일센스 터진다 – 진짜 실무에 먹히는 노코드 AI 데이터 분석(개발업무편)



AI 도구를 활용한 데이터 기반 업무 역량 강화

• 코딩을 몰라도 쉽고 빠른 데이터 실무 혁신
  • 복잡한 수식이나 코드 암기 대신, AI와 자연어 도구를 활용해 쉽고 빠르게 데이터 분석, 시각화, 텍스트 처리, 머신러닝 모델 구축 등 핵심 업무를 수행할 수 있도록 돕습니다.

• 단계별 실무 + 사례 기반 학습
  • 산업 구조 변화, 자동화 수준, AI 도입 트렌드 등을 반영한 직무 별 변화 시나리오와 실전 적용 전략을 통해 누구나 AI 시대의 생존 전략을 구체화할 수 있도록 돕습니다.

💡AI 시대, 데이터 활용 역량은 더 이상 선택이 아닌 생존 전략입니다!

빠르게 진화하는 AI 기술 환경 속에서, 모든 직무에서 데이터 기반 의사 결정 역량의 중요성이 커지고 있습니다. 이제 단순한 툴 사용을 넘어, 자연어 기반 AI 도구를 통해 데이터를 분석·시각화·해석하고 실제 비즈니스에 연결하는 능력이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. 모든 직무에 필요한 실무형 데이터 리터러시 역량을 키우는 과정입니다. 마케팅, 인사, 기획, 운영 등 다양한 분야의 실무자가 복잡한 코드 없이도 AI 도구를 활용해 데이터 기반 업무를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 고객 분석, 리포트 자동화, 텍스트 분석, 시계열 예측 등 직무 현장에서 즉시 활용 가능한 실습 중심 콘텐츠를 통해 현업 효율성과 전략적 사고를 동시에 강화할 수 있습니다.

이런 내용을 배워요

‘챗GPT 노코드 데이터 분석’의 저자 이기복 전문가 직강

직접 집필한 저서를 근거로 노코드 기반 데이터 분석과 생성형 AI 활용 역량을 안내합니다. 저자로서의 전문성과 실무 경험을 바탕으로 신뢰도 높은 강의를 제공합니다.

CORE 프레임워크로 프롬프트를 맥락·출력·역할·예시로 나눠 명확하게 설계하는 방법을 설명합니다. 질문의 배경·목적을 먼저 밝히고 결과물의 포맷·분량·형식을 구체 지정하며, 모델에 맡길 역할을 명시합니다. 과거 성공 사례 등 참고 예시를 함께 제공해 일관된 품질과 재현성을 높입니다.

엑셀에서 심사위원 점수 데이터를 정리해 합계·평균·등수·합격여부를 계산하는 실습입니다. 등수 함수와 IF 조건식을 사용해 상위 기준(예: 상위 10명)으로 합격/불합격을 판정하고, 합계·평균·점수 분포를 함께 표시합니다. 시트 전반의 서식을 맞추고 데이터 레이블을 확인해 평가 지표(인덱스) 의미를 화면 하단 설명과 함께 연결합니다.

월별·반기·연간 투자 전략의 누적 수익률을 비교해 어떤 기간 전략이 우수했는지 시각화 합니다 네 가지 전략의 누적 가치 곡선을 한 화면에 그려 성과 차이를 직관적으로 비교합니다. 한글 폰트 적용을 위해 시각화 라이브러리를 설정하고, 동일 데이터로 전략 별 수익 곡선을 생성해 결과 해석까지 진행합니다.

매장별 결제수단(체크카드·신용카드·현금) 매출 상위 10개를 비교해 구매 패턴의 유사성과 변동성을 차트로 확인합니다. 세 개의 막대 그래프로 결제수단별 매장 매출 규모를 동시에 비교하여 어떤 매장이 어떤 결제수단에서 강한지 한눈에 파악합니다.

기술통계·유형 조정·결측치 처리·이상치 탐지·상관분석 등 EDA 전 과정을 점검해 중요 지점을 파악합니다. 변수 분포와 결측·이상값을 정리하고 필요 시 스케일링·형 변환을 수행해 분석 가능한 데이터 상태를 만듭니다. 피처가 많을수록 EDA의 비중을 높여 상관관계와 패턴을 시각화해 이후 모델링 방향과 가설을 구체화합니다.

의료 데이터 과제 정의: MRI 전처리, 소량 데이터로 신뢰도 확보, 노코드 진단 보조 모델 구현 필요성을 확인합니다. MRI 영상을 AI가 이해하도록 전처리하고, 데이터가 적은 환경에서 성능을 확보하는 전략을 정리합니다. 개발 지식 없이 구축 가능한 진단 보조 AI 모델의 요건과 적용 시 유의점을 단계별로 제시합니다.