AI시대 데이터 직군을 위한 생존 전략

본 강의는 인프런과 뤼튼이 합작한 ‘뤼튼 AI 리터러시 바우처 프로그램’ 대상 강의로, AI 취약계층인 취업준비생은 전액 무료로 수강할 수 있습니다. 취업전문가 커리어 디가 취업/이직에 바로 적용할 수 있는 AI 활용법을 단계별로 알려드려요. AI가 처음이신 분도 부담 없이 시작할 수 있도록 기초부터 실습까지! 한 번에 따라갈 수 있게 구성되었어요.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

AI, 통계의 세계를 여는 열쇠 "AI는 복잡한 통계의 원리와 분석 기법을 손쉽게 다루게 함으로써, 데이터 속 숨겨진 의미를 밝혀내고, 더 나은 의사 결정을 위한 인사이트를 제공합니다. AI는 이제 통계의 복잡한 계산기를 넘어, 통계적 사고를 지원하는 동반자입니다."

이런 수강생에게 추천해요! 겨울왕국~! 케데헌 !  나도봤어 ~ 그런데 어떻게 만든거야? 나도 전공으로 애니메이션과 가고 싶은데 내가 하고 싶은 게 맞나? 대학교 전공에 들어가면 다 배울 수 있을까?  취업을 하려면 뭘 준비해야 해야 하지? 그냥 많이 보면 되는 건가? 저 애니메이션은 스타일이 좀 달라보이는데 어떻게 제작되는지 알고싶다 AI도 발전했고 나 혼자도 만들 수 없나? 애니메이션 회사 취업하고 싶은데 팁은? 이 클래스에서는 이런 걸 배워요. ✔  애니메이션의 장르, 분야, 개념 부터 제작에 필요한 모든 제작 과정! ✔  실제 애니메이션 회사에 실무 파트는? 제작 과정에는 어떤 부서들이 어떤역할로 톱니바퀴가 굴러가는지? ✔  개념 , 제작 , 관리  그리고 실습 까지 ! 이것만 다 들으면 나도 애니메이션 전공보다 개념을 더 잘 알게 되는 애니메이션 마스터 강의!

<본 강의는 인프런과 뤼튼이 합작한 ‘뤼튼 AI 리터러시 바우처 프로그램’ 대상 강의로, AI 취약계층인 초중고생은 전액 무료로 수강할 수 있습니다. > 인공지능 원리부터 텍스트·이미지·영상 만드는 생성형 AI까지! 인공지능은 우리 생활 곳곳에서 이미 쓰이고 있어요. AI가 무엇인지, 어떻게 학습하고 움직이는지 쉽게 이해할 수 있도록 구성했어요. 복잡한 공식 없이, 이야기 듣듯 따라오면 자연스럽게 인공지능과 친구가 될거예요!

회사 데이터를 올리지 않아도 엑셀 자동화가 가능하다고? 보안은 유지하고 업무시간은 줄여주는 AI 활용 비법 대방출!

AI 기술과 UX 디자인이 결합하는 AX 시대, 제품팀은 어떤 전략으로 고객 경험을 설계해야 할까요? 17년차 대기업 책임연구원이자, HCI 박사 출신의 지식공유자가 최신 트렌드와 활용 사례, 연구 결과를 기반으로 알려 드립니다.

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI가 모든 것을 대체할 듯하지만 복잡한 문제를 재구성하고 통찰하는 능력은 고유한 인간의 몫입니다. AI를 능동적으로 활용하며, 인간 고유의 문제 해결 역량을 발휘하는 방법을 제시합니다.

동료들은 이미 챗GPT로 업무를 하고 있는데 이 모든 것을 수작업으로 하고 계신가요? 걱정하지 마세요! 이 강의를 들으면 당신도 AI 고수가 됩니다.

실제 업무 상황에 맞는 AI 활용법과 성과 향상법을 배웁니다. (즉, 쇼츠 자동 생성 같은 것은 배우지 않습니다.) AI를 단순한 툴이 아닌, 극강의 업무 효율성 도구로 활용하는 법을 배우는 실전형 강의입니다. ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork 등 다양한 생성형 AI 와 최신 AI 에이전트를 활용해 AI 프롬프트 활용 → AI 데이터 분석 → AI 업무 자동화 구현까지 한 번에 마스터합니다. 기획자, 마케터, 관리자, 창업자 등 바로 실무에 적용할 수 있는 업무 생산성과 성과 향상 전략을 익히고 싶은 분께 최적화된 클래스입니다.

온라인MD로서의 성과를 좌우하는 데이터 분석! 이커머스 시장에서 매출과 수익을 극대화하기 위해 MD에게 필요한 필수 데이터 분석과 전략 수립 기법을 배웁니다.

조선·해운 산업은 전통적인 중공업의 대표 분야이지만, 디지털 전환과 인공지능(AI) 기술의 결합을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있습니다. 본 강의는 AI 기반의 조선소 생산 관리, 선박 설계 자동화, 해상 물류 최적화, 예지보전 시스템 구축 등 실제 현장에서 활용되는 구체적 적용 사례를 중심으로 구성되었습니다. 현장 중심의 접근으로, 단순한 이론이 아닌 **‘조선소에서 AI가 실제로 어떻게 일하는가’**를 이해할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 도입 단계에서 고려해야 할 데이터 인프라 구축, 모델 학습, 그리고 해양 환경 특유의 제약 사항까지 다룹니다.

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 핵심 데이터 개념 ,Azure의 관계형 데이터 ,Azure의 비관계형 데이터,Azure의 분석 워크로드에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공함으로서 자격증 취득은 물론 데이터 전문가로의 첫걸음 다지는 의미있는 교육 기회로 활용 할 수 있습니다

취업 성공한 선배들의 실제 데이터 분석 포트폴리오, 면접에서 받았던 포트폴리오 관련 질문들까지 모두 공개합니다!

엑셀만으로도 충분히 가능한, 데이터 시각화 스토리텔링

AI가 내 Slack, Notion에 대신 글을 써준다고? 기존 AI의 한계를 뛰어넘은 MCP로 똑똑하게 일하세요!

데이터를 활용하고 싶은 PM 분들을 위한 강의입니다. PM 직무에서 데이터를 활용하는 모든 과정이 포함된 강의로 이직 1일차의 삶부터 프로젝트 시작과 종료까지 업무의 흐름을 모두 담았습니다. 데이터 기반 사고부터 논리적 사고, 지표 정의, 로그 설계, 실험 설계, 데이터 문화 만들기 등을 모두 다루며 생각하는 힘을 키우기 위한 데이터 입문 강의입니다. PM을 위한 강의로 만들었지만 데이터 분석가도 보면 좋을 내용으로 구성했습니다(실제로 많은 분석가분들이 수강해주셨어요) 그 외에도 마케터, 디자이너, 사업 기획 직무 분들도 많이 수강하고 계셔요.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.