수업 리뷰 - 데이터분석과 AI모델링

경희대 경영대학원 AI비즈니스전공 수업

* 다음은 저희 대학원 수강생이 정리한 내용입니다. MBA 과정의 분위기, 수업 특성을 알려드리고자 공유합니다.

‘데이터 분석과 AI 모델링’ 학생 취재기를 공유해보려고 합니다.

“데이터 분석? 숫자와 싸우는 시간이겠지…”

수업을 듣기 전 제 생각은 이랬어요.

“데이터 분석 = 복잡한 수학 + 어려운 모델…”

그런데 수업을 듣고 보니 이건 완전히 오해였다는 걸 알았습니다.

수업을 통해 배운 제1원칙은 바로 이거예요.

데이터 분석은 기술이 아니라 사고 방식이다.

데이터를 읽는 눈을 키워주는 수업

수업의 특징은 모델보다 ‘질문’을 먼저 배우는 것이에요.

수업 첫 시간부터 반복되는 질문이 있어요.

“이 데이터로 뭘 설명할 수 있을까요?”

이 질문을 듣고 데이터를 다시 보면 패턴, 이상치, 관계들이 보이기 시작합니다.

그래서 EDA(탐색적 데이터 분석) 시간도 굉장히 흥미롭습니다.

수업이 진행될수록 데이터가 말하려는 “스토리”가 보이기 시작했어요.

중간고사 - EDA와 기본 모델링

중간고사에서는 기본적인 EDA 간단한 모델 구성 변수의 의미 해석을 직접 해봤어요.

처음엔 테이블만 봐도 막막했는데 데이터를 반복적으로 들여다보다 보니 패턴이 보이고, 분석의 흐름을 자연스럽게 설계할 수 있게 되더라고요.

기말고사 - 스스로 문제 정의부터 끝까지

기말고사는 이 수업의 백미였습니다.

교수님이 데이터를 주지 않습니다.

각자 원하는 데이터를 선택해서

❶ 문제 정의 → ❷ 분석 프로세스 설계 → ❸ 모델링 → ❹ 리포트 작성까지

직접 완성해야 합니다.

이 과제를 하면서 정말 “문제를 정의하는 힘”이 길러졌다는 걸 실감했어요.

모델 정확도만 높이는 것이 목적이 아니라 왜 이 모델을 선택했는지, 그 결과가 무엇을 의미하는지 설명할 수 있어야 하거든요.

수업을 마치고 난 뒤

수업을 듣고 난 제 변화는 명확했어요.

데이터를 읽는 기준이 생겼고 문제를 정의하는 시야가 넓어졌고 모델을 바라보는 감각도 생겼습니다.

무엇보다도 “데이터 분석 = 어렵다”는 편견이 완전히 사라졌어요.

이제는 어떤 데이터든 “이 안에서 어떤 이야기를 발견할 수 있을까?” 라는 관점으로 바라보게 되었습니다.

데이터 분석을 처음 시작하는 분들뿐 아니라 실무에서 분석을 활용하고 싶은 분들 모두에게 정말 도움이 되는 수업이라고 자신있게 말할 수 있어요.