비개발자 직장인을 위한 Claude (Cowork + N8N + Claude Design)

초보자도 쉽게 이해하는 단계별 설명으로, 막연했던 코딩 테스트가 명확해집니다. 필요한 것만 배우고 바로 실전에 적용하세요!

60분안에 파이썬의 핵심 개념을 이해시키려고 합니다! 맹목적인 문법이 아닌, 왜(Why)와 언제(When) 쓰는지에 집중했습니다

"일주일 후 백엔드 기술 면접인데 뭐부터 해야 하죠?" 면접관이 고개를 끄덕이는 답변의 비밀 네이버·카카오·쿠팡·토스 합격자들의 실제 답변 패턴을 3일 만에 완전 체득!

AI가 한 번에 파일 10개를 만들어주는 시대입니다. 그런데 그 코드가 어디서 바뀌었는지 추적이 안 되고, 팀원 코드와 충돌이 나고, 되돌리고 싶은데 방법을 모르겠다면 — AI를 아무리 잘 써도 생산성은 나오지 않습니다. 이 강의는 단순히 git add, git commit 같은 명령어를 나열하는 수업이 아닙니다. AI가 쏟아낸 코드를 왜 안전하게 관리할 수 있는지, 어떻게 팀원과 코드를 합칠 수 있는지 그 원리를 시각적으로 이해시켜 드립니다. 2시간 뒤, 여러분은 AI가 만든 코드든 내가 짠 코드든, 자유자재로 추적하고 되돌리고 합칠 수 있는 개발자로 변해있을 겁니다.

코딩 몰라도 OK! 당신의 아이디어를 단 4주 만에 실제 수익으로 바꿔보세요. AI와 최신 도구를 활용해, 웹사이트와 앱을 동시에 만들고 바로 서비스까지 연결합니다.

JdbcTemplate으로 SQL 짜본 적 있으시죠? 컬럼 하나 바뀔 때마다 SQL이랑 RowMapper 동시에 고치느라 한숨 쉬었던 경험, 다들 있을 겁니다. 이 강의는 그 고통에서 출발합니다. 순수 JDBC로 SELECT 하나 하면 35줄입니다. Connection 열고, PreparedStatement 만들고, ResultSet 돌리고, close() 하나 빠뜨리면 서버가 다운됩니다. 이 지옥을 직접 타이핑한 뒤에 JPA의 save() 한 줄을 만나면, "이래서 JPA를 쓰는구나"가 머리가 아니라 손에서 체감됩니다.

암기가 아닌 이해, 이론이 아닌 경험으로 배우는 백엔드 개발 입문 과정입니다. "JPA가 뭔가요?"라는 면접 질문에 구글링한 정의를 외워 답하는 대신, "JdbcTemplate 지옥을 겪어봤는데요..."로 시작하는 경험 답변을 할 수 있게 만드는 강의입니다. 순수 자바 ServerSocket 30줄 → Spring Boot 7줄로 줄어드는 과정을 직접 체험하며 "왜 프레임워크를 쓰는지" 온몸으로 이해합니다. 6교시 후, 여러분 손에는 Spring Boot + JPA로 구현한 Todo List REST API라는 실제 작동하는 포트폴리오가 들려있을 것입니다.

AI한테 "매출 상위 10개 뽑아줘"라고 하면 그럴듯한 쿼리를 뚝딱 만들어줍니다. 근데 그 쿼리가 맞는지, 테이블 3개 JOIN한 결과가 정확한지, 인덱스 없이 50만 건을 풀스캔하고 있는 건 아닌지 — 판단하려면 결국 DB 기본기가 있어야 합니다. 이 강의는 어려운 거 안 합니다. 딱 AI한테 시키기 전에 알아야 할 만큼만, 2시간 안에 SQL의 전체 흐름을 직접 따라 치며 익힙니다. 강의가 끝나면 AI가 짜준 쿼리 앞에서 더 이상 불안하지 않을 겁니다.

AI는 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 3일 걸리던 개발을 30분으로 단축하고, 반복 업무는 AI에게 맡기고 당신은 더 중요한 문제 해결에 집중하세요. 이론이 아닌 실무에서 바로 써먹는 AI 네이티브 개발법으로, 회사에서 "AI 잘하는 개발자"로 인정받는 확실한 방법을 알려드립니다.

모든 이력서가 비슷해 보이는 세상, ‘차별화’가 합격을 만듭니다. 6주간, 백엔드 실무자가 직접 전하는 실전 이력서 전략 4가지를 배우세요.

chatGPT를 통해 업무에서 가장 많이 사용하는 MS Office업무를 자동화 하여 업무 생산성을 획기적으로 높이는 방법을 학습합니다.

AI는 사람을 대체하지는 못할 것입니다. 하지만 ‘AI를 활용하는 당신’이 활용하지 못하는 모든 사람을 대체할 것입니다.

만세력, 점성술, 자미두수, 성명학, MBTI를 통합한 사주 분석 AI 에이전트를 n8n 워크플로우와 Python 알고리즘으로 구축합니다. 13개의 전문 에이전트가 협업하여 상용 수준의 사주 리포트를 생성하는 실서비스 시스템을 처음부터 끝까지 완성합니다.

인재개발원에서 HRD로 12년간 근무하며 느꼈던 가장 큰 어려움 중 하나는, 아이디어는 분명 많은데 그 아이디어를 구현하는 코딩 장벽이 너무 높다는 점이었습니다. 이 강의는 바로 그 지점에서 출발합니다. HRD가 개발자가 되지 않아도, 자신의 아이디어를 직접 구현해볼 수 있도록 돕는 것이 이 강의의 목표입니다. 인사(HR), 교육(HRD), 총무(GA), 조직문화 담당자를 위한 바이브 코딩 기반 실전 강의로, 유료 서비스 없이 무료 기능만을 활용해 원하는 서비스를 직접 만들어봅니다.

“업무자동화… 그거 개발자들이 하는 거 아니에요?” “자동화 강의 들어도 개발 지식 없으면 결국 어렵지 않나요?” 아닙니다. 개발자가 아니어도, 개발 지식이 전혀 없어도 업무 자동화를 실제 내 업무에 적용할 수 있습니다. 이 강의는 개발을 모르는 왕초보였던 제가, 또 다른 왕초보를 위해 만든 강의입니다. 지금 AI에 질문만 해본 수준이라도 충분히 이해하고 따라올 수 있습니다. 인사이트를 담은 기사 요약 레포트를 매일 자동으로 받고, 사내 기념일을 자동으로 감지해 공지하는 등 실제로 업무에 사용 중인 자동화 사례를 직접 만들어봅니다. 이 과정을 통해 ‘업무 자동화의 방식’을 이해하고, 점점 레벨을 높여 나만의 자동화 시스템을 구축할 수 있게 됩니다. 내 업무에 바로 적용하는 첫 자동화, 이 강의에서 완성해보세요.

실무에서 가장 많이 활용되는 분야(파일 및 폴더, 엑셀, 파워포인트, 워드, PDF, 데이터 분석)의 업무자동화를 위한 ChatGPT 프롬프트 사용법을 다양한 실습예제를 통해 알려드립니다.

GPTs를 활용해 반복적이고 번거로운 업무를 자동화시킬 수 있어요. 비개발자도 여러 외부 자동화 서비스를 연동해 더 복잡한 업무들도 GPTs로 자동화시켜보세요!

이 툴 하나면 데이터 분석은 종결입니다. 코딩 없이 시작하는 Orange 인공지능 데이터 분석 입문해보세요!

제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 생산설비, 제어시스템, 산업용 네트워크가 외부 시스템과 연결되고 있습니다. 이와 함께 사이버 공격이 생산 중단, 품질 저하, 기술 유출, 안전사고로 이어질 가능성도 커지고 있습니다. [OT(제조업) 보안] 4대 제조 산업 마스터 클래스는 자동차, 반도체, 화학, 식품·의약품 산업에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 실제 제조 현장의 사례를 중심으로 살펴보는 과정입니다. 각 산업의 생산공정과 설비 환경이 어떻게 다른지 이해하고, 산업별로 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 원인, 대응 방안을 체계적으로 학습합니다. 자동차 산업의 스마트공장과 공급망 보안, 반도체 산업의 핵심 공정 및 기술정보 보호, 화학 산업의 제어시스템과 안전사고 대응, 식품·의약품 산업의 품질·위생·GMP 데이터 보호까지 한 과정에서 폭넓게 다룹니다. 복잡한 기술이나 공격 기법을 단순히 나열하지 않고, “어떤 문제가 발생할 수 있는가”, “왜 발생하는가”, “현장에서는 어떻게 대응해야 하는가”를 초보자도 이해하기 쉽게 설명합니다. 이 강의를 통해 4대 제조 산업의 특성과 OT 보안의 차이점을 비교하고, 제조 현장에서 필요한 보안 점검과 사고 대응의 기본 방향을 익힐 수 있습니다.

단순히 AI 서비스와 대화하는 것만으로는 부족합니다. 진짜 생산성 혁신은 내가 잠든 사이에도 AI가 뉴스를 정리하고, 보고서를 쓰고, 데이터를 분류하는 ‘자동화 워크플로우’에서 시작되죠. 이 강의는 코딩을 모르는 비개발자도 드래그 앤 드롭만으로 복잡한 업무를 자동화할 수 있게 돕는 가장 강력한 도구, n8n의 모든 것을 담았습니다.

MS 오피스에 Copilot을 더하면? 업무 생산성을 극대화해주는 완벽한 가이드! M365 Copilot을 실무에 제대로 활용하기 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.

"딸깍 한 번이면 자동화 된다"는 이야기, 정말 많죠. 막상 내 업무에 가져오면 쉽게 포기하기 마련이고요. '되는구나'와 '내가 이걸 내 일에 쓴다' 사이의 간극을 6주 동안 좁혀온 팀의 기록을 그대로 담았습니다!

구글 워크스페이스와 Gemini, NotebookLM으로 완성하는 업무 혁신! 구글 환경 구축에서 출발해 Gemini 활용, 검색 고도화, 메모·할 일·일정 관리, 드라이브·포토 활용, Gmail·Meet·Chat 협업, 문서·스프레드시트·슬라이드 실무, 이미지·영상 제작, 설문지·사이트 구축, NotebookLM 기반 자료 분석, Colab·Apps Script를 활용한 업무 자동화까지 단계적으로 익히는 실무형 과정이다. 단순 기능 소개가 아니라 실제 업무 장면에 바로 적용할 수 있도록 검색, 문서 작성, 데이터 정리, 발표 자료 제작, 신청 접수, 규정집 챗봇, 일정 등록, 설문 자동 생성 같은 실습 중심으로 구성되었다. 🚀 과정 핵심 포인트 1. 구글 생태계를 하나로 연결하는 통합형 스마트워크 구글은 하나의 계정으로 검색, 메일, 일정, 문서, 드라이브, 협업 도구를 유기적으로 연결해 사용할 수 있고, 본 강좌는 이 연결 구조를 업무 흐름 중심으로 익히게 한다. 2. 바로 써먹는 AI 실무 활용과 자동화 Gemini를 활용한 문서 작성, 요약, 챗봇 구성, 일정 생성, 설문 제작, 메일 발송 자동화까지 다루며, 반복 업무를 실제 업무 자동화로 전환하게 한다. 3. 자료기반 분석과 신뢰도 높은 업무 적용 NotebookLM을 활용해 업로드한 소스 안에서만 답변을 찾고, 출처 기반으로 요약·분석·학습·리포트 작성을 수행하게 하여 실무 신뢰도를 높인다. "구글의 생태계에 AI의 날개를 다십시오." 이제 복잡한 작업은 AI 에이전트에게 맡기고, 여러분은 더 가치 있는 의사결정에 집중하세요.

Copilot과 Agent의 차이를 제대로 이해하고, 프롬프트 코치·번역·사내 규정 Agent 등 내 업무에서 바로 쓸 수 있는 Agent를 직접 만들어봅니다. 반복 작업, 문서 정리, 회의 관리 등 내 시간을 잡아먹는 문제를 비전문가도 만들 수 있는 맞춤형 Agent로 해결해 업무 효율을 극대화합니다.

정보의 탐색, 분석, 정리를 잇는 유연한 업무 파이프라인! Felo로 완성하는 검색 기반 자동화 실전 커리큘럼

지루한 문법부터 소개하는 강의는 그만! 일단 활용부터 하고 보는 파이썬 실전 응용 예제들

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.

디지털 전환(DX)은 선택이 아닌 필수입니다. 이 과정은 모든 직원을 위한 디지털 전환의 첫걸음으로, DX의 핵심 개념부터 업무 혁신 사례까지 쉽고 명확하게 알려드립니다. 변화하는 시대에 뒤처지지 않고, 스스로 성장하며 조직의 혁신을 주도할 수 있는 힘을 길러보세요! 본 강의를 깊게 생각하지 마시고, 가벼운 마음으로 수강하세요.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.