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AI 시대, 처음 배우는 데이터 아키텍처: 데이터 설계부터 AI 활용과 실무까지

이 과정은 데이터 아키텍처를 처음 접하는 학습자도 이해할 수 있도록 데이터의 기본 개념 → 데이터 구조와 설계 → 데이터 모델링 → 데이터베이스 → 기업 데이터 아키텍처 → AI 데이터 아키텍처 → 데이터 아키텍처 실무와 미래 전략 순서로 구성했습니다. 특히 온라인 쇼핑몰 기업을 공통 사례로 활용하여, 기초 이론에서 학습한 내용을 실제 데이터 설계와 AI 활용까지 연결하도록 구성했습니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 12개월

데이터베이스
데이터베이스
데이터분석
데이터분석
데이터아키텍처
데이터아키텍처
데이터전처리
데이터전처리
데이터모델링
데이터모델링
데이터베이스
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데이터분석
데이터분석
데이터아키텍처
데이터아키텍처
데이터전처리
데이터전처리
데이터모델링
데이터모델링

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 데이터 아키텍처의 기초와 전체 구조 이해

  • 데이터 구조와 설계 원리 이해

  • 데이터 모델링과 ERD 설계 이해

  • 데이터베이스 아키텍처와 데이터 처리 구조

  • 기업 데이터 아키텍처와 데이터 통합

  • AI 시대의 데이터 아키텍처 이해

  • 데이터 아키텍처 실무 프로젝트

AI 시대, 처음 배우는 데이터 아키텍처: 데이터 설계부터 AI 활용과 실무까지!

데이터의 기초부터 구조 설계, 데이터베이스, AI 데이터 아키텍처까지 한 번에!

데이터가 어떻게 생성되고, 저장되고, 연결되며, AI에서 활용되는지 궁금하셨나요?

이 강의는 데이터 아키텍처를 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 개념부터 데이터 모델링, 데이터베이스 설계, 기업 데이터 플랫폼, AI 데이터 활용까지 체계적으로 구성한 교육과정입니다.

복잡한 이론을 단순히 암기하는 것이 아니라, 실제 기업의 데이터 흐름과 설계 사례를 통해 데이터 아키텍처의 전체 구조를 이해하고 실무에 적용하는 방법을 학습합니다.


✨ 이 강의만의 특징

하나. 초보자도 이해하기 쉬운 단계별 학습

어려운 전문 용어보다 핵심 개념과 실제 사례를 중심으로 데이터 아키텍처를 쉽게 설명합니다.

둘. 기초부터 AI까지 연결되는 체계적인 구성

데이터 구조와 모델링부터 AI 데이터 아키텍처까지 하나의 흐름으로 학습합니다.

셋. 실제 기업 사례 중심의 실무 학습

온라인 쇼핑몰 사례를 활용하여 데이터 요구사항 분석, ERD 설계, 데이터 플랫폼 구성 과정을 이해합니다.

넷. AI 시대에 필요한 데이터 설계 역량 강화

기존 데이터베이스뿐 아니라 벡터 데이터베이스, RAG, AI 에이전트의 데이터 활용 구조까지 학습합니다.


🎯 이 강의를 통해 무엇을 배울 수 있나요?

① 데이터 아키텍처의 기본 원리 이해

데이터의 생성부터 저장, 처리, 활용까지 전체 흐름과 데이터 아키텍처의 핵심 구성 요소를 이해합니다.

② 데이터 모델링과 데이터베이스 설계

개념·논리·물리 데이터 모델링, ERD, 정규화, 관계형 데이터베이스 등 데이터 설계의 핵심 원리를 학습합니다.

③ 기업 데이터 아키텍처 이해

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 파이프라인, 데이터 거버넌스 등 기업에서 활용하는 데이터 관리 구조를 이해합니다.

④ AI 시대의 데이터 아키텍처 이해

AI 학습 데이터, 벡터 데이터베이스, 임베딩, RAG, AI 에이전트 등 AI 시스템에 필요한 데이터 구조와 처리 방식을 학습합니다.

⑤ 데이터 아키텍처 실무 설계 역량 강화

실제 기업 사례를 바탕으로 데이터 요구사항 분석부터 데이터 모델링, 데이터베이스 설계, AI 연계 아키텍처까지 단계적으로 학습합니다.

🚀 데이터의 구조를 이해하면 AI의 활용도 달라집니다!

데이터 아키텍처는 단순히 데이터를 저장하고 관리하는 기술이 아닙니다.

기업의 데이터를 체계적으로 설계하고 연결하며, 분석과 AI 활용을 가능하게 하는 중요한 기반입니다.

데이터의 기초부터 설계 원리, 기업 데이터 아키텍처, AI 활용까지!

지금 데이터 아키텍처의 전체 흐름을 체계적으로 학습해 보세요.

수강 전 참고 사항

수강 전 숙지 사항

  • 해당 강의는 작업을 처음 기획부터 강의 자료 제작까지 지식 공유자 본인이 했음을 밝혀 드립니다.

  • 강의의 완성도를 높이기 위해 생성형 AI는 보조적 수단으로 활용 되었음을 알려 드립니다.

  • 영상에 포함된 음성은 지식 공유자 본인의 목소리이며, 수정 및 편집 작업을 한 것입니다.

  • 해당 강의는 본인이 작성한 텍스트 기반의 PDF 파일을 기준으로 작성 되었습니다.

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 애셋, 프로그램, 예제 문제 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 학습 난이도를 고려한 필수 선수 지식 여부

  • 강의 영상 품질(음질/화질) 등 수강과 직접 연관된 내용 및 권장 학습 방법

  • 질문/답변 및 추후 업데이트 관련 내용

  • 강의 및 학습 자료 저작권 관련 공지사항

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 아키텍처를 배우려는 입문자

  • 데이터 설계 및 관리 업무 담당자

  • AI 데이터 활용 역량을 높이려는 실무자

선수 지식,
필요할까요?

  • 기본적인 IT 지식(선택)

  • 데이터 개념(선택)

안녕하세요
컨버전스입니다.

커리어인증

AI 관련 분야를 업무와 학습을 통해 생기는 평소의 궁금증을 하나씩 풀어주는 강의를 하고 있습니다.

1. ‘왜 이렇게 되는지’, ‘이 기술은 어디에 쓰이는지’처럼

2. 막연하게 지나치기 쉬운 질문들을 쉽게 설명하는 데 초점을 둡니다.

3. 처음 배우는 분들도 이해할 수 있도록 기초부터 차근차근 다룹니다.


학습자님들과 같이 호흡하는 생생한 지식이 전달되는 강의가 될 수 있도록 하겠습니다.

감사합니다.

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커리큘럼

전체

37개 ∙ (8시간 45분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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