NHN 개발자 대상, 하루 7시간 GitHub Copilot 실무 활용 교육 리포트
GitHub Copilot 실무 활용, NHN 개발자 대상 교육을 진행하다
최근 개발 현장에서 AI 코딩툴의 도입이 빠르게 확산되고 있습니다.
개발자들은 단순 반복 업무를 줄이고, 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 원하고 있죠. 이에 NHN은 최신 기술 트렌드에 선제적으로 대응하고, 개발 생산성을 한층 끌어올리기 위해 GitHub Copilot 실무 활용 교육을 도입했습니다.
이번 교육은 데이터다이빙이 커리큘럼 기획부터 실습 운영까지 전담하여 설계되었으며, 총 4회차에 걸쳐 NHN 소속 개발자를 대상으로 오프라인에서 진행되었습니다.
단순한 기능 설명이 아닌, 직접 구현하고 현업에 적용해볼 수 있는 실습 중심 프로그램으로 구성된 것이 가장 큰 특징입니다.
NHN의 교육 도입 배경 – “AI 코딩툴, 실무에 어떻게 쓰일까?”
NHN은 사내 다양한 개발 조직을 대상으로 코드 자동완성 및 AI 기반 개발 보조 도구의 실질적 활용도를 높이는 데에 목적을 두고 본 교육을 기획했습니다.
내부적으로 GitHub Copilot에 대한 흥미와 활용 의지는 있었지만, 기능 이해와 실무 적용 간의 간극을 줄이는 체계적인 실습 기회가 부족했던 상황이었습니다.
이에 따라 데이터다이빙은 직무 연계 실습, 현업 예제 기반 학습, 문제 해결형 프로젝트 중심 운영이라는 방향으로 교육을 설계했습니다.
커리큘럼 설계 – 기능 소개를 넘어 실무 적용까지
GitHub Copilot 실무 활용 교육은 기능 습득을 넘어, 실제 업무 상황에서의 적용 가능성을 중심으로 구성되었습니다. 개발자들은 단순한 시연을 보는 것이 아니라, 직접 구현하고 결과를 검증하는 과정을 통해 AI 코딩툴의 한계를 시험하고 가능성을 체감할 수 있었습니다. 특히 과제 중심의 실습 방식은 다양한 기술 스택과 문제 해결 시나리오에 맞춰 설계되어, 수강자들의 몰입도와 실무 연결성을 동시에 높였습니다.
모든 실습은 Vibe Coding 환경을 기반으로 하여, 개발자들이 손쉽게 AI와 협업할 수 있는 구조로 운영되었습니다.
1. GitHub Copilot의 작동 방식 이해
| 핵심 내용 | 상세 구성 |
|---|---|
| AI 프로그래밍 보조 기능 이해 | – 간단한 예제 기반 GitHub Copilot의 코드 자동 생성 및 보조 기능 탐색 – 실시간 예측 기반 자동완성 메커니즘의 실제적 이해 |
| 기능 세분화 및 통제 기법 |
– Code Completion과 Code Suggestion의 기술적 차이점 – Inline Suggestion 제어, Completion 일시 중단, AI 모델 스위칭 등 고급 활용 전략 |
2. 실무형 과제 중심 실습 예시 (일부)
| 핵심 내용 | 상세 구성 |
|---|---|
| AI 기반 질의응답 생성 및 기술 개념 정제 |
– 미숙하거나 불명확한 개념에 대한 자연어 질의 – Copilot의 응답 결과 분석 및 기술 지식 내재화 |
| 함수명 기반 코드 자동생성 실습 | – 함수 시그니처만으로 실무 과제 구조화 – Copilot의 콘텍스트 인식 기능을 활용한 효율적 구현 |
| API 연계 크롤링 및 알림 시스템 구축 |
– 증권 데이터 크롤링 자동화 – Telegram·두레이 연동을 통한 실시간 Notification 모듈 설계 |
| 코드 리팩토링 및 클린 아키텍처 적용 |
– 실무 코드에 대한 구조적 개선 및 성능 최적화 – AI 제안 코드에 대한 Human-in-the-loop 검증 방식 적용 |
| 알고리즘 최적화 및 디자인 패턴 적용 |
– Copilot 기반 문제 해결 및 알고리즘 테스트 – 주요 디자인 패턴(MVC, Singleton 등)의 코드화 실습 |
| 실무 기술스택 기반 자동화 미션 수행 | – Python, SQL, Java, JavaScript, HTML/CSS 등 다중 언어 환경에서의 자동완성 실습 – Copilot과 협업을 통한 함수 구현 및 코드 리뷰 공유 |
실습 기반 학습 – 단순 시연이 아닌 ‘직접 구현’ 중심
이번 교육의 가장 큰 차별점은 단순한 기능 소개나 강사의 시연에 머무르지 않고, 수강자가 직접 기획하고 구현해보는 프로젝트형 실습으로 구성되었다는 점입니다. 실습은 각자의 업무 환경과 기술 스택을 고려하여, 실제 현장에서 마주치는 문제를 AI 코딩툴과 함께 해결하도록 설계되었습니다. 뿐만 아니라 이를 통해 개발자들은 GitHub Copilot을 단순히 “코드 자동완성 도구”로 인식하는 것이 아니라, 문제 해결 파트너이자 협업 도구로 활용하는 경험을 쌓을 수 있었습니다. 뿐만 아니라 평소 실무에서 잘 사용하지 않던 낯선 언어와 기술 스택으로 간단한 웹기반 프로그램을 구현해보며 익숙하지 않은 기술 스택에 대한 장벽을 낮추는 AI 코딩툴의 장점을 극대화해볼 수 있었습니다.
특히 큰 호응을 얻었던 과제 중 하나는 ‘증권정보 알림 시스템 구축’이었습니다. 개발을 지속적으로 해오던 교육생들에게 “속도가 정말 빠르다”라는 반응이 나올 정도로, Copilot을 활용한 자동화 작업이 생각보다 자연스럽고 빠르게 진행됐죠. 교육생들은 자신이 선택한 국내외 증권 데이터를 크롤링하는 코드를 직접 구성했고, 여기에 텔레그램이나 두레이 메신저를 연결해 실시간 알림 기능까지 구현해냈습니다.
이러한 실습 중심의 운영 방식은 단순히 도구를 사용하는 방법을 익히는 것을 넘어서, Copilot을 통해 개발 업무 전반을 어떻게 개선할 수 있는지를 구체적으로 체득하게 합니다. 결과적으로 수강생들은 단순한 기능 숙련이 아닌, 실제 업무에서의 전이 가능한 실무 역량을 키우게 되었으며, 교육 이후에도 자발적으로 Copilot을 활용한 프로젝트를 지속하는 계기를 마련하게 되었습니다.
교육 결과 및 참여자 피드백
교육 만족도는 매우 높았습니다.
- ‘매우 만족’ 57%, ‘만족’ 35.8%
- 난이도: 적절함 85.8%
- 강사 전문성 및 소통 능력에 대한 긍정 피드백 다수
참여자 피드백 요약
“난이도 조절이 좋았습니다. 불필요한 부분은 스킵해서 집중할 수 있었어요.”
“주입식이 아닌 실습 위주 강의라 이해에 도움이 되었어요.”
“실무 적용 가능한 예제를 다룬 점이 유익했어요.”
“강사님이 친절하고 소통이 잘 돼서 몰입도가 높았어요.”
피드백 결과를 보면, 단순히 툴을 익히는 교육을 넘어, 실제 업무에 바로 적용 가능한 실무 역량을 끌어올리는 교육이라는 점이 분명하게 드러납니다. 기능 설명에 그치지 않고, 프로젝트 기반 실습과 직무 연계 구성으로 학습 효과를 극대화한 것이 높은 만족도로 이어졌습니다.
GitHub Copilot을 단순한 AI 도구가 아닌, 실무의 생산성 파트너로 전환시키는 경험, 바로 이 지점이 데이터다이빙 교육의 강력한 차별화 포인트입니다.
기업 맞춤형 GitHub Copilot 교육, 왜 데이터다이빙일까?
데이터다이빙의 GitHub Copilot 실무 활용 교육은 단순한 툴 소개를 넘어, 현업 적용을 위한 실습 중심 커리큘럼으로 구성됩니다. 또한, 각 기업의 직무와 기술 스택에 맞춰 실제 사용하는 언어와 과제 기반으로 교육 내용을 커스터마이징합니다.
- 실습 중심 운영 (Vibe Coding 환경 기반)
- 직무 연계형 프로젝트 구성
- 수강생 수준에 따라 탄력적 운영
NHN을 비롯한 여러 기업에서 GitHub Copilot을 실무에 성공적으로 도입한 배경에는, 실행 중심의 교육이 있었습니다. AI 코딩툴이 단순한 유행이 아닌, 개발의 효율을 실제로 높이는 도구로 자리 잡고 있는 지금이 바로 데이터다이빙의 교육을 도입할 타이밍입니다.
데이터다이빙이 기관의 특성에 맞게 커리큘럼부터 실습 예시까지 맞춤 설계해드릴게요❤️
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