실무 맞춤형으로 제작된 AI 가상 데이터를 활용한 1:1 데이터 분석 과외

🚀 AI로 직접 수강생별 "실무 맞춤형 가상 데이터"를 제작해
분석에 활용하는 1:1 데이터 분석 과외 커리큘럼!
내 업무와 동떨어진 “정형화된 데이터로 배우는” 데이터 분석 커리큘럼,
실무에 얼마나 도움이 되셨나요?
배울 때는 알겠는데 막상 실무에서 활용하려니 막막하지는 않았나요?
여러 사람이 함께 진도를 나가다 보니 궁금한 것을 충분히 질문하지 못하거나,
내 업무와 연결해서 이해하기 어려웠던 경험은 없으셨나요?
본 과정은 수강생과의 1:1 사전 상담을 통해
“실무에 가장 근접한 맞춤형 가상 데이터”를 AI로 직접 제작해 학습에 활용합니다.
따라서 회사의 실제 데이터를 외부에 공유하지 않고도
업무와 유사한 환경에서 데이터 분석을 연습할 수 있으며,
데이터의 구조와 난이도 역시 수강생의 수준과 업무에 맞춰 조정합니다.
이를 위해 1주차에는 1시간 동안
맞춤형 데이터 제작과 분석 설계를 위한 1:1 진단 상담을 진행합니다.
상담 내용을 바탕으로 2주차 시작 전까지
- 강사가 직접 AI를 활용해 맞춤형 가상 데이터를 제작하고,
- 수강생의 업무에 적합한 분석 시나리오와 실습 자료를 설계합니다.
2주차부터 4주차까지는 매주 2시간씩
제작된 맞춤형 가상 데이터를 활용해
본격적으로 실제 데이터 분석 과정을 경험합니다.
[0] 이런 분께 추천합니다
① 마케팅, 기획 등의 업무를 하면서 엑셀 활용 이상의 데이터 분석이 필요한 분
② AI나 기본 코드를 활용해 간단한 분석은 하고 있지만
“어떤 데이터를 봐야 하는지”, “어떻게 해석해야 하는지”, “그래서 무엇을 해야 하는지”
감이 잘 잡히지 않는 분
③ Python을 배운 적은 있지만 실제 업무에는 활용하지 못하고 있거나
데이터 분석을 처음부터 코딩 중심으로 배우는 것이 부담스러운 분
④ ChatGPT, Claude, Gemini 등 생성형 AI로 데이터 분석을 해보고 싶지만
어떤 방식으로 질문하고 분석을 진행해야 할지 모르겠는 분
⑤ 우리 회사 데이터에 실제 활용 가능한 통계 분석 방법을 배우고 싶은 분
⑥ 통계 분석 결과를 보고서와 업무 의사결정에 활용하고 싶은 분
⑦ 실제 데이터 분석가가 어떤 흐름으로 질문하고 분석하는지 경험해보고 싶은 분
[1] 상품 구성
- 기간 : 4주
- 진행 : 주 1회 온라인 진행 (상호 협의에 따라 일정 조율 가능)
1주차 : 실무 및 데이터 진단 상담 1시간
2주차 : AI + Google Colab 데이터 분석 2시간
3주차 : 맞춤형 통계 분석 및 추가 분석 2시간
4주차 : 분석 결과 정리 및 보고서 활용 2시간
총 실시간 진행 시간 : 7시간
※ 주차별 세부 진행 내용은 수강생의 업무와 분석 수준에 따라 일부 조정될 수 있습니다.
( 별도 제공 )
① 수강생 개인별 맞춤형으로 제작된 가상 데이터
② ChatGPT 등 생성형 AI 데이터 분석 단계별 프롬프트
③ 수업용 Google Colab 활용 코드
④ 통계 분석 참고자료
⑤ 분석 결과 해석 및 보고서 작성 참고자료
⑥ 개인별 맞춤형 분석 시나리오 및 실습 자료
[2] 세부 진행 방식
- 1주차 : 1시간 실무 및 데이터 진단 상담
- 1주차 상담 이후 ~ 2주차 수업 전
강사가 상담 내용을 기반으로
① 맞춤형 가상 데이터 설계 및 제작
② 데이터 구조 및 난이도 조정
③ 분석 질문 및 실습 시나리오 설계
④ 필요한 통계 분석 방법 선정
⑤ 수업용 실습 자료 준비 등을 진행.
- 2주차 ~ 4주차
주 1회, 회당 2시간
ChatGPT + Google Colab을 활용한
실무형 데이터 분석 강의 및 실습을 진행.
주요 학습 내용
① 맞춤형 데이터 구조 이해
② 업무 질문을 분석 질문으로 전환
③ ChatGPT를 활용한 분석 방법 설계
④ 자연어를 이용한 Python 코드 생성
⑤ Google Colab 활용 방법
⑥ 기초 통계 및 업무 질문에 필요한 분석 기법
예 : 평균·중앙값·분포, 교차분석, 상관분석, 회귀분석, 군집분석 등
※ 통계 분석 과정은 수강생의 업무와 데이터에 따라 필요한 분석 기법을 선별하여 진행.
⑦ 데이터 시각화
⑧ 분석 결과 해석
⑨ PPT 보고서 작성 방법
⑩ 필요한 경우 대시보드 구성 및 활용 방법
※ 진행 기간 동안 카카오 1:1 오픈채팅방을 통해 수업 및 실습과 관련된 질문을 주고받을 수 있습니다.
[3] 1주차 상담 시 확인 내용
진행 과정
카카오 1:1 오픈채팅방 개설
→ 사전 설문지 전달
→ 수강생 설문 작성
→ 온라인 수강 일정 조율
→ 온라인 미팅을 통한 1:1 상담
상담 내용
① 현재 산업 및 직무
② 담당 업무
③ 실무에서 활용하는 데이터 유형
④ 주로 확인하는 지표
⑤ 업무에서 해결하고 싶은 질문
⑥ 현재 데이터 분석 수준
⑦ 배우고 싶은 분석 방법
⑧ 현재 활용하고 있는 분석 도구 등
[보안 관련 안내]
회사의 실제 데이터를 수업에 제공할 필요는 없습니다.
회사 내부에서 사용하는 실제 컬럼명, 고객 식별정보, 매출 및 영업 관련 기밀정보,
내부 지표의 세부 산식 등 보안에 해당할 수 있는 정보는 공유하지 않습니다.
상담에서는 업무와 데이터의 구조만 파악하고,
이를 바탕으로 별도의 가상 데이터를 제작합니다.
[4] 데이터 분석 방식
이 과정에서는 다음과 같은 분석 흐름을 반복합니다.
업무 질문 설정
--> ChatGPT에 자연어로 분석 방법 질문
--> Python 코드 생성
--> Google Colab에서 코드 실행
--> 표와 그래프로 결과 확인
--> 결과를 ChatGPT에 다시 전달
--> 분석 결과 해석
--> 추가 질문 도출
--> 다음 분석 진행
이 과정을 반복하면서 단순히 Python 코드를 실행하는 것이 아니라
“데이터에서 무엇을 질문해야 하는가”
“어떤 분석 방법을 사용해야 하는가”
“분석 결과를 어떻게 해석해야 하는가”
“그 결과를 바탕으로 다음에는 무엇을 확인해야 하는가”
를 함께 익히는 것이 수업의 핵심입니다.
[5] 분석 도구
- ChatGPT 등 생성형 AI 유료 버전
- Google Colab (Python 활용 분석 환경)
- Excel 또는 CSV 데이터
※ ChatGPT가 아닌 다른 생성형 AI 도구도 상관없으나 반드시 유료 버전이 필요합니다.
※ 별도의 Python 개발 환경을 설치할 필요는 없습니다.
Google Colab을 이용하기 때문에 인터넷 브라우저에서 바로 실습할 수 있습니다.
※ 원활한 파일 분석 및 실습을 위해 ChatGPT 유료 버전이 필요하며,
ChatGPT 이용료는 수강료에 포함되어 있지 않습니다.
[6] 강의 차별점
① 내 업무와 유사한 맞춤형 가상 데이터 제작
모든 수강생이 동일한 예제 데이터를 사용하는 것이 아니라,
1:1 상담을 통해 수강생의 산업·직무·업무를 파악한 뒤
실제 업무와 유사한 구조의 가상 데이터를 제작합니다.
② AI와 Google Colab을 연결하는 실제 분석 과정 훈련
ChatGPT에서 분석 방법을 질문하고 Python 코드를 생성한 뒤
Google Colab에서 실행합니다.
결과가 나오면 다시 ChatGPT를 활용해 해석하고 다음 질문을 도출합니다.
하나의 도구 사용법이 아니라 AI 시대의 데이터 분석 과정을 반복해서 연습합니다.
③ 업무 질문에 필요한 통계 분석 방법 학습
막연하고 어려운 개념 중심의 통계 수업이 아닙니다.
수강생의 업무 환경, 데이터의 종류, 분석하고 싶은 질문에 따라
실제 적용할 수 있는 통계 분석 방법을 학습하며
통계 공식의 암기보다는 “어떤 상황에서 어떤 분석 방법을 사용하는가”를 이해하는 데 초점을 둡니다.
④ 분석 결과를 PPT 보고서로 정리하는 방법 학습
실무자에게는 데이터 분석 자체만큼 분석 결과를 어떻게 전달하고 설득하느냐가 중요하죠.
수업에서는 단순히 그래프를 만드는 것에서 끝내지 않고
분석 질문 → 결과 → 해석 → 업무적 의미 → 추가 분석 및 제안
의 흐름으로 분석 내용을 정리하는 방법을 학습합니다.
[7] 이 수업의 목표
AI의 등장으로 데이터 분석 방법도 크게 달라지고 있습니다.
ChatGPT와 같은 생성형 AI는
데이터 분석에 필요한 코드를 만들고, 통계 분석 방법을 설명하며,
분석 결과를 해석하는 과정에서도 강력한 보조 도구 역할을 합니다.
Python이나 SQL과 같은 코딩, 통계 분석 역시
점점 더 많은 직무에서 활용할 수 있는 역량이 되고 있습니다.
그렇다면 AI가 많은 기술적 작업을 도와주는 시대에
사람에게 더욱 중요해지는 것은 무엇일까요?
바로 “질문”입니다.
이 수업은 그 질문을 어떻게 만들어가는지를 단계적으로 배우는 과정입니다.
차트를 하나 만들었는데 그다음 무엇을 봐야 할지 모르겠나요?
분석 결과가 나왔는데 이것이 무엇을 의미하는지 판단하기 어렵나요?
결과를 확인했지만 그래서 어떤 행동을 제안해야 하는지 막막한가요?
이런 문제는 대부분
코드를 더 많이 안다고 해결되는 것이 아니라
질문을 할 수 있는지와 강하게 연결되어 있습니다.
그리고 우리는 그걸 다른 말로
“데이터 설계”, “데이터 해석”, “데이터 커뮤니케이션”,
“데이터 문해력 (Data Literacy)”이라고 부릅니다.
따라서 코딩 경험이 없어도 괜찮습니다. 통계를 몰라도 시작할 수 있습니다
우리의 궁극적인 목표는 데이터를 기술적으로 쪼개고 붙이는 것이 아니니까요.
이제부터 우리는 데이터를 “실무 관점에서 보는 방법”을 배울 겁니다.
[8] 수업 전 확인해주세요
① 회사 내부 데이터 및 보안과 관련된 정보는 수업에 제공하지 않습니다.
② 실제 회사 데이터 대신 업무 구조와 유사한 가상 데이터를 제작해 수업을 진행합니다.
③ 특정 산업이나 업무의 경우 사전 상담 결과에 따라 제작 가능한 데이터와 분석 범위를 조정할 수 있습니다.
④ 통계 분석 방법은 수강생의 수준, 업무 질문, 데이터 특성에 따라 달라집니다.
⑤ 본 과정은 Python 개발자를 양성하기 위한 코딩 수업이 아니라 AI를 활용해 실무 데이터 분석 방법을 익히는 과정입니다.
⑥ 모든 수강생이 동일한 분석 결과나 동일한 통계 기법을 학습하는 과정이 아닙니다.
개인별 업무와 데이터에 따라 수업 내용은 달라질 수 있습니다.
상담 문의 :
- 이메일 : pokoh@naver.com
- 카카오톡 문의 : https://open.kakao.com/o/s07mtxai
본 강의에 대한 수강료는
런칭 초기 시점 할인된 가격으로 진행되며
이후 달라질 수 있습니다.

데이터 분석가
레비스탈 입니다.
데이터 분석가
Lead 레벨
안녕하세요.
데이터를 어렵지 않게 설명하는
데이터 커뮤니케이터, "레비스탈"입니다. 😁😁
제 경력을 크게 둘로 쪼개면
"브랜드 전략 컨설팅" & "빅데이터 분석"인데요.
데이터 분석을 하면서 밑바탕이 된 건
코딩이나 통계 같은 '기술'들이 아니라
컨설팅을 하면서 배운 '시장 감각'이었습니다.
그래서 제 강의와 멘토링은
📊"어떤 분석 기법을 썼는지"보다
🎯"이 분석이 의사결정으로 이어지는가"에 초점이 맞춰져 있습니다.
데이터 분석 직무에 도전하는 신입 지원자
AI로 인해 비즈니스 관점 구축이 필요한 데이터 분석가
역시 AI로 인해 분석 역량을 높여야 하는 마케터, 기획자 등
결국 고민의 결은 비슷하죠.
✅ "내가 제대로 분석은 하고 있는 걸까?"
✅ “분석은 잘 한 것 같은데, 이걸 어떻게 보여줘야 하지?”
✅ “AI가 분석해주는 시대에 나는 뭘 더 알아야 하지?”
✅ “도대체 '문제 제기'는 뭐고 '실행 제안'은 뭐야?”
✅ “비즈니스 관점이라는 게 뭘까?”
✅ “포트폴리오가 없는데 뭐부터 해야 하지?”
지금 이런 고민을 하고 계시다면
함께 이야기 나눠 보시겠어요?
주요 강의 분야는 다음과 같습니다.
📌 비전공자를 위한 데이터 분석 입문
📌 생성형 AI를 활용한 데이터 분석
📌 데이터 분석 포트폴리오 작성법
📌 마케팅·검색 데이터 기반 트렌드 분석
📌 텍스트 데이터 분석과 인사이트 리포트 작성
< 주요 SNS 채널 >
카카오 오픈채팅방 : <데이터 분석 포트폴리오 클리닉>
https://open.kakao.com/o/gw30Pl1h
이 중 오픈채팅방 이름에 '포트폴리오'가 버젓이 들어가 있지만
취준생 분들 뿐만 아니라 다양한 현업 분들이 계셔서
이미 본래의 취지를 넘어선지는 한참 됐어요 ㅋㅋ
오픈채팅방에서 주로 다루는 얘기는 다음과 같습니다.
👇
<데이터 분석 포트폴리오 클리닉>
① 현장에서 보는 데이터 분석 현황 및 트렌드 공유
② 분석 주제 & 비즈니스 관점 설계를 위한 감각 익히기
③ 이커머스, 금융 등 산업별 먹히는 분석 주제 찾기
④ 코딩보다 중요한 문제정의, 해석, 스토리라인 만들기
⑤ 분석 결과를 비즈니스 의사결정으로 연결하는 방법
⑥ 데이터 분석 포트폴리오 작성 및 구성 방법
⑥ 포트폴리오 1:1 첨삭과 멘토링
⑦ 데이터 분석 관련 정기 & 비정기 온라인 강의 등

멘토링 리뷰
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1개의 리뷰
5.0
8년차 데이터 분석가로 이직을 준비하면서 포트폴리오 첨삭을 받았습니다. 처음에는 제가 해왔던 분석 사례 중심으로만 포트폴리오를 구성해 갔는데, 첨삭을 통해 다른 관점에서 제 경험을 바라볼 수 있었습니다. 특히 분석 사례뿐 아니라 DM/DW 개발 경험, 분석 AX 프로젝트까지 함께 구성하면 더 입체적인 포트폴리오가 될 수 있다는 피드백이 큰 도움이 되었습니다. 또한 업계를 옮기려는 경우에는 기존 경험을 그대로 나열하기보다, 지원하려는 업계에 맞는 분석 주제를 새롭게 구성하고 그 결과물을 포트폴리오에 포함하는 방식도 제안해 주셨습니다. 덕분에 단순히 문서를 다듬는 것을 넘어, 앞으로 어떤 방향으로 포트폴리오를 확장해야 할지 큰 틀을 잡을 수 있었습니다. 한 업계에서 오래 일하다 보니 자연스럽게 업계 특화 용어나 내부자 관점의 표현이 많았는데, 이를 다른 업계 사람들도 이해할 수 있는 쉬운 언어로 풀어내야 한다는 피드백도 인상적이었습니다. 제 분야와 완전히 동일한 영역은 아니었지만, 오히려 다른 시선에서 제 포트폴리오를 바라볼 수 있어서 좋았습니다. 포트폴리오의 방향성을 점검하고, 경험을 어떻게 더 넓게 보여줄 수 있을지 고민하는 분들께 도움이 될 것 같습니다.
₩55,000
2시간· 1회 최대 1인




