어떤 모임인가요?
통계학 비전공자들이 모여서 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 Python/R 코드를 기반으로 학습하는 모임입니다.
온라인/오프라인 과정을 통하여 데이터 과학에 입문하여 데이터를 다루며 분석한 경험은 있지만, 한 단계 더 발전하기 위한 통계 학습에 대한 니즈가 있으신 분들이 모여서 함께 배우고, 나누며, 성장할 수 있는 시간들 갖고자 합니다.
온라인/오프라인 과정을 통하여 데이터 과학에 입문하여 데이터를 다루며 분석한 경험은 있지만, 한 단계 더 발전하기 위한 통계 학습에 대한 니즈가 있으신 분들이 모여서 함께 배우고, 나누며, 성장할 수 있는 시간들 갖고자 합니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 데이터 과학과 관련된 통계의 핵심 개념들에 대한 이해할 수 있음
- 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 중요하고 유용한지, 어떤 개념들이 덜 중요하고 그 이유는 무엇인지 설명할 수 있음
- 궁극적으로 통계가 무엇인지, 데이터의 진정한 힘을 활용하기 위해 통계가 어떻게 사용될 수 있는지 배울 수 있음
- 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 중요하고 유용한지, 어떤 개념들이 덜 중요하고 그 이유는 무엇인지 설명할 수 있음
- 궁극적으로 통계가 무엇인지, 데이터의 진정한 힘을 활용하기 위해 통계가 어떻게 사용될 수 있는지 배울 수 있음
무엇을 공부하나요?
- 데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기
- 임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법
- 실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법
- 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법
- 범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법
- 데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법
- 레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법
- 임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법
- 실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법
- 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법
- 범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법
- 데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법
- 레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 및 R에 대한 기본적인 이해
- 데이터 과학에 대한 관심
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 데이터 과학에 접근하고자 하는 통계학 비전공자
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 개인의 목표 의식에 따른 자기주도학습이 불가능하신 분
- 자신이 담당한 회차의 강의(설명) 준비가 어려우신 분
- 파이썬 및 R을 사용해 본 적이 없으신 분
- 자신이 담당한 회차의 강의(설명) 준비가 어려우신 분
- 파이썬 및 R을 사용해 본 적이 없으신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 매주 정해진 진도에 따라 랜덤하게 선정된 맴버가 발표를 진행합니다.
2. 사전학습 중 이해가 잘 되지 않는 부분은 서로 질문하여 해답을 얻습니다.
3. 해당 주차에 해결되지 않은 궁금증은 발표자가 추가로 준비하여 다음 차수에 보충 설명을 진행합니다.
2. 사전학습 중 이해가 잘 되지 않는 부분은 서로 질문하여 해답을 얻습니다.
3. 해당 주차에 해결되지 않은 궁금증은 발표자가 추가로 준비하여 다음 차수에 보충 설명을 진행합니다.
커리큘럼
ch.1 탐색적 데이터 분석
ch.2 데이터와 표본분포
ch.3 통계적 실험과 유의성검정
ch.4 회귀와 예측
ch.5 분류
ch.6 통계적 머신러닝
ch.7 비지도 학습
Week 1.
- Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
ch.2 데이터와 표본분포
Week 2.
- How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
ch.3 통계적 실험과 유의성검정
Week 3.
- How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
ch.4 회귀와 예측
Week 4 & 5.
- How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
ch.5 분류
Week 6 & 7.
- Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
ch.6 통계적 머신러닝
Week 8 & 9.
- Statistical machine learning methods that “learn” from data
ch.7 비지도 학습
Week 10 & 11.
- Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data.
교재 / 학습자료 / 준비물
교재: 데이터 과학을 위한 통계 (2판), 한빛미디어
첫 시간 전 준비사항
첫 주 발표는 퍼실이가 준비합니다.
첫 주 모임때 간단한 자기소개 및 chpter별 발표자를 선정하도록 하겠습니다.
첫 주 모임때 간단한 자기소개 및 chpter별 발표자를 선정하도록 하겠습니다.
퍼실이 소개
신정호
#직장인 #마케팅 전략 #아재
자기 소개 및 개설 동기
마케팅 관련 업무를 수행하고 있는 직장인입니다.
마케팅 분야에서도 다루는 데이터의 양이 늘어나고, 데이터의 형태가 다양해 지는 환경에 대응하기 위하여 파이썬/R을 이용한 데이터 분석을 개인적으로 학습하고 있습니다.
데이터 분석을 공부할수록 통계 지식에 대한 부족함을 느껴서 이번 모임을 개설하게 되었습니다.
소속
외국계 기업
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB tTunes LAB 참여
LAB GPT를 이용하여 모바일 애플리케이션 제작 LAB 참여
풀잎25기 데이터 과학을 위한 통계 퍼실
풀잎39기 책거리 - 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 참여
풀잎36기 머신러닝 Level up : 머신러닝 필독 도서 완독하기 참여
풀잎32기 모두의 한국어 텍스트 분석 참여
풀잎29기 우리들의 ADP 극복기(실기) 참여
풀잎19기 Dive Into Math for Data Analysis 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
데이터 과학을 위한 통계
모임시작
2022년 11월 17일
모임일시
매주 목요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 10월 31일 ~ 11월 13일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
데이터 과학을 위한 통계
모임시작
2022년 11월 17일
모임일시
매주 목요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 10월 31일 ~ 11월 13일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
어떤 모임인가요?
통계학 비전공자들이 모여서 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 Python/R 코드를 기반으로 학습하는 모임입니다.
온라인/오프라인 과정을 통하여 데이터 과학에 입문하여 데이터를 다루며 분석한 경험은 있지만, 한 단계 더 발전하기 위한 통계 학습에 대한 니즈가 있으신 분들이 모여서 함께 배우고, 나누며, 성장할 수 있는 시간들 갖고자 합니다.
온라인/오프라인 과정을 통하여 데이터 과학에 입문하여 데이터를 다루며 분석한 경험은 있지만, 한 단계 더 발전하기 위한 통계 학습에 대한 니즈가 있으신 분들이 모여서 함께 배우고, 나누며, 성장할 수 있는 시간들 갖고자 합니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 데이터 과학과 관련된 통계의 핵심 개념들에 대한 이해할 수 있음
- 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 중요하고 유용한지, 어떤 개념들이 덜 중요하고 그 이유는 무엇인지 설명할 수 있음
- 궁극적으로 통계가 무엇인지, 데이터의 진정한 힘을 활용하기 위해 통계가 어떻게 사용될 수 있는지 배울 수 있음
- 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 중요하고 유용한지, 어떤 개념들이 덜 중요하고 그 이유는 무엇인지 설명할 수 있음
- 궁극적으로 통계가 무엇인지, 데이터의 진정한 힘을 활용하기 위해 통계가 어떻게 사용될 수 있는지 배울 수 있음
무엇을 공부하나요?
- 데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기
- 임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법
- 실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법
- 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법
- 범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법
- 데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법
- 레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법
- 임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법
- 실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법
- 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법
- 범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법
- 데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법
- 레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 및 R에 대한 기본적인 이해
- 데이터 과학에 대한 관심
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 데이터 과학에 접근하고자 하는 통계학 비전공자
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 개인의 목표 의식에 따른 자기주도학습이 불가능하신 분
- 자신이 담당한 회차의 강의(설명) 준비가 어려우신 분
- 파이썬 및 R을 사용해 본 적이 없으신 분
- 자신이 담당한 회차의 강의(설명) 준비가 어려우신 분
- 파이썬 및 R을 사용해 본 적이 없으신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 매주 정해진 진도에 따라 랜덤하게 선정된 맴버가 발표를 진행합니다.
2. 사전학습 중 이해가 잘 되지 않는 부분은 서로 질문하여 해답을 얻습니다.
3. 해당 주차에 해결되지 않은 궁금증은 발표자가 추가로 준비하여 다음 차수에 보충 설명을 진행합니다.
2. 사전학습 중 이해가 잘 되지 않는 부분은 서로 질문하여 해답을 얻습니다.
3. 해당 주차에 해결되지 않은 궁금증은 발표자가 추가로 준비하여 다음 차수에 보충 설명을 진행합니다.
커리큘럼
ch.1 탐색적 데이터 분석
ch.2 데이터와 표본분포
ch.3 통계적 실험과 유의성검정
ch.4 회귀와 예측
ch.5 분류
ch.6 통계적 머신러닝
ch.7 비지도 학습
Week 1.
- Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
ch.2 데이터와 표본분포
Week 2.
- How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
ch.3 통계적 실험과 유의성검정
Week 3.
- How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
ch.4 회귀와 예측
Week 4 & 5.
- How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
ch.5 분류
Week 6 & 7.
- Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
ch.6 통계적 머신러닝
Week 8 & 9.
- Statistical machine learning methods that “learn” from data
ch.7 비지도 학습
Week 10 & 11.
- Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data.
교재 / 학습자료 / 준비물
교재: 데이터 과학을 위한 통계 (2판), 한빛미디어
첫 시간 전 준비사항
첫 주 발표는 퍼실이가 준비합니다.
첫 주 모임때 간단한 자기소개 및 chpter별 발표자를 선정하도록 하겠습니다.
첫 주 모임때 간단한 자기소개 및 chpter별 발표자를 선정하도록 하겠습니다.
퍼실이 소개
신정호
#직장인 #마케팅 전략 #아재
자기소개 및 개설동기
마케팅 관련 업무를 수행하고 있는 직장인입니다.
마케팅 분야에서도 다루는 데이터의 양이 늘어나고, 데이터의 형태가 다양해 지는 환경에 대응하기 위하여 파이썬/R을 이용한 데이터 분석을 개인적으로 학습하고 있습니다.
데이터 분석을 공부할수록 통계 지식에 대한 부족함을 느껴서 이번 모임을 개설하게 되었습니다.
마케팅 분야에서도 다루는 데이터의 양이 늘어나고, 데이터의 형태가 다양해 지는 환경에 대응하기 위하여 파이썬/R을 이용한 데이터 분석을 개인적으로 학습하고 있습니다.
데이터 분석을 공부할수록 통계 지식에 대한 부족함을 느껴서 이번 모임을 개설하게 되었습니다.
소속
외국계 기업
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB tTunes LAB 참여
LAB GPT를 이용하여 모바일 애플리케이션 제작 LAB 참여
풀잎25기 데이터 과학을 위한 통계 퍼실
풀잎39기 책거리 - 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 참여
풀잎36기 머신러닝 Level up : 머신러닝 필독 도서 완독하기 참여
풀잎32기 모두의 한국어 텍스트 분석 참여
풀잎29기 우리들의 ADP 극복기(실기) 참여
풀잎19기 Dive Into Math for Data Analysis 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.