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누구보다 명쾌한 강의라고 확신합니다 소***************님 / 2020.02.10
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Q> 김준연 박사님, 2020년을 준비하느라 바쁘신 와중에도 인터뷰에 응해주셔서 진심으로 감사드립니다


별말씀을요. 통계분석과 데이터사이언스는 4차 산업혁명의 주요한 사회적 니즈이고 이러한 인력양성에 좋은 교육 컨텐츠를 제공하는 데이터캠퍼스가 되었으면 합니다.

저 역시 데이터캠퍼스 원장인 김원표 대표를 통해 분석 업무에 대한 여러 조언을 받고 있습니다. 실제 다양한 분야의 분석과 데이터 사이언스 실무를 오랫동안 하고 있는 김원표 대표의 강의라면 강력히 추천하고 싶습니다. 데이터분석가가 되려는 많은 사람들에게 도전해보라고 권하고 싶습니다.

 

김준연 박사의 주요 약력

 

 

한양대 박사(기술경제)

Manchester Insitute of Innovation Policy(UK). Academic Visitor 


현) 소프트웨어정책연구소 연구기획팀장

정보통신산업진흥원 글로벌사업팀 팀장 (2014.08)

한국소프트웨어진흥원 해외사업팀장 (2009.08) 

 

Q> 교수님 께서는 통계분석/데이터분석을 어떤 업무에 주로 사용하고 있습니까?


제가 속한 소프트웨어정책연구소는 인공지능과 소프트웨어에 의한 산업과 사회의 디지털 전환의 정책을 다루는 연구소으로서 산업데이터 및 각종 시뮬레이션을 수행하고 있습니다. 

특히 실태조사를 바탕으로 수집된 데이터의 분석을 기반으로 하는 정책 연구의 경우, 데이터의 처리, 분석은 매우 중요한 업무입니다. 

 

Q> 데이터캠퍼스 김원표 대표 또는 강의는 어떤 인연으로 알게 되었습니까?


저희 연구소에서 공공SW산업에서 SW기업의 규모별 특성 차이를 분석하고자 이중차분 분석에 대한 강의를 부탁했었고, 그 외에도 진행하려는 여러 가지 조사/연구에 대한 기획과 방향에 대한 조언을 구하면서 알게 되었습니다.

연구소내의 여러 연구자들을 대상으로 강의를 진행할 때, 쉬운 개념이 아닌 기업의 패널데이터를 이용하여 효과성을 입증하려는 최적의 분석방법을 찾아내는 것이 강의를 부탁한 목적이었는데, 전문적인 패널데이터를 이용한 효과성 검정 방법에 대한 내용을 다른 어떤 교수나 박사보다 쉽고 명쾌하게 전달 받아 감사하게 생각하고 있습니다. 

이러한 도움으로 저희가 진행하려는 연구에 대한 방향이 명확하게 잡혔고, 진행과정에서도 STATA를 이용한 구체적인 분석방법 등을 검토받았습니4다

 

Q> 데이터캠퍼스 김원표 대표 강의가 어떻게 도움이 되셨습니까?


앞서 말씀드린 것처럼 패널데이터를 이용하여 이중차분(Diffefence In Differencd: DID방법)을 통해 소프트웨어 기업의 정책지원에 따른 효과를 통계적으로 검정하는 것이 목적이었던 과업에서, 초빙하여 강의를 진행했었습니다. 이 때 STATA 활용에 대한 강의가 가장 인상 깊었습니다.

그로 인해 지금도 다른 여러 프로젝트에 대해서 수시로 자문을 받고 있는 상황입니다.

 

Q> 데이터캠퍼스 강의를 수강하고자 하는 분들에게 추천하고자 한다면 어떤 면을 특히 강조하고 싶으십니까?


최근에는 빅데이터의 시대인 만큼 대용량 데이터의 처리와 STATA, R 등의 분석툴에 대한 활용을 추천하고 싶습니다. 

연구소에서는 단 하나의 방법론이나 한가지 분석도구를 사용하지 않습니다. 연구 업무라는 것이 목적에 따라서 다양한 분석기법과 다양한 툴을 다룰 수밖에 없습니다.

그러나 공통적인 점은 분석의 개념과 원리를 확실히 이해하고 있는 것이 핵심입니다. 이러한 점에서 데이터캠퍼스의 김원표 대표의 강의는 단순한 분석 도구 다루기가 아니라 원리와 개념을 누구보다 쉽고 명쾌하게 전달할 수 있다고 확신이 됩니다.

 

그리고 데이터캠퍼스에서 진행하는 SPSS, AMOS, STATA의 통계분석 과정, R과 Python의 빅데이터 및 데이터사이언스과정을 마스터한다면 어디 가서도 자신의 경쟁력이 부각될 것이라고 확신합니다.

 

 

Q> 데이터캠퍼스나 김원표 대표의 강의에 대해서 바라는 점이 있다면 어떤 말씀을 해주시겠습니까?

 

데이터분석이라는 분야가 내용이 전문적이다 보니 온라인강의만으로는 완전하게 이해하는데에 한계가 있습니다.

그리고 자신의 데이터와 업무에 배운 것을 적용할 때 걸리는 문제들이 항상 일어납니다.

데이터캠퍼스에서 서비스로 Q&A 형식의 기능을 보다 강화해서 서비스를 제공한다고 하니 이러한 개별 맞춤형 조언과 자문이 더해진다면 학습자와 연구자들에게 더욱 좋을 것이라 생각됩니다.

 

 

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