교육 과정

과정 정보

• 대상: 전 직원, 관리자, 비개발 직군
• 선수 지식: 없음 (엑셀 사용 경험)
• 다른 편성: 4시간 특강, 임원 · 관리자 대상 2시간 설명회
• 실습 환경: ChatGPT (파일 업로드 · 데이터 분석 기능), 엑셀
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

분석 질문 목록, 분석 기준표, 그래프, 분석 보고서 1편

학습 목표

• 분석을 요청하기 전에 질문과 기준(기간, 대상, 제외 조건, 집계 방식)을 정한다
• 기술통계와 그래프를 바르게 읽고, 목적에 맞는 그래프를 요청한다
• ChatGPT의 분석 결과를 엑셀로 대조해 검증한다
• 확인된 내용만으로 분석 보고서를 쓴다

일차별 주제

• 1일차데이터 이해, 분석 관점 찾기, 분석 기준 정하기, 기술통계, 결과 해석, 시각화, 결과 검증, 보고서 작성

과정 정보

• 대상: 엑셀로 데이터를 다루다 한계를 느낀 실무자, 기획 · 영업 · 운영 담당
• 선수 지식: 없음 (파이썬 경험 불필요)
• 다른 편성: 5일 확장판 (사례 · 보고서 실습 추가), 머신러닝 기본 과정과 연계
• 실습 환경: 브라우저 + Colab + AI 코딩 도우미 (설치 없음)
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

분석 기준서, 사례 분석 노트북 3건, 데이터분석 보고서 1편

학습 목표

• AI에게 요청해 분석 코드를 만들고, 코드가 하는 일을 읽고 설명한다
• 바이브코딩 4원칙에 따라 요청하고, 확인 카드로 결과를 검증한다
• 여러 표를 합치고, 엑셀로 열리지 않는 공공데이터를 처리한다
• 계산 기준을 밝히고 업무 제안을 담은 분석 보고서를 쓴다

일차별 주제

• 1일차Colab 사용법, 첫 분석 실습, 파이썬 기본 · 활용 문법, 판다스 기초
• 2일차셀 단위 바이브코딩, 시각화 기본, 기본 통계, 분석 방법
• 3일차사례 실습 (온라인 소매, 부동산 실거래가, 상권 정보 표 합치기), 분석 보고서 작성

과정 정보

• 대상: 머신러닝을 처음 배우는 실무자, 기획자
• 선수 지식: 없음 (1일차에 분석 기초 포함)
• 다른 편성: 데이터분석 과정 이수자 대상 2일판
• 실습 환경: 브라우저 + Colab + AI 코딩 도우미 (설치 없음)
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

회귀 · 분류 모델 노트북, RFM 고객 세분화 결과, 이상 거래 후보 목록

학습 목표

• 머신러닝 문제 유형을 구분하고, 모델에 넣을 데이터를 준비한다
• 회귀와 분류 모델을 만들고 알맞은 지표로 평가한다
• 군집 분석으로 고객을 나누고 고객군별 특성을 해석한다
• 이상탐지로 점검 대상 후보 목록을 만든다

일차별 주제

• 1일차분석 기초 압축 (Colab, 파이썬, 판다스, 시각화, 통계)
• 2일차사이킷런 사용법, 공통 데이터 준비, 예측하기 (회귀)
• 3일차가려내기 (분류), 묶어보기 (군집), RFM 고객 세분화, 튀는 값 찾기 (이상탐지)

과정 정보

• 대상: 모델을 실제 업무에 적용하려는 실무자, 분석가
• 선수 지식: 없음 (1~3일차에 분석 · 머신러닝 기초 포함)
• 다른 편성: 분석 · 머신러닝 기초 보유자 대상 2일 실무판 (4~5일차)
• 실습 환경: 브라우저 + Colab + AI 코딩 도우미, 공개 데이터
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

모델 실습 노트북, 데이터 누수 점검표, 검증 방법과 임계값 결정 기록, 종합 프로젝트 보고서

학습 목표

• 회귀 · 분류 · 군집 · 이상탐지 모델을 만들고 알맞은 지표로 평가한다
• 데이터 누수를 찾아내고, 예측 시점 기준으로 변수를 다시 만든다
• 검증 방법을 고르고, 오판 비용을 고려해 임계값을 정한다
• 데이터 변화와 운영 조건을 고려해 분석 데이터를 설계하고 결과를 보고한다

일차별 주제

• 1~3일차머신러닝 기본 과정과 같은 내용
• 4일차데이터 누수, 결측치 처리, 범주형 인코딩, 검증 방법, 튜닝 결과 해석, 모델 설명, 공정성
• 5일차확률과 임계값, 불균형 데이터, 데이터 드리프트, 모델 운영, 종합 프로젝트

과정 정보

• 대상: 제조 현장, 품질, 설비, 생산관리 담당
• 선수 지식: 없음 (1~3일차에 분석 · 머신러닝 기초 포함)
• 다른 편성: 분석 · 머신러닝 기초 보유자 대상 2일 제조판 (4~5일차)
• 실습 환경: 브라우저 + Colab, 공개 제조 데이터 (철강 에너지, 강판 불량, 설비 센서)
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

비가동 원인 파레토, 에너지 절감 후보, 불량 원인 검토표, 이상 후보 목록, 고장 주의 설비 목록, 개선 우선순위표

학습 목표

• 파이썬 · 판다스와 머신러닝 기초로 제조 데이터를 다룬다
• 여러 시스템 데이터를 로트 기준으로 합치고, 관리도와 가동률로 공정 상태를 판단한다
• 에너지 절감, 불량 원인, 설비 이상, 고장 예측 후보를 찾는다
• 분석 결과를 금액으로 환산해 개선 우선순위를 정한다

일차별 주제

• 1일차분석 기초 (Colab, 파이썬, 판다스, 시각화, 통계)
• 2일차분석 방법, 사례 실습, 여러 표 합치기, 분석 보고서
• 3일차머신러닝 기초 (회귀, 분류, 군집, 이상탐지)
• 4일차공장 데이터 이해, 시스템 데이터 결합, 관리도, 가동률과 비가동, 에너지 절감
• 5일차불량 원인 분석, 설비 이상탐지, 예지보전, 개선 우선순위, 현장 적용 계획

과정 정보

• 대상: 반복 업무를 줄이려는 실무자 (코딩 경험 불필요)
• 선수 지식: 없음 (엑셀 · 웹 서비스 사용 경험)
• 다른 편성: 1일 입문판 (Dify 챗봇 + n8n 자동화 1개), 4시간 특강
• 실습 환경: Dify + n8n (클라우드 또는 사내 설치형)
• 정원: 30명 (조교 포함 50명)

결과물

사내 문서 챗봇 1종, 업무 워크플로우 2종, 정기 리포트 자동화 흐름, 내 업무 자동화 설계서

학습 목표

• 챗봇, 워크플로우, 에이전트의 차이를 설명하고 자동화할 업무를 고른다
• Dify로 사내 문서 챗봇과 워크플로우를 만들고, 답변 품질을 점수로 확인한다
• n8n으로 메일 · 시트 · 메신저를 연결하고 Dify와 이어 정기 업무를 처리한다
• 자동화 결과를 점검하고, 프롬프트 인젝션 같은 보안 위험에 대비한다

일차별 주제

• 1일차생성형 AI와 에이전트, 자동화 대상 업무 선정, Dify 시작하기, 프롬프트 기본, 사내 문서 챗봇, 워크플로우 기초
• 2일차에이전트 도구 연결, 문서 요약 · 분류, 답변 초안 워크플로우, n8n 기초, 메일 · 구글 시트 연동, 메신저 알림
• 3일차n8n · Dify 연동, 정기 리포트 자동화, 개인 프로젝트 설계 · 구현, 결과 검증과 보안, 발표

과정 정보

• 대상: 개발자, 개발 PM, 설계자 (사용 언어 무관)
• 선수 지식: 파이썬 기초 문법을 읽을 수 있을 것
• 다른 편성: 1일 특강, Java(Spring Boot) 실습판, 심화 과정 별도
• 실습 환경: VSCode + Cline, Git, Python (Streamlit, SQLite, pytest)
• 정원: 20명 (조교 포함 30명)

결과물

명세서, 수용 기준, 규칙 파일, pytest 테스트, 기능 1건 구현, 요구사항 추적표

학습 목표

• 요구사항에서 빠진 조건을 찾아 명세와 수용 기준으로 쓴다
• 규칙 파일, 설계 검토, 작업 분해, 테스트 우선 작성으로 에이전트 작업 기준을 정한다
• 구현과 검사를 분리해 요구사항과 다른 코드를 찾아낸다
• 요구사항 변경을 명세부터 반영하고, 추적표로 영향 범위를 확인한다

일차별 주제

• 1일차코딩 에이전트 동작과 안전장치, 요청문 작성, 명세 없는 개발 실습, SDD 개요와 첫 실습, 명세 작성 범위
• 2일차수용 기준 작성, 명세 문서 구성, 규칙 파일과 데이터 설계, 설계 검토, 작업 분해, 테스트 우선 작성
• 3일차기능 단위 구현, 구현과 검사 분리, 결함 코드 찾기, 변경 요청 처리, 통합 과제

과정 정보

• 대상: Java · JavaScript 개발자
• 선수 지식: Java 또는 JavaScript 개발 경험
• 다른 편성: 언어별 단독 편성, 개발 과정과 연계 편성
• 실습 환경: 강의장 PC, 예제 코드
• 정원: 30명

결과물

취약 코드 수정 예제, 보안 점검 체크리스트

학습 목표

• 입력값 검증이 빠진 코드에서 생기는 취약점을 설명한다
• SQL 인젝션, XSS 등 주요 취약점을 찾아 고친다
• 인증 · 세션 처리에서 자주 하는 실수를 점검한다
• AI가 만든 코드에서 보안 결함을 찾는 점검 순서를 익힌다

일차별 주제

• 과정 내용입력값 검증, SQL 인젝션, XSS, 인증 · 세션 관리, 오류 처리와 정보 노출, AI 생성 코드 보안 점검

과정 정보

• 대상: 전 직원, AI 입문자
• 선수 지식: 없음
• 다른 편성: 광고 이미지 · 광고 음악 · 수업자료 과정과 묶어 2일 편성
• 실습 환경: ChatGPT 등 생성형 AI 서비스 (브라우저)
• 정원: 30명

결과물

업무용 요청문 모음

학습 목표

• 좋은 요청문과 나쁜 요청문의 차이를 설명한다
• 역할, 지시, 출력 형식, 예시를 넣어 요청문을 쓴다
• 단계별로 나눠 묻고, 결과 검증을 요청한다
• 내 업무에 쓸 요청문 모음을 만든다

일차별 주제

• 특강 2시간요청문 비교, 요청문 기본 틀, 같은 요청을 고쳐 가며 결과 비교
• 강의 8시간기본 틀, 단계별로 나눠 묻기, 예시 주기, 검증 요청, 업무 유형별 실습 (요약, 보고서, 메일, 기획), 요청문 모음 작성

과정 정보

• 대상: 마케팅 · 홍보 담당, 소상공인, 마을기업
• 선수 지식: 없음
• 다른 편성: 5회 × 1시간 나눔 편성, 프롬프트 엔지니어링과 묶어 2일 편성
• 실습 환경: ChatGPT (이미지 생성 기능), 본인 제품 사진
• 정원: 30명

결과물

광고 이미지, 홍보 포스터, 광고 만화

학습 목표

• 기법 없이 만든 이미지와 기법을 쓴 이미지의 차이를 확인한다
• 제품 사진의 배경, 빛, 구도를 요청문으로 수정한다
• 광고 이미지, 홍보 포스터, 광고 만화를 만든다
• 브랜드 분위기를 맞춘 이미지 묶음을 만든다

일차별 주제

• 특강 2시간이미지 비교, 제품 사진 수정하기, 광고 이미지 1장 완성
• 강의 8시간제품 사진 보정 · 배경 · 구도, 광고 이미지 · 홍보 포스터 · 광고 만화 실습, 브랜드 이미지 묶음 완성

과정 정보

• 대상: 마케팅 · 영상 담당, 소상공인
• 선수 지식: 없음 (악보를 몰라도 됨)
• 다른 편성: 프롬프트 엔지니어링과 묶어 2일 편성
• 실습 환경: Suno (브라우저)
• 정원: 30명

결과물

브랜드 CM송, 광고 배경음악 2~3곡

학습 목표

• 음악 생성 AI가 곡을 만드는 방식을 설명한다
• 장르, 분위기, 악기, 곡 구조를 지정해 곡을 만든다
• 가사를 쓰고 원하는 부분만 다시 만든다
• 상업적으로 쓸 때 확인할 이용 조건을 안다

일차별 주제

• 특강 2시간음악 생성 AI의 원리, 장르 · 분위기 · 악기 지정법, 짧은 CM송 1곡 완성
• 강의 8시간가사 쓰기, 곡 구조, 다시 만들기 요령, CM송과 광고 배경음악 실습, 상업적 이용 조건 확인

과정 정보

• 대상: 초 · 중 · 고 교사
• 선수 지식: 없음 (코딩 경험 불필요)
• 다른 편성: 강연 2시간 + 실습 1시간 연수형
• 실습 환경: 제미나이 캔버스 등 무료 도구 (브라우저)
• 정원: 30명

결과물

내 수업용 HTML 도구 2~3개

학습 목표

• 말로 요청해 HTML 수업 도구가 만들어지는 원리를 설명한다
• 퀴즈, 시뮬레이션, 활동지 등 유형별로 요청한다
• 만든 도구의 오류를 찾아 고친다
• 학생에게 공유하는 방법을 안다

일차별 주제

• 특강 2시간수업 도구가 만들어지는 원리, 유형별 기법 소개, 퀴즈 도구 1개 따라 만들기
• 강의 8시간유형별 수업 도구 실습, 고치기와 오류 잡기, 학생 공유 방법, 내 수업용 도구 2~3개 완성