데이터다이빙 Data Track
데이터 교육은 했는데,
왜 우리 조직에서는 여전히 데이터로
일을 못할까요?
SQL도 배우고, 파이썬도 배웠습니다.
그런데 막상 업무에서는,
혼자서 해결할 수 없고, 내 업무 환경에서는 적용할 수가 없는 상황을 겪습니다.
데이터다이빙 Data Track은 ‘배우는 교육’이 아니라 교육 이후에도 실제로 쓰이는 결과를 만드는 과정입니다.
Data Track 교육 문의하기데이터다이빙 생성형 Data Track내 과정들로
실무에 바로 사용가능한 결과물들을 만드는 경험을 해보세요.
#현업과제 멘토링
#PBL
#모델링 실습
#빅데이터 인재양성
#파이썬 레벨별 과정
#딥러닝/머신러닝 실습 과정
#생성형AI활용 파이썬
#데이터 리터러시
#데이터 시각화/대시보드
#엑셀 데이터분석
데이터다이빙 Data Track은
“교육 이후 어떻게 쓸 수 있을까?”를 기준으로 설계합니다.
기존 데이터 교육
데이터다이빙 Data Track
기술 설명 중심
업무 목적 중심 설계
와우 포인트 위주의 예제
실제 업무 시나리오 기반 예제
개인 역량 향상
팀·조직 단위 결과물
교육 종료 = 끝
교육 이후 활용까지 고려
그래서 교육 결과가
자료가 아니라 ‘업무에서 쓰이는 결과물’로 남습니다.
[ 데이터다이빙 Data Track 교육 결과 ]
교육 이후,
데이터로 이런 일들을 직접 할 수 있게 됩니다.
팀 내에서 데이터와 분석을 주제로 같은 언어로 논의할 수 있는 기반을 만들 수 있습니다.
외부 컨설턴트나 특정 담당자 없이도, 내부에서 기본적인 데이터 분석과 검증을 수행할 수 있는 역량이 쌓입니다.
엑셀로는 처리하기 어려웠던 데이터도, 적절한 분석 방법을 선택해 직접 다룰 수 있는 범위가 넓어집니다.
문제를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요하고, 어떻게 다뤄야 하는지 스스로 기획할 수 있는 기준이 생깁니다.
데이터 추출이나 기초 분석을 다른 팀이나 특정 개인에게 의존하지 않아도 되는 구조가 만들어집니다.
분석·모델링·AI 활용에 적합한 형태로 데이터를 수집·정리·적재할 수 있는 기준이 정리됩니다.
한 번 만든 분석이나 모델을 우리 팀에서 반복적으로 활용할 수 있는 결과물로 남습니다.
아래는 Data Track 과정에서
실무 데이터를 기반으로 수강생들이 직접 만들어낸 결과물 예시입니다.
이게 Data Track이 말하는 “교육이 남긴 결과”입니다.
데이터다이빙 Data Track 커리큘럼
모든 조직이 같은 단계에 있지는 않기 때문에,
조직의 상황에 맞게 커리큘럼을 제안드립니다.
데이터 교육을 하다보면 조직마다 필요한 것이 전혀 다르다는 걸 알게 됩니다.
- 공통된 데이터 언어가 필요한 조직
- 실제 데이터를 바로 활용해야 하는 조직
- 핵심 인재를 집중 육성해야 하는 조직
- …..(등등)
그래서 데이터다이빙 Data Track은 우리 조직의 상황에 맞게 시작할 수 있도록 설계되었습니다.
#원데이 역량 교육
#핵심인재교육
#장기교육
#PBL
#멘토링
조직의 단계와 목적에 맞는 교육설계를 위해
다양한 과정이 준비되어 있습니다.
[ 데이터다이빙 Data Track 인기과정 ]
실제로 기업에서 가장 많이 찾는
Data Track 과정
데이터 모델링 멘토링 과정
바이브 코딩
파워쿼리
생성형 AI
with Geo Pandas
공간데이터 활용 데이터분석
AI 및 LLM 시대를 위한
데이터 엔지니어링
(RAG인프라)
데이터 모델링
멘토링 과정
바이브 코딩
파워쿼리
생성형 AI
with Geo Pandas
공간데이터 활용 데이터분석
AI 및 LLM 시대를 위한
데이터 엔지니어링
(RAG인프라)
[ 데이터다이빙 Data Track 커리큘럼 ]
다양한 조직에서
이런 방식으로 진행되었습니다.
데이터사이언스 전문가 양성 과정
핵심인재 대상 데이터사이언티스트 양성을 위한 A-Z 과정(데이터 분석 및 모델링)
핵심인재양성
7개월
AI(모델링) 코칭 과정
멘토링을 통하여 선정된 현업 과제를 수행하는 과정(AI모델링 및 데이터 엔지니어링)
멘토링
6개월
Power BI 활용 데이터 시각화 과정
복잡한 데이터를 반응형 대시보드로 제작하는 데이터 전처리 및 시각화 과정
집체교육
2Day
AI를 활용한 Excel 업무 효율화하기
생성형AI에 활용하기 적합한 형태의 데이터로 전처리를 위한, 생성형AI+파워쿼리 활용 과정
집체교육
1Day
파이썬 활용 업무 자동화 과정
수작업 엑셀 처리를 파이썬 코드로 자동화하는 실무 생산성 향상 과정
집체교육
1Day
생성형 AI 활용한 데이터분석과정
생성형AI와 엑셀을 활용한 데이터 분석 역량 향상 + 프레임워크를 활용한 개인별 데이터 문제정의 과정
집체교육
워크숍
1Day+특강
부산시 공무원 데이터 인재양성 교육
데이터 리터러시 수준별 맞춤 데이터 분석 장기 교육
집체교육
레벨별
8개월
데이터 핵심인재 양성 과정
데이터 기반 의사결정을 위한 BI툴 활용 시각화 + 파이썬 머신러닝 실전 활용 + 현업과제 멘토링 과정
집체교육
멘토링
7개월
파이썬 기반 데이터 모델링 과정
개발직군 대상 파이썬 활용 데이터분석 및 머신러닝/딥러닝 모델링 과정
집체교육
5Day
생성형AI 활용 데이터분석 A-Z 과정
AI리터러시+ 생성형AI 활용 파이썬 바이브코딩(데이터분석) + LangChain 활용 데이터 분석 심화 과정
집체교육
1~2Day
R을 활용한 데이터 분석
서울 소재 공공기관 맞춤형 데이터 행정 교육의 일환으로 진행 – R활용 기관 맞춤 데이터 활용 분석 과정
R 활용 데이터 분석 과정
2Day
신입사원 대상 데이터 리터러시 교육
신입사원 대상 데이터 역량 강화 실습 교육
데이터 리터러시
생성형 AI 활용
1Day
[ 데이터다이빙 Data Track 차별점 ]
일관성 있게 좋은 “데이터 교육”을 위한
데이터다이빙만의 핵심 차별점
진단 / 사전조사부터 시작합니다
- 기업·기관의 실제 데이터를 다뤄온 실무 전문가로 구성
- 이론이나 비전문가 조직이 아니라 지금 현업에서 통하는 방식 중심 진행
최신 기술 변화가 반영되도록 끊임없이 업데이트 합니다.
- 최신 기술 변화가 반영되도록 끊임없이 업데이트 합니다.
- 매일 내부 콘텐츠 팀이 기술 업데이트 사항을 트래킹 및 검증하여 콘텐츠에 적용
생성형 AI를 적재적소에 선별적으로 활용한 콘텐츠
- 모든 과정에 AI를 억지로 붙이기 X
- 다만, 꼭 필요한 지점에서 실제 업무효율에 도움이 되는 방식으로 적극적으로 적용
데이터 전문성을 갖춘 전담 PM이 교육 전·중·후를 책임집니다.
- 목표 설정부터 결과물 정리까지 한 흐름으로 강의보다는 프로젝트 단위로 운영되는 교육
- 데이터·AI 프로젝트 경험을 갖춘 전문인력을 교육 프로젝트 담당 PM으로 투입하여 데이터 교육의 특성을 전 단계에서 고려한 운영
자주 묻는 질문
Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
네, 가능합니다. 기초부터 실무 적용까지 단계별로 구성되어 있습니다.
Q. 교육 인원은 몇 명까지 가능한가요?
실습 효율을 위해 20~30명을 권장하지만, 대규모 특강도 가능합니다.
Q. 온라인 교육도 가능한가요?
네, 줌(Zoom) 등을 활용한 실시간 온라인 교육도 진행하고 있습니다.