해볼만한 주제로 제시되어 심화 내용을 학습하고 마케팅 전략을 짜볼 수 있다는 것이 좋았습니다!
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대학생 학회로서 커리큘럼도 체계적으로 구성되어 있어, 데이터 분석을 처음 시작하는 분들이나 실무 감각을 익히고 싶은 분들에게 추천드립니다.
데이터사이언스를 위한 수리적 기초
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강연의 질이 매우 좋아서 주변에 적극 추천하고 싶습니다.
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강연 전반이 매우 만족스러웠고, 이해도 잘 되었습니다.
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강연 진행 방식에서 시각화 자료 활용과 강의 속도가 인상적이었습니다.
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강연의 질이 전반적으로 좋았지만 문과 및 비전공자에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 퀄리티 높은 강연으로 추천드리고 싶습니다.
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무료, 온라인으로 간편하게 수강이 가능하고, 비대면 환경 속에서 접근성이 뛰어나다는 점이 큰 장점이었습니다.
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따로 공부해야 할 필요성을 느끼고 있었는데, 실질적으로 도움이 되는 강의를 제공해주셔서 감사했습니다.
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비전공자에게도 꼭 필요한 수업이라고 생각합니다.
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비전공자라면 어려운 부분이 있을 수 있지만, 데이터 사이언스에 필수적인 이론과 실제 사례 중심으로 구성되어 유익합니다.
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실제 세미나에서는 데이터 사이언스의 주요 개념을 알 수 있었고, 마지막에는 소프트맥스 관련 실제 사례를 들어주셔서 좋았습니다.
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손필기를 활용한 강의 방식이 신선했습니다.
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초보자 수준에서 기초를 쌓을 수 있도록 커리큘럼이 잘 설계되어 있습니다.
딥러닝의 이해
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대학생 학회인 BDA학회 활동과 전공 수업을 병행하면서 얻는 배움이 생각보다 크다는 걸 실감하고 있어요.
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실제로 저와 비슷한 또래의 학회원분들은 데이터 분석에 이 기술을 어떻게 활용하고 있을지 항상 궁금했는데요, 이번 뉴스레터를 통해 그 사용 현황과 활용 이유 등을 확인할 수 있어 특히 흥미로웠습니다.
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뉴스레터를 통해 다양한 데이터 관련 트렌드와 이슈를 접할 수 있으니, 시간 날 때 한 번씩 관심 갖고 읽어보시면 좋을 것 같습니다.
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BDA학회라는 대학생 학회에서 이렇게 체계적으로 딥러닝을 공부할 수 있어서 정말 뜻깊었고, 앞으로도 이 경험을 바탕으로 데이터 분석 역량을 계속 키워나가고 싶습니다!
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사실 작년에 들었던 데이터 전처리 실전반 수업에서 추천 시스템을 공부하며 Word2Vec, CBOW, Skip-gram 등의 모델을 처음 접하게 되었습니다. 그 당시에는 이 모델들이 어떻게 동작하는지 정확히 알지 못한 채로 사용했는데, 그때 딥러닝의 기초 개념을 이해하는 것이 정말 중요하다는 필요성을 강하게 느꼈습니다.
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단순히 개념에 머물지 않고, Numpy로 직접 신경망을 구현하고 그림으로 그려보며 딥러닝 모델이 실제로 어떻게 동작하는지 깊이 이해할 수 있었습니다.
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지금까지 딥러닝의 원리와 개념을 탄탄히 배우고 이를 직접 구현하는 경험을 통해 데이터 분석 역량을 한 단계 성장시킬 수 있었습니다.