환경과 개념
- 노트북 환경
- 표 데이터 구조
- AI에게 분석 요청하기
커리큘럼 폴더
기초 · 주 1회 3시간 · 총 12시간 · 실습 중심
AI 데이터 분석 실무 (Python)
엑셀을 넘어 Python과 AI로 데이터를 분석합니다. 코드는 AI에게 맡기되, 질문을 세우고 결과를 해석하는 힘을 기릅니다. 정제부터 시각화, 리포트 자동화까지 다룹니다.
- Python
- Pandas
- Viz
- Insight
- Report
4주
주 1회 진행
12시간
총 학습 시간
60%
실습 비중
1건
분석 리포트
Overview
과정 개요
누구를 위한 과정인지, 무엇을 배우고 무엇을 남기는지 먼저 확인하세요.
01
교육 대상
- 엑셀의 한계를 느낀 실무자
- 데이터로 의사결정하려는 기획자
- 분석 입문 비전공자
02
학습 목표
- 데이터를 정제하고 다루기
- AI로 분석 코드 작성
- 그래프로 인사이트 전달
- 리포트 자동화
03
운영 방식
- 4주 / 주 1회 / 회당 3시간
- 강의 30% · 실습 60% · 리뷰 10%
- 실제 데이터로 진행
04
최종 산출물
- 분석 리포트 1건
- 재사용 분석 노트북
- 자동 리포트 템플릿
Roadmap
4주 학습 로드맵
정제 → 탐색 → 시각화 → 리포트 순서로 완성도를 높입니다.
- Week 01정제
데이터 다루기 기초
지저분한 데이터를 분석 가능한 형태로 정리합니다.
- Week 02탐색
질문하고 탐색하기
좋은 질문을 세우고 데이터로 답을 찾습니다.
- Week 03시각화
보이게 만들기
숫자를 한눈에 이해되는 그래프로 바꿉니다.
- Week 04리포트
리포트와 자동화
분석을 리포트로 묶고 반복을 자동화합니다.
Week01
데이터 다루기 기초
지저분한 데이터를 분석 가능한 형태로 정리합니다.
- Pandas
- 정제
- 실습
정제
- 결측·이상치 처리
- 형 변환
- 합치기·나누기
실습: 데이터 클린업
- 원본 불러오기
- 정제 파이프라인
- 결과 검증
결과물정제된 분석용 데이터셋
Week02
질문하고 탐색하기
좋은 질문을 세우고 데이터로 답을 찾습니다.
- EDA
- Insight
- 실습
탐색적 분석
- 기술 통계
- 그룹별 집계
- 상관 살펴보기
질문 설계
- 가설 세우기
- 지표 정의
- 함정 피하기
실습: 인사이트 찾기
- 세그먼트 비교
- 추세 확인
- 발견 기록
결과물핵심 질문에 대한 탐색 결과
Week03
보이게 만들기
숫자를 한눈에 이해되는 그래프로 바꿉니다.
- Viz
- 전달
- 실습
시각화 원칙
- 차트 선택 기준
- 축·색·라벨
- 오해 없는 표현
그래프 실습
- 추세·분포·비교
- 주석과 강조
- 대시보드 감각
실습: 핵심 3장
- 메시지당 한 장
- 제목으로 결론
- 검토와 수정
결과물결론이 담긴 핵심 그래프 세트
Week04
리포트와 자동화
분석을 리포트로 묶고 반복을 자동화합니다.
- Report
- 자동화
- Present
스토리텔링
- 질문→발견→제안 구조
- AI로 초안 작성
- 근거 연결
자동 리포트
- 파라미터화
- 정기 실행
- 공유 형식
완성 & 발표
- 리포트 완성
- 발표 준비
- 최종 발표
결과물자동화 가능한 분석 리포트
Core habit
분석 4단계
정제 → 탐색 → 시각화 → 제안. 코드는 AI가, 질문과 해석은 사람이 맡습니다.
Clean01
데이터 정제
예: 결측·이상치
Explore02
질문으로 탐색
예: 세그먼트 비교
Visualize03
그래프로 전달
예: 추세 한 장
Report04
제안으로 마무리
예: 근거 있는 제안
Before
“숫자는 많은데 결론이 없어요”
After
“질문→발견→제안으로 이어지는 리포트”
Result
최종 산출물과 평가 기준
배포자료, 실습자료, 발표자료까지 한 번에 완성합니다.
최종 산출물
- 분석 리포트 1건
- 재사용 분석 노트북
- 자동 리포트 템플릿
평가 기준
- 질문이 명확한가
- 정제가 신뢰할 만한가
- 그래프가 메시지를 전하는가
- 제안에 근거가 있는가
활용 예시
- 매출 추세 분석
- 고객 세그먼트 리포트
- 캠페인 성과 분석
- 이탈 원인 탐색
숫자에 파묻힌 사람에서, 데이터로 제안하는 사람으로.
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