2020. 10. 12. 21:48ㆍ카테고리 없음
패스트캠퍼스 100% 환급 챌린지 참여 후기
강의명: 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online.
패스트 캠퍼스에서 진행한 인강 100% 환급 챌린지에 참여했습니다.
100%환급이라니! (정확히는 제세공과금을 제하기때문에 78% 환급입니다. ^^)
아주 매력적인 이벤트였죠.
하지만 사실 이 100% 환급 이벤트가 결코 쉬운 게 아닙니다.
'그냥 열심히만 듣는다'고 해서 환급을 받을 수 있는게 아니었죠.
가장 핵심은 50일간, 하루도 빠지지 않고, 참여를 해야한다는 규칙입니다.
하루에 2개의 강의를 꼬박꼬박 들어야 하고, 그 강의 내용을 2000자로 정리해서 제출해야 합니다.
매일매일!!
갑자기 몸이 아플 수도 있고, 갑자기 출장을 가게될 수도 있기때문에 이를 잊지 않고 한다는 것은 쉽지 않은 일입니다.
솔직히, '환급 자체'만 놓고 이 이벤트를 참여하기에는 스트레스도 좀 받고, 시간도 써야하기에 비효율적일 수 있다고 생각합니다.
하지만, 제가 이 이벤트에 참여해보기로 결심한 것은 '환급'때문이 아니었습니다.
바로 꾸준히 공부를 하도록 만드는 동기 부여!.. 그것이었습니다.
정말, 50일간, 꾸준히 열심히 강의를 들을 수 있었던 원동력 같습니다.
매일 2개의 강의를 듣고, 또 강의 내용을 2000자로 요약해야하기에 자의반 타의반으로 매일 매일 강의를 듣게 되더군요.
특히 강의 내용을 요약해서 제출하는 것은 강의를 듣고나서 요약하는 게 아니라, 강의를 들으면서 에버노트로 필기를 한 후에 이를 바로 제출했습니다.
제가 패스트 캠퍼스 강의를 신청한 게 4번째인데,
이번이 가장 열심히 수강한 것 같습니다.
강의도 괜찮은 편이었어요.
제가 수강한 '프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석'의 경우, 총 8개픠 파트로 나뉘어 있는데,
이 중 R의 기본 사용법을 소개하는 1, 2, 3파트는 정말 최고였습니다.
특히 파트3의 마지막 강의는 그야말로 총정리! (35분짜리!)
총 8개의 파트를 4명의 강사가 진행을 하는데, 시실 1,2,3 을 맡은 분이 모두 해줬으면 제일 좋았을 것 같습니다~
기본 설명 + 예시 + 실습까지 정말, 바로 앞에서 1:1과외를 받는 느낌이었습니다.
뭐 나머지 파트는...
1,2,3 파트에 비하면 아쉬움이 남았지만, R을 이용한 통계분석, 머신러닝을 이해하고 실습해보기에는 충분히 좋았던 것 같습니다.
이제 이벤트 자체에 대한 이야기도 해보겠습니다.
앞서 이야기했듯이, 꾸준히 공부하게끔 하는 동기 부여라는 관점에서는 이벤트가 정말 도움이 된 것 같습니다.
솔직히 얼마안되는 환급액보다 그 가치가 훨씬 컸습니다.
다만 비효율적인 부분도 있었어요.
작성해야 하는 분량이 2000자인데, 사실, 그날 강의가 내용이 충실한 강의도 있지만, 상당히 내용이 없는 강의도 있는데, 무조건 2000자를 채워넣기는 쉽지 않더군요. ^^
어떤 강의는 내용 자체가 방대해서 3000자가 넘어가는 경우도 있었고요.
그래서 초반에는 이걸 해야하나?라는 생각도 들었지만, 이걸 그만두면 매일매일 꾸준히 학습하는 습관이 무너질 수 있을 것 같아서 끝까지 했고, 상당히 만족스럽습니다.
저는 인강을 1.5~2배속으로 듣는 경우가 많은데, 배속으로 듣는 건 상관없다고 해서, 그렇게 들었습니다.
(1.5배속으로 듣는 대신 어떤 강좌는 3번, 4번 반복해서 들은 것도 있고요~)
다만, 매일 2강좌를 무조건 들어야하다보니, 실습을 겸할 시간이 부족했습니다.
원래같으면 3~4강의를 듣고, 실습을 좀 하고, 그 다음 강의로 넘어가는 식으로 공부해야겠지만,
챌린지 자체가 매일 2강좌씩을 들어야하기에, 계속 진도를 나가느라, 실습은 우선 최소화하고 강의를 듣는 것 위주로?
대신에 지금 챌린지가 마무리된 상태에서 다시 앞부분부터 복습 + 실습을 해보고 있습니다.
(하지만 챌린지때처럼 매일 하진 않게 되네요^^)
여하튼 챌린지 미션. 저에게는 아주 큰 동기부여도 되었고, 덕분에 강의를 성실하게 잘 들을 수 있는 계기가 된 것 같습니다.
패스트캠퍼스, 저렴한 비용에 좋은 강의를 들을 수 있는 좋은 플랫폼이라고 생각합니다.
모두에게 추천하고 싶네요.
참고로 제가 수강했거나 수강하고 있는 강좌는 아래와 같습니다.
참고로 맨 아래의 데이터 분석 입문 올인원 패키지는 실습보다는 이론에 치중한 내용입니다.
이제는 한동안 그동안 들었던 강의와 현재 수강 중인 강의 위주로 하고, 새로운 강의를 신청하는 건 좀 더 있다가 해봐야겠네요.
다음번에도 환급강의를 듣는 것도 괜찮을 것 같고,
간혹 환급은 아니지만, 강의신청한 액수만큼 페이백될 때가 있어서, 1개의 강의비로 2개의 강의를 신청할 수 있을 때가 있는데, 그게 더 좋을 수도 있을 것 같습니다. (제세공과금을 제하지 않으니까요 ^^)
여러분들도 꼭 한번 시도해보세요~
프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online. 👉https://bit.ly/2DKMGNx