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AI 다음 단계: 내 문서·데이터 검수와 보고

의견 분류 초안을 원문으로 검토하고, PDF·엑셀 견적의 포장·최소주문·납기·비용을 비교하며, 기간·환불·분모를 정의해 숫자를 검산합니다. 실제 AI 응답의 오류를 복구하고 보고서와 근거 CSV를 만든 뒤 새 자료에 반복 적용합니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 원본·열 대응·분모를 진단하고 AI 초안을 원문으로 검토

  • 견적 단위·최소주문·미확인 비용 및 기간·환불·변화율 검산

AI 결과를 원본과 숫자로 확인하고, 근거가 남는 보고서로 만드세요.

이 강의에서는 의견 분류 초안을 원문으로 검토하고 PDF·엑셀 견적의 포장·최소주문·납기·비용을 비교합니다. 기간·환불·분모를 정의해 숫자를 검산하고, 실제 AI 응답의 오류를 복구한 뒤 회사 양식 보고서와 근거 CSV를 만듭니다. 새 CSV와 독립 과제로 같은 절차를 반복합니다.

학습 목표

• 의견 원본·열 대응·분모를 진단하고 AI 초안을 원문 인용으로 검토합니다.

• 견적의 단위·최소주문·미확인 비용과 기간·환불·변화율을 검산합니다.

• 보고서와 근거 CSV를 만들고 새 자료에 적용합니다.

제공 자료

14개 수업의 실습 코드·교육용 합성 데이터·시작 안내 문서 설치 안내·빈 과제 템플릿을 제공합니다. 회사 기존 DOCX/XLSX 자동 입력 기능은 포함하지 않습니다.

준비물과 지원 범위

컴퓨터, 압축 해제 도구, 브라우저, Python, 터미널과 패키지 설치 네트워크가 필요합니다. 코드를 새로 작성하지 않고 제공 프로그램과 설정 파일을 사용하며, Python 설치·터미널 명령·JSON 편집의 기초 실행을 안내합니다. 새 AI 생성에는 본인이 이용할 권한이 있는 별도 서비스가 필요하며 이용권은 제공하지 않습니다. 검증 환경은 macOS arm64 Python 3.12 새 가상환경이며 Windows 설치 실행은 검증하지 않았습니다.

AI 사용 안내

이 강의는 AI 합성 음성을 사용합니다. 데이터는 교육용 합성 자료입니다. 실제 AI 초안과 별도 검토안을 구분하며 전문가 승인·매출 원인 확정·최종 구매 결정을 대신하지 않습니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 기초 이후 문서·데이터 업무에 적용하려는 사무 담당자

  • AI 요약·계산을 원문과 수치로 검수하려는 입문자

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 설치·터미널 명령·JSON 편집을 따라 할 수 있는 PC 환경

  • 새 AI 생성 실습은 본인의 AI 서비스 계정 필요; 이용권은 제공하지 않습니다.

안녕하세요
데이터장인입니다.

커리어인증

20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.

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