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Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

노션으로 이력서 만들기 어렵지 않아요. 친절한 가이드와 함께 앉은 자리에서 끝까지, 완성할 수 있는 이력서 만들기!

지식공유자 김나헌님과 함께한 데이터직군을 위한 라이브 밋업 영상 입니다 :)

치열하고 복잡한 반도체 공정 분야 취업시장에서 다른 사람들이 간과하기 쉬운 중요 역량을 소개합니다

데이터 분석가가 구직할 때 썼던 이력서 직접 본 적 있으세요? 비전공자로 취뽀한 분석가들이 알려주는 이력서 작성 팁! 여기 다 있습니다.

비전공자로 데이터 분석가 진로를 희망하고 계신가요? 물류학과, 경영학과, 문창과, 기계공학과 출신인 저희가 어떻게 데이터 분석가가 되었는지 궁금하다면 이 세미나에 힌트가 있습니다.

SELECT, WHERE 같은 문법 나열이 아닌, “최근 매출은?”, “누가 더 사나요?”, “Top5 상품은?” 같은 비즈니스 질문을 풀어가며 SQL을 배웁니다. 무료 환경(BigQuery Sandbox + Looker Studio)에서 직접 실습하고, 분석 결과를 대시보드로 완주합니다. 지루하지 않게, 실무 데이터 분석 사고방식을 SQL 기초와 함께 얻을 수 있습니다.

ChatGPT, Clova X를 비롯한 생성형 AI가 데이터 분석에 활용될 수 있는 다양한 가능성과 앞으로의 미래가 궁금하시다면, 이번 5월 세미나를 들어보세요!

데이터 분석가가 어떤 일을 하는지 알 수 없어 답답하셨나요? 각기 다른 도메인에서 일하고 계신 세 명의 데이터 분석가의 이야기를 들어보세요!

데이터 분석가 취업을 위해 이력서는 어떻게 작성해야 할지, 면접은 어떻게 준비해야 할지 고민 중이신가요? 데이터 분석가 채용의 모든 것을 이번 세미나에서 알아가실 수 있어요!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 4차 산업혁명시대에 자신의 전공과 정보통신기술을 융합할 수 있는 역량을 배양합니다.

데이터를 수집, 처리, 분석하고 시각화하여 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 만들어주는 강의! 본 강의를 통해 데이터 분석에 필요한 엑셀 기능을 이해하고 원하는 결과를 도출해보세요!

급변하는 디지털 시대에서 살아남는 경쟁력, 디지털 리터러시! 디지털 환경의 기술 구조 이해를 기반으로 일상에 가득 찬 정보들을 내 것으로 만들어보세요.

코딩 경험이 없어도 Cursor AI와 함께라면 실제 업무 자동화 프로그램을 직접 만들 수 있습니다. 이 강의는 Python과 Cursor AI를 활용하여 뉴스 댓글을 자동으로 수집하고(Crawling), CSV 파일로 저장한 뒤, 여론과 감성을 분석하는 하나의 완성된 프로젝트를 만드는 실전 과정입니다. 단순히 코드만 따라 입력하는 강의가 아닙니다. Cursor AI에게 효과적으로 질문하는 방법, 개발 환경 구축, 자동화 프로그램 작성, 오류 해결까지 실제 개발 과정 전체를 함께 경험할 수 있도록 구성했습니다. 강의를 따라가며 Python 설치부터 Cursor AI 설정, 업무 자동화 기초, 뉴스 댓글 스크래핑, CSV 저장, 감성 분석, 그리고 실제 프로젝트에서 발생하는 오류 수정 방법까지 단계별로 배우게 됩니다. 프로그래밍을 처음 시작하는 분도 AI와 함께 개발하는 방법을 자연스럽게 익히며, 반복적인 업무를 자동화하고 데이터를 활용하는 실무 역량을 키울 수 있습니다.

비전공자로서 시행착오를 겪으며 깨달은 것들을 알려주는 데이터 사이언스 커리어 로드맵 강의입니다. 시간 낭비나 헛수고 없이 커리어 준비 시간과 과정을 최적화할 수 있습니다.

‘경영정보시각화능력 자격증’ 과정은 무엇을 배우는 걸까요? 이 자격증 과정은 데이터를 잘 분석하고, 보기 쉽게 시각화해서, 회사나 조직에서 중요한 결정을 내릴 때 필요한 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 능력을 키우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 쉽게 말해, 단순히 데이터를 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 의미를 찾아내고, 이를 다른 사람들에게 잘 설명할 수 있도록 그림, 표, 그래프 등으로 표현하는 기술을 배우는 과정입니다. 이 과정을 통해 여러분은: 데이터를 통해 전략적으로 생각하는 힘을 기르고, 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 실무 역량을 키우며, 신의 전문성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 이 강의를 통해, 경영과 데이터를 연결하는 능력을 기르고, 데이터를 이해하고 설명하는 전문가로 한 걸음 더 성장해 보세요.

AI 감사, 어디서부터 이해해야 할지 막막하셨나요? AI는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 의사결정, 업무 자동화, 고객 응대, 채용, 보안, 리스크 관리 영역까지 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 속도에 비해, “AI가 제대로 통제되고 있는가?”, “AI의 판단을 신뢰할 수 있는가?”, “데이터와 모델, 운영 과정에서 어떤 리스크가 발생할 수 있는가?”를 체계적으로 이해하는 사람은 아직 많지 않습니다. 특히 IT 감사, 보안, 내부통제, 프로젝트 관리 업무를 하시는 분들은 이런 고민을 하게 됩니다. AI 감사는 기존 IT 감사와 무엇이 다를까? AI 모델은 코드만 보면 되는 걸까, 데이터와 학습 과정까지 봐야 할까? AI 거버넌스, 리스크, 편향, 설명 가능성, MLOps, 인시던트 대응은 각각 어떻게 연결될까? AAIA와 같은 AI 감사 관련 자격 과정에서 다루는 개념을 실무 관점으로 이해하려면 어디서부터 시작해야 할까? 이 강의는 바로 이런 막막함을 해결하기 위해 만들었습니다. 저는 약 20년 동안 IT 서비스 기획, 개발, PM, 협업 플랫폼 운영, 그룹웨어 구축, 챗봇 서비스 기획, 보안 및 감사 관련 업무를 경험해 왔습니다. 실제 조직에서 시스템이 어떻게 기획되고 개발되고 운영되는지, 그리고 장애·변경·보안·사용자 요구사항이 어떻게 연결되는지를 실무 현장에서 직접 경험했습니다. 또한 CISA와 AAIA 학습 과정을 통해 IT 감사와 AI 감사의 관점을 함께 정리해 왔습니다. 이 강의에서는 복잡한 AI 기술을 수학이나 개발 중심으로 깊게 파고들기보다, 감사자와 IT 실무자가 반드시 이해해야 하는 핵심 개념을 중심으로 설명합니다. AI 시스템을 데이터, 모델, 운영, 보안, 거버넌스, 리스크, 감사 절차의 흐름으로 나누어 살펴보고, 각 단계에서 어떤 통제와 확인 포인트가 필요한지 정리합니다. 수강생은 이 강의를 통해 AI 감사가 단순히 “AI를 평가하는 일”이 아니라, AI가 조직 안에서 안전하고 책임 있게 사용되도록 거버넌스와 리스크, 통제 체계를 점검하는 일이라는 점을 이해하게 됩니다. 이 강의는 AI 감사가 처음인 분, IT 감사나 보안 업무를 하면서 AI 영역으로 확장하고 싶은 분, AI 거버넌스와 리스크를 실무 관점에서 정리하고 싶은 분, AAIA 등 AI 감사 관련 학습을 시작하기 전 전체 개념을 잡고 싶은 분에게 적합합니다. 강의를 마치면 다음과 같은 질문에 스스로 답할 수 있게 됩니다. AI 시스템은 어떤 구성요소로 이루어져 있는가? AI 감사자는 데이터, 모델, 운영 단계에서 무엇을 확인해야 하는가? AI 거버넌스와 책임 있는 AI는 왜 중요한가? AI 리스크, 편향, 설명 가능성, 프라이버시, 보안은 어떻게 연결되는가? AI 감사 보고서에는 어떤 관점과 근거가 담겨야 하는가? 빠르게 변하는 AI 시대에는 기술을 잘 사용하는 것만큼이나, 기술을 신뢰할 수 있게 관리하고 점검하는 역량이 중요합니다. 이 강의는 AI 감사의 전체 그림을 처음부터 차근차근 이해하고 싶은 분들을 위한 입문 과정입니다. IT와 AI를 감사 관점으로 바라보는 첫 번째 기준을 함께 만들어 보겠습니다.

비전공자로서 데이터 분석가가 될 수 있을지 걱정하고 계신가요? 비전공자 선배 분석가의 이야기를 들어보세요!

데이터 분석가로 취업하려면 어디서부터 어떻게 준비해야 할까요? 데이터 분석 프로젝트 노하우부터 선배 데이터 분석가의 취업기까지! 이번 2월 세미나에서 모두 들으실 수 있어요.

IT업계 데이터 분석가의 커리어 성장기가 궁금하시다면 6월 세미나를 들어보세요!