※ 본 강의는 줌(zoom)을 통해 실시간 온라인으로 진행됩니다.
| 수강신청 전 확인해주세요 |
1. 수강 기간
- 본 강의는 26년 2월 6일(금) 오후 1시 ~ 5시30분에 진행됩니다.
2. 세금계산서 발급
- 세금계산서가 필요하신 분은 결제 시 무통장 입금 방식을 선택해 주시고, ‘주문요청’란에 기재해 주시기 바랍니다.
- edu@cyram.com으로 사업자등록증을 첨부, 발급받으실 이메일 주소를 기재하여 보내주시기 바랍니다.
3. 대학(원)생 할인 제도
- 전일제 대학(원)생은 수강 신청 전에 학생 증빙자료를 제출해 주시면 수강료의 40% 할인된 가격으로 수강하실 수 있습니다(할인 쿠폰 발급).
- 수강하고자 하는 교육과정명과 학생증, 재학증명서 등 현재 학생임을 증빙할 수 있는 자료를 ‘학습지원’ > ‘대학(원)생자료실’에 비공개로 올려주시기 바랍니다.
- 관리자가 증빙자료를 확인하고 할인 쿠폰을 발급할 때까지 영업일 기준 1~2일 소요될 수 있습니다.
- 1년 이상 과거 시점의 재학증명서 또는 수료증명서, 학위증 등은 대학(원)생 할인을 받으실 수 없습니다.
| 강의 핵심 내용 |
당신의 네트워크 연구, p-value를 신뢰할 수 있습니까?
본 과정은 기존의 회귀 분석 방법을 네트워크 데이터에 그대로 적용할 때 발생하는 '독립성 위배' 오류를 해결하고, NetMiner 5를 활용해 정확한 인과관계를 규명하는 방법을 습득할 수 있습니다.
1. 네트워크 데이터 특성에 부합하는 회귀 분석
- 일반적인 회귀분석은 '관측치의 독립성'을 가정하지만, 네트워크 데이터는 본질적으로 상호 연결되어 있어 이 가정을 위배합니다. 이로 인해 발생하는 통계적 오류를 짚어보고, 이를 해결하기 위한 순열 검정(Permutation Test)과 QAP(Quadratic Assignment Procedure)의 원리를 학습합니다.

2. 연구 문제에 따른 분석 단위의 구분: 노드 vs 링크
- 노드 레벨(Node-level): "네트워크 중심성이 높은 사람이 성과도 좋은가?"
- 링크 레벨(Link-level): "같은 지역 출신이면(속성 유사관계), 협력 관계가 형성되는가?"
각 수준에 맞는 변수 구성과 분석 모형(MRQAP 등) 설정 방법을 체계적으로 학습합니다.

3. NetMiner 5를 활용한 효율적인 분석 워크플로우
- R이나 Python 코딩 지식의 부담 없이, [데이터 전처리 → 네트워크 변수 생성 → 회귀모형 적합 → 유의성 검정]으로 이어지는 전체 분석 과정을 NetMiner 5로 직접 수행해 봅니다. 한곳에서 네트워크 변수를 산출하고 즉시 통계 검정에 투입하는 효율적인 연구 절차를 경험할 수 있습니다.

NetMiner 5란?
데이터 수집부터 분석, 시각화, 해석까지 하나의 플랫폼에서 완성할 수 있도록 설계된 통합 분석 솔루션, NetMiner 5
복잡한 관계형 데이터도, 방대한 비정형 텍스트도, 네트워크 분석, 머신러닝 기술로 쉽게 다룰 수 있습니다.
오픈 API 기반의 유연한 데이터 수집, 직관적인 인터페이스와 세련된 시각화 도구, 그리고 AI가 설명해주는 분석 결과까지.
이제 분석은 복잡한 과정이 아닌, 하나의 흐름이 됩니다.
- AI 어시스턴트, 나만의 분석 튜터
- 향상된 사용자 경험(UI/UX)
- 직관적이고 세련된 데이터 시각화
- 차세대 AI 분석 엔진
- 딥러닝으로 강화된 텍스트 마이닝
| 교육 일자 |
2026년 2월 6일(금) 오후 1시 ~ 오후 5시 30분 |
| 총 교육 시간 | 총 4.5시간 |
| 수강신청 기간 | 2026년 1월 19일(월) ~ 2월 3일(화) 오후 6시 |
| 설문 기간 | 2026년 2월 6일(금) 강의 이후 ~ 2월 13일(금) |
| 이런 분들께 추천해요 |
| 이 과정을 통해 얻을 수 있는 것 |
네트워크 데이터에 최적화된 방법론적 엄밀성 확보
- 자신의 연구 질문이 '개체'의 속성을 설명하는 것인지, '관계'의 속성을 설명하는 것인지 명확히 구분하고 적절한 회귀모델 설계
- 기존 회귀분석을 네트워크 데이터에 적용할 때 발생하는 문제에 대한 이해와 논리적으로 대응할 수 있는 역량
NetMiner 5를 이용한 원스톱 분석 역량
- 데이터를 가져오는 것부터 네트워크 변수 생성, 그리고 MRQAP와 같은 특수 회귀모형 실행까지 막힘없이 수행하는 방법
| 강의 목차 |
| 목차 | 내용 | 시간 |
| 네트워크 데이터의 회귀분석 개요 |
|
30분 |
| 네트워크 변수의 이해 |
|
30분 |
| 노드레벨 회귀분석 |
|
1시간 |
| NetMiner5 실습(1) |
|
1시간 |
| 링크레벨 회귀분석(MRQAP) |
|
50분 |
| NetMiner5 실습(2) |
|
40분 |
※ 세부 내용은 변경될 수 있습니다.
| 선수 과목 |
| 강사 정보 |
| [필독] 강의 안내 사항 |
1. [실시간 온라인]네트워크 데이터의 통계 모형(1) : 회귀 분석 -