경영통계학
모집중- 강의교수
- 이지혜 교수소개
- 학점
- 3학점
- 신청기간
- 2023.11.16 ~ 2024.12.10
- 학습기간
- 2024.12.11 ~ 2025.03.25
- 수강료
210,000원
69,000원
- 관련전공
- 전공필수 - 경영
- 전공선택 - 경영학
강좌소개
| 수업개요 | 다양한 기업경영 관련 자료의 분석과, 불확실한 환경 하에서의 합리적인 의사결정을 위한 기초적인 개념과 기법들을 학습한다. SPSS와 같은 통계 프로그램의 활용과 수요분석, 포트폴리오 분석, 서베이와 여론조사와 같은 내용들을 학습하며, 나아가 경영상의 다양한 문제에 대한 각종 분석적 기법과 개념들을 함께 다룬다. 또한 경영학 분야에서 널리 이용되는 통계적 방법의 기본개념을 다룬다. 확률분포의 개념과 통계적 추론의 원리를 확인하고, 주어진 자료를 요약하기 위한 기술통계, 변수간의 관계를 다루는 회귀분석 및 시계열자료에서의 평활과 예측을 다룬다. | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 수업목표 | ● 자료 수집: 경영 상황에서 의사결정에 필요한 자료 추출 방법과 수행 방법을 이해하고 자료의 크기를 결정하는 데 고려해야 할 요인들을 결정할 수 있다.
● 자료 요약: 수집된 자료를 정리하고 분석하여 경영 상황을 묘사하는데 적합한 차트나 그래프로 나타내거나 혹은 숫자로 기록할 수 있다. ● 자료 분석: 자료의 유형을 통해 경영 상황에서의 변동 확률, 확률변수, 확률분포, 통계량에 대해 설명할 수 있다. ● 통계적 추론: 분석한 자료를 바탕으로 경영 상황에서의 변동을 추론하고 가설검정을 통해 변동에 대응할 수 있다. ● 변수 간 관계 분석: 경영 상황에서의 변동의 원인과 결과를 주어진 자료를 활용하여 분산분석, 회귀분석 등 다양한 분석 기법을 바탕으로 예측하고 설명할 수 있다. ● 의사결정: 수업을 통해 학습한 여러 가지 통계학적 방법론을 바탕으로 경영 상황에서의 변동을 측정하고 불확실한 상황에서 확실한 의사결정을 내려 대응할 수 있는 역량을 개발할 수 있다. |
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| 평가기준 |
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| 수료기준 | 출석률80%, 상대평가 (중간고사와 기말고사 모두 미응시 시 미수료) | ||||||||||||||
| 특이사항 | 1. 수료기준: 총 성적 60점 이상(상대평가), 출석률 80% 이상
2. 평가기준: 출석(15%), 중간고사(25%), 기말고사(25%), 과제(20%), 퀴즈(5%), 토론(10%) 1) 출석: 각 차시별 진도 반영(기간 내 출석으로만 평가) 2) 중간고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(8주차) 3) 기말고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(15주차) 4) 과제: 학습자별 상호 모사율 체크를 통한 평가(9주차) 5) 토론: 학습자 간 의견 제출(3주차) 6) 퀴즈: O,X 퀴즈 5문항(5주차) 3. 성적등급비율: A~A+(20%). B~B+(40%), C이하(40%) / 상대평가 4. 과제 및 토론 주제 1) 과제주제(9주차): 1주차 ~ 7주차 범위 2) 토론주제(3주차): 1주차 ~ 3주차 범위 3) 상세내용은 시작일에 공개되오니 참고바랍니다. |
강의계획서
| 과목명 | 교수명 | 교수연락처 | 이메일 | 년도/차시 |
|---|---|---|---|---|
| 경영통계학 | 이지혜 | 1899-5662 | help@kystudy.co.kr | 2025년 1-1차 |
| 학습기간 | 강의시간 | 학점 | 평가구분 | 수강대상 강의실 및 주요 수업방법 |
| 2024년 12월 11일 ~ 2025년 03월 25일 | 15주 | 3 | 상대평가 |
<수강대상>
-고등학교 졸업 이상의 학력자 <주요 수업 방법> -원격강의 (www.kystudy.co.kr/MyCourse) |
| 평가기준 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 출석 | 중간고사 | 기말고사 | 과제 | 토론 | 쪽지(OX퀴즈) | 계 |
| 15% | 25% | 25% | 20% | 10% | 5% | 100% |
| 과목 수료조건: 총점 60점 이상(60점 미만 F), 출석률 80%이상(출석률 80%미만은 출석과락) | ||||||
| 주요 학사일정 |
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| 과목개요 | 다양한 기업경영 관련 자료의 분석과, 불확실한 환경 하에서의 합리적인 의사결정을 위한 기초적인 개념과 기법들을 학습한다. SPSS와 같은 통계 프로그램의 활용과 수요분석, 포트폴리오 분석, 서베이와 여론조사와 같은 내용들을 학습하며, 나아가 경영상의 다양한 문제에 대한 각종 분석적 기법과 개념들을 함께 다룬다. 또한 경영학 분야에서 널리 이용되는 통계적 방법의 기본개념을 다룬다. 확률분포의 개념과 통계적 추론의 원리를 확인하고, 주어진 자료를 요약하기 위한 기술통계, 변수간의 관계를 다루는 회귀분석 및 시계열자료에서의 평활과 예측을 다룬다. |
| 수업목표 | ● 자료 수집: 경영 상황에서 의사결정에 필요한 자료 추출 방법과 수행 방법을 이해하고 자료의 크기를 결정하는 데 고려해야 할 요인들을 결정할 수 있다.
● 자료 요약: 수집된 자료를 정리하고 분석하여 경영 상황을 묘사하는데 적합한 차트나 그래프로 나타내거나 혹은 숫자로 기록할 수 있다. ● 자료 분석: 자료의 유형을 통해 경영 상황에서의 변동 확률, 확률변수, 확률분포, 통계량에 대해 설명할 수 있다. ● 통계적 추론: 분석한 자료를 바탕으로 경영 상황에서의 변동을 추론하고 가설검정을 통해 변동에 대응할 수 있다. ● 변수 간 관계 분석: 경영 상황에서의 변동의 원인과 결과를 주어진 자료를 활용하여 분산분석, 회귀분석 등 다양한 분석 기법을 바탕으로 예측하고 설명할 수 있다. ● 의사결정: 수업을 통해 학습한 여러 가지 통계학적 방법론을 바탕으로 경영 상황에서의 변동을 측정하고 불확실한 상황에서 확실한 의사결정을 내려 대응할 수 있는 역량을 개발할 수 있다. |
| 상대평가 안내 |
국가평생교육진흥원의 평가인정 학습과정 운영지침(교육부 고시 제2015-85호,2016년1월6일 제정,2016년1월1일 시행)에 따라 성적 평가가 상대평가로 진행되고 있습니다. 상대평가가 진행됨에 따라 원점수에서 학습자의 순위에 따라 백분율로 산정되며 다시 환산되며, A(20%),B(40%),C 이하(40%)의 비율을 기준으로 성적을 부여합니다. 학습자님들의 점수는 최종 점수조정을 거쳐 순위별로 등급에 배당되게 되며 환산점수로 국가평생교육진흥원에 성적보고가 됩니다. (출석률 80%미만,총점수 60점미만은 과락이며 상대평가에서 제외됩니다.) |
| 주별 | 차시 | 강의(실습ㆍ실기ㆍ실험) 내용 | 과제 및 기타 참고사항 | |
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| 제1주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 통계학 둘러보기 |
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| 학습내용 | - 통계학이란? - 왜 통계학을 공부하는가? - 통계학의 활용 - 통계학적 도전 - 비판적 사고 |
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| 학습목표 | - 통계학을 정의하고 경영경제에서 활용되는 예들을 설명할 수 있다. - 경영경제 전공 학생들이 통계학을 공부해야 하는 이유를 설명할 수 있다. - 통계학을 사용하는 비즈니스 전문가들이 직면하는 일반적인 상황을 설명할 수 있다. - 일반적인 통계의 함정에 대해 기술할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 데이터 모으기 |
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| 학습내용 | - 정의 - 측정 수준 - 표본추출의 개념 - 표본추출의 방법 - 데이터 출처 - 서베이 |
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| 학습목표 | - 데이터와 표본을 기술하는 기본용어들을 설명할 수 있다. - 숫자형 데이터와 범주형 데이터의 차이점을 설명할 수 있다. - 시계열과 횡단면 데이터의 차이를 설명할 수 있다. - 데이터 측정 수준 및 코딩하는 방법을 설명할 수 있다. - 리커트 척도에 대해 설명할 수 있다. - 표본과 모집단에 대해 올바른 용어를 말할 수 있다. - 일반적인 표본추출 방법과 수행 방법을 설명할 수 있다. - 보고서나 웹을 통해 일상적으로 발표되는 데이터의 출처를 파악할 수 있다. - 서베이 설계, 서베이 유형, 오차의 원인에 대해 기본 요소들에 대해 설명할 수 있다. |
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| 제2주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 데이터 시각적으로 묘사하기 |
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| 학습내용 | - 줄기-잎 그림 및 점그림 - 빈도분포 및 히스토그램 - 엑셀 차트 - 선도표 - 막대도표 - 파이도표 - 산포도 - 표 - 현혹적 그래프 |
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| 학습목표 | - 줄기-잎 그림 혹은 점그림을 손이나 컴퓨터로 작성할 수 있다. - 데이터가 주어졌을 때 빈도분포표를 만들 수 있다. - 히스토그램을 적절한 계급을 사용하여 작성할 수 있다. - 히스토그램에서 비대칭, 최빈계급, 특이값을 파악할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 선도표를 적절하게 작성할 수 있다. - 막대도표와 파이도표를 적절히 만드는 법을 파악할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 산포도 제작 및 해석을 할 수 있다. - 간단한 표와 피벗 테이블을 만들 수 있다. - 현혹적인 그래프 기교를 구별 및 파악할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 기술통계량 |
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| 학습내용 | - 숫자적 기술 - 중심 - 퍼진 정도 - 표준화 데이터 - 백분위수, 사분위수, 상자그림 - 상관과 공분산 |
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| 학습목표 | - 중심, 퍼짐, 형태 등의 개념을 설명할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 기술통계량을 구할 수 있다. - 엑셀을 사용한 기술통계량을 시각적 표현을 할 수 있다. - 중심에 대한 일반적 측정수단을 계산 및 해석할 수 있다. - 퍼진 정도에 대한 일반적 측정수단을 계산 및 해석할 수 있다. - 데이터세트를 표준화 값으로 전환할 수 있다. - 경험법칙을 적용하여 특이값을 파악할 수 있다. - 사분위수와 백분위수를 계산할 수 있다. - 상자그림을 작성하고 해석할 수 있다. - 상관계수와 공분산을 계산 및 해석할 수 있다. |
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| 제3주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 확률 1 |
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| 학습내용 | - 확률실험 - 확률 - 확률의 규칙 |
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| 학습목표 | - 확률실험의 표본공간을 설명할 수 있다. - 확률에 대한 세 가지 견해를 구별할 수 있다. - 확률의 정의와 법칙을 활용할 수 있다. - 확률이 주어졌을 때 승산을 계산할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 확률 2 |
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| 학습내용 | - 독립적 사건 - 분할표 - 셈법(선택) |
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| 학습목표 | - 사건이 독립적인지 파악할 수 있다. - 분할표에 확률의 개념을 적용할 수 있다. - 사건의 조합 혹은 순열을 계산하기 위해 셈법을 적용할 수 있다. |
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| 제4주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 이산확률분포 1 |
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| 학습내용 | - 이산확률분포 - 균등분포 |
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| 학습목표 | - 이산확률변수를 정의할 수 있다. - 기댓값과 분산의 개념을 이용하여 문제를 풀 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 이산확률분포 2 |
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| 학습내용 | - 이항분포 - 포아송분포 - 초기하분포 |
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| 학습목표 | - 자주 사용되는 이산확률분포 모형과 관련된 모수를 설명할 수 있다. - 문제해결을 위해서 선택해야 할 이산확률분포 모형을 선택할 수 있다. - 엑셀이나 관련 공식, 표 등을 이용하여 주어진 사건에 대한 확률을 계산할 수 있다. |
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| 제5주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 연속확률분포 1 |
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| 학습내용 | - 연속확률분포의 특징 - 균등연속분포 - 정규분포 - 표준정규분포 |
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| 학습목표 | - 연속확률변수를 정의할 수 있다. - 균등분포의 확률을 계산할 수 있다. - 정규분포의 모양과 모수에 대해 설명할 수 있다. - 엑셀이나 확률분포표를 이용하여 주어진 Z 또는 X에 해당하는 정규분포 확률을 찾을 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 연속확률분포 2 |
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| 학습내용 | - 정규분포 근사 - 지수분포 |
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| 학습목표 | - 이항분포나 포아송분포의 정규분포로 근사할 수 있음을 설명할 수 있다. - 주어진 X값에 대해서 지수분포 확률을 찾을 수 있다. |
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| 제6주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 표본분포와 추정 1 |
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| 학습내용 | - 표본변동 - 추정량과 표본분포 |
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| 학습목표 | - 표본변동, 표본오차, 모수, 추정량에 대해 설명할 수 있다. - 불편, 일치, 효율적 추정량이 왜 바람직한지 기술할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 표본분포와 추정 2 |
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| 학습내용 | - 표본평균과 중심극한정리 | |||
| 학습목표 | - 모평균과 모비율에 대한 중심극한정리를 설명할 수 있다. - 표본크기가 표준오차에 어떤 영향을 미치는지 설명할 수 있다. |
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| 제7주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 표본분포와 추정 3 |
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| 학습내용 | - σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 - σ를 모르는 경우 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 - 모비율(π)에 대한 신뢰구간 |
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| 학습목표 | - 모평균 μ에 대한 90%, 95%, 99% 신뢰구간을 계산할 수 있다. - μ를 추정하기 위해 Z분포 대신 스튜던트 t분포를 사용하는 경유에 대해 기술할 수 있다. - 모비율 π에 대한 90%, 95%, 99% 신뢰구간을 계산할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 표본분포와 추정 4 |
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| 학습내용 | - 유한모집단에서 추정 - 모평균 추정을 위한 표본크기 결정 - 모비율 추정에 있어서 표본크기 |
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| 학습목표 | - 유한모집단에서 신뢰구간을 계산할 수 있다. - 모평균을 추정하기 위해 필요한 표본크기를 계산할 수 있다. - 모비율을 추정하기 위해 필요한 표본크기를 계산할 수 있다. |
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| 제8주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 중간고사 |
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| 학습내용 | 중간고사 | |||
| 학습목표 | 중간고사 | |||
| 2차시 | 차시제목 |
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| 학습내용 | ||||
| 학습목표 | ||||
| 제9주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 단일표본 가설검정 1 |
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| 학습내용 | - 모평균과 모비율에 대한 귀무가설과 대립가설을 설정할 수 있다. - 제1종 오류와 제2종 오류 그리고 검정력을 정의할 수 있다. - 가설검정 절차를 나열할 수 있다. |
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| 학습목표 | - 가설검정의 원리 - 통계적 가설검정 |
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| 2차시 | 차시제목 | 단일표본 가설검정 2 |
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| 학습내용 | - 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우 - 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우 - 모비율에 대한 검정 |
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| 학습목표 | - 표준정규분포를 이용하여 검정통계량에 대한 p값을 찾을 수 있다. - 모분산이 알려진 경우와 알려지지 않은 경우, 모평균에 대한 가설검정을 할 수 있다. - 스튜던트 t분포와 표준정규분포의 차이점과 유사점을 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 Z분포와 t분포의 임계치를 찾을 수 있다. - t분포를 이용하여 검정통계량의 p값을 찾을 수 있다. |
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| 제10주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 표본이 두 개인 경우 가설 검정 1 |
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| 학습내용 | - 두 표본인 경우 가설검정 - 두 평균 비교: 독립 표본 - 두 평균 차이: μ1-μ2에 대한 신뢰구간 - 두 평균 비교: 짝 표본의 경우 |
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| 학습목표 | - 두 표본으로 비율에 대한 가설검정을 하는 경우를 인식할 수 있다. - 두 표본으로 비율에 대한 가설검정을 실시하고 그에 필요한 가정에 대해 기술할 수 있다. - 신뢰구간과 양측검정의 유사성을 설명할 수 있다. - 두 표본으로 평균에 대한 가설검정을 하는 경우를 설명할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에서 정확한 공식을 선택할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에 필요한 가정을 설명할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에 해당하지 않는 경우를 설명할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 표본이 두 개인 경우 가설 검정 2 |
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| 학습내용 | - 두 비율 비교 - 비율 차이에 대한 신뢰구간: π1-π2 - 분산 비교 |
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| 학습목표 | - 두 모비율에 대해서 정규성이 만족하는지 설명할 수 있다. - F분포의 특징을 설명할 수 있다. - F분포를 어디에 사용하는지에 대해 기술할 수 있다. - 두 분산을 비교하기 위해서 단측검정 또는 양측검정을 실시할 수 있다. - F검정을 위한 가정과 가정이 위반되는 경우를 인식할 수 있다. |
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| 제11주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 분산분석 1 |
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| 학습내용 | - 분산분석의 기본 개념 - 단일요인 ANOVA - 다중 비교 |
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| 학습목표 | - 분산분석의 기본 용어들을 정확히 사용할 수 있다. - 단일요인 ANOVA가 적절한 경우의 데이터 구조를 설명할 수 있다. - ANOVA표에서 제곱합을 해석하고 계산할 수 있다. - 엑셀이나 다른 통계패키지를 이용하여 ANOVA 계산을 할 수 있다. - F분포의 임계치를 찾기 위해 엑셀이나 통계표를 이용할 수 있다. - ANOVA에 필요한 가정과 왜 그런 가정이 중요한지에 대해 기술할 수 있다. - 짝진 평균에 대한 Tukey 검정을 실행할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 분산분석 2 |
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| 학습내용 | - 분산동일성에 대한 검정 - 반복없는 이원 ANOVA(무작위 블록 모형) - 반복있는 이원 ANOVA(완전요인 모형) |
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| 학습목표 | - c개의 처리그룹이 있을 때 분산동일성에 대한 Hartley 검정을 사용할 수 있다. - 이원 ANOVA가 필요할 때 데이터 구조에 대해 설명할 수 있다. - 이원 ANOVA에서 주 효과와 상호작용 효과를 해석할 수 있다. |
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| 제12주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 이변량 회귀모형 1 |
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| 학습내용 | - 그래프를 통한 상관관계 분석 - 단순 회귀분석 - 회귀모형에서의 용어 - 최소자승법 - 유의성 검정 |
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| 학습목표 | - 상관계수를 계산할 수 있고, 상관계수의 유의성 검정을 할 수 있다. - OLS 추정방법을 설명하고 기울기와 상수항 계수를 계산하는 공식을 활용할 수 있다. - 엑셀의 산포도에 선형회귀직선을 그릴 수 있다. - 엑셀이나 MegaStat를 이용하여 회귀모형을 추정할 수 있다. - 회귀모형에서 추정계수의 신뢰구간을 해석할 수 있다. - t검정을 이용하여 기울기와 상수항에 대해 유의성 검정을 할 수 있다. - 결정계수인 R²와 표준오차인 Syx를 계산 및 해석할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 이변량 회귀모형 2 |
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| 학습내용 | - 분산분석: 전체적인 적합도 - Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간 - 잔차검정 - 비정상 관측치 |
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| 학습목표 | - 회귀모형에서 ANOVA표를 해석하고, F검정에 대해 설명할 수 있다. - 신뢰구간과 예측구간을 구별할 수 있다. - 비정상 잔차와 레버리지가 높은 관측치에 대해 말할 수 있다. - 비정규성, 이분산성, 자기상관이 존재하는 잔차를 검정할 수 있다. |
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| 제13주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 다중회귀모형 1 |
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| 학습내용 | - 다중회귀모형 - 전체적인 적합도 평가 - 예측변수의 유의성 - Y에 대한 신뢰구간 - 범주형 예측변수 |
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| 학습목표 | - 추정된 다중회귀모형을 이용하여 예측을 할 수 있다. - R²값을 해석할 수 있고, 모형의 유의성 판단을 위한 F검정을 할 수 있다. - 개별 예측변수의 유의성 검정을 할 수 있다. - 추정계수에 대한 신뢰구간을 해석할 수 있다. - 신뢰구간과 예측구간을 구별할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 다중회귀모형 2 |
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| 학습내용 | - 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정 - 다중공선성 - 가정의 위반 - 회귀모형 기타 이슈 |
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| 학습목표 | - 표준화된 잔차를 이용하여 비정상적 잔차를 발견할 수 있다. - 표준화된 잔차를 이용하여 비정상적 특이값을 발견할 수 있다. - 레버리지에 대한 잔차검정을 할 수 있다. - 회귀모형의 가정위반을 확인할 수 있는 잔차분석을 할 수 있다. |
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| 제14주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 카이제곱 검정 1 |
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| 학습내용 | - 독립여부에 대한 카이제곱 검정 - 적합도에 대한 카이제곱 검정 |
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| 학습목표 | - 교차빈도 분석표에 대해 설명할 수 있다. - 자유도의 값을 찾고 카이제곱 분포표를 이용하여 임계치를 찾을 수 있다. - 교차빈도 분석표에서 서로 독립인지에 대한 카이제곱 검정을 할 수 있다. |
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| 2차시 | 차시제목 | 카이제곱 검정 2 |
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| 학습내용 | - 균등분포 적합도 검정 - 포아송분포 적합도 검정 - 정규분포 파이제곱 검정 |
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| 학습목표 | - 균등분포를 이용하여 적합도 검정을 실시할 수 있다. - 포아송분포를 이용하여 적합도 검정을 설명할 수 있다. - 컴퓨터 통계패키지를 이용하여 정규분포에 대한 카이제곱 적합도 검정을 실시할 수 있다. |
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| 제15주 |
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| 1차시 | 차시제목 | 기말고사 |
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| 학습내용 | 기말고사 | |||
| 학습목표 | 기말고사 | |||
| 2차시 | 차시제목 |
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| 학습내용 | ||||
| 학습목표 | ||||
| 수업 참고사항 | 별도 참고사항이 없습니다. |
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| 강의 유형 | 이론중심( V ), 토론, 세미나 중심( ), 실기 중심( ), 이론 및 토론, 세미나 병행( ), 이론 및 실험, 실습 병행( ), 이론 및 실기 병행( ) |
| 교재 정보 |
교재정보 보기
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수강후기
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수강기간 ~ 2024.11.19 수고하셨습니다. 감사합니다.
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수강기간 ~ 2024.11.19 좋은 수업 감사드립니다.
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수강기간 ~ 2024.11.19 강의 내용도 쉽게 알려주시고 굉장히 만족스러웠습니다.
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수강기간 ~ 2024.10.29 많은 도움이 되는 강의다
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수강기간 ~ 2024.10.29 좋은강의 잘들었습니다 감사합ㄴ디ㅏ.
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수강기간 ~ 2024.10.29 강의가 만족스러웠습니다.
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수강기간 ~ 2024.10.29 통계학 내용이라 초반에는 이해하는데 어려움이 있었는데, 강의 내용이 좋아서 진도가 나갈수록 잘 이해 할 수 있었던거 같습니다.
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수강기간 ~ 2024.10.15 매우 매우 매우 유익한 강의였습니다
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수강기간 ~ 2024.10.15 전반적으로 적절한 자료와 수업이 진행됨
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수강기간 ~ 2024.10.15 goooooooooooood
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대구대학교 / 강사
딜로이트안진회계법인 / 컨설턴트
구미대학교 / 강사
- 수상경력
- 대표저서/논문
- 기타사항
