AI를 활용한 데이터분석 입문: 실제 사례로 배우는 스마트 분석 가이드
강좌 소개
본 강좌는 데이터 분석을 처음 시작하는 입문자를 대상으로, AI를 활용한 데이터 분석의 전 과정을 실제 사례를 통해 쉽고 자세하게 설명합니다. ChatGPT를 활용한 자연어 질의 및 데이터 해석, Tableau AI의 AI 생성 시각화, Python 기반 머신러닝 도구의 기본 활용법, 그리고 Ponder와 같은 연구자·분석가용 도구 비교까지 폭넓게 다룹니다. 또한 엑셀, 파워 BI, KESS, 오렌지(Orange) 등 기본 데이터 분석 도구와 AI 도구의 연계 방법, 텍스트 데이터 크롤링 및 가공, 분석 계획 수립부터 시각화까지의 실무 흐름을 단계별로 익힐 수 있습니다. 각 레슨은 구체적인 비즈니스 예시와 따라 하기 쉬운 설명을 포함하여, 취업 및 직무 성과 향상에 바로 활용할 수 있는 실전 역량을 기르는 데 초점을 맞춥니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- AI 기반 데이터 분석 도구의 종류와 특징을 실제 사례와 함께 이해할 수 있습니다.
- ChatGPT, Tableau AI, Python ML 도구 등을 활용한 자연어 질의, 시각화, 기초 분석을 실무에 적용할 수 있습니다.
- 엑셀, 파워 BI, KESS, 오렌지 등 기본 도구와 AI를 연계하여 분석 효율을 높이는 방법을 익힐 수 있습니다.
- 텍스트 데이터 크롤링, 가공, 분석, 시각화까지 데이터 분석 계획 수립의 전체 흐름을 체계적으로 배울 수 있습니다.
교육 과정 (Curriculum)
토픽 1: AI 데이터 분석의 기초와 도구 선택
- 1-1. 데이터 분석과 AI의 만남: 입문자를 위한 개념 정리
- 1-2. 대표 AI 분석 도구 비교와 첫 선택 가이드
- 1단원 점검 퀴즈
토픽 2: 분석 계획 수립과 질문 설계
- 2-1. 분석 목표 설정과 좋은 분석 질문 만들기
- 2-2. 데이터 수집 계획과 AI 활용 크롤링 기초
- 2단원 점검 퀴즈
토픽 3: 데이터 가공과 전처리의 기본
- 3-1. 분석을 위한 데이터 정리와 결측치 다루기
- 3-2. AI 보조로 하는 전처리 아이디어와 검증 습관
- 3단원 점검 퀴즈
토픽 4: 자연어 질의로 시작하는 탐색적 분석
- 4-1. ChatGPT와 자연어 질의로 데이터 탐색하기
- 4-2. 자연어 기반 요약과 해석 시 주의할 점
- 4단원 점검 퀴즈
토픽 5: AI 생성 시각화와 대시보드 이해
- 5-1. Tableau AI와 AI 생성 시각화의 기본
- 5-2. 대시보드 읽기와 해석 오류 줄이기
- 5단원 점검 퀴즈
토픽 6: Python ML 도구와 기본 분석 흐름
- 6-1. Python 기반 머신러닝 도구 입문 관점 이해하기
- 6-2. 작은 데이터로 시작하는 실습 접근과 재현성
- 6단원 점검 퀴즈
토픽 7: 텍스트 데이터 분석과 인사이트 도출
- 7-1. 텍스트 데이터 크롤링과 분석 준비
- 7-2. 텍스트에서 키워드·주제·감정 경향 읽기
- 7단원 점검 퀴즈
토픽 8: 실제 사례로 완성하는 AI 데이터 분석 워크플로우
- 8-1. 판매·마케팅 사례로 보는 분석 흐름 통합
- 8-2. 결과 정리, 보고, 그리고 다음 분석으로 이어가기
- 8단원 점검 퀴즈
필수 조건
- 데이터 분석에 대한 기초 관심과 학습 의지 (프로그래밍 사전 지식 불필요)
- 인터넷 연결이 가능한 컴퓨터 또는 노트북
- ChatGPT 등 생성형 AI 도구 사용을 위한 계정 준비 (강의 내 안내)
- 실습을 위한 샘플 데이터 및 기본 스프레드시트 프로그램 (엑셀 등)
수강 대상
- 데이터 분석을 처음 시작하는 입문자 및 비전공자
- 엑셀, 파워 BI 등 기본 분석 도구를 사용 중이며 AI 기능 연계를 배우고 싶은 실무자
- ChatGPT 등 생성형 AI를 업무 분석, 보고서 작성, 의사결정에 활용하려는 일반사무·영업마케팅·R&D·기술·생산·기획 분야 종사자
- 연구 및 분석 업무에서 AI 도구 비교와 단계별 가이드가 필요한 연구원 및 분석가