* 행사안내
현대 비즈니스 환경에서 데이터는 흔히 ‘새로운 석유’로 불린다. 그러나 원유가 정제를 거쳐야 비로소 가치를 가지듯,
데이터 역시 체계적인 분석 과정을 거쳐야만 유의미한 인사이트로 전환된다. 이제는 엑셀이나 기본 도구에 익숙한 실무자도
ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용하면, 과거 전문가의 영역이었던 고급 분석을 손쉽게 수행할 수 있게 되었다.
이번 교육은 ChatGPT의 ADA(Advanced Data Analysis) 기능과 다양한 AI 도구를 실무에 즉시 적용할 수 있도록
실습 중심으로 구성된 것이 가장 큰 특징이다. 참가자는 데이터의 수집·정제·분석·시각화 전 과정을 직접 경험하며,
반복 업무를 자동화하는 동시에 인사이트 도출 능력을 강화할 수 있다.
앞선 ChatGPT 기초교육에서 확인된 높은 관심과 현장의 요구를 반영해, 이번 프로그램은 단순한 기능 소개에 그치지 않고
바로 업무에 적용 가능한 실전형 커리큘럼으로 기획되었다.
프로그래밍 지식이 부족하지만 데이터 분석 역량을 확장하고자 하는 실무자, R&D 및 기술동향 분석 담당자,
논문·특허 데이터를 다루는 연구자, AI 기반 업무 효율화를 원하는 직장인들에게 최적화된 과정이다.
교육을 마친 참가자들이 현업에서 즉시 활용할 수 있는 실질적 역량을 갖추게 되는 것이 궁극적인 목표다.
1. 주제 : 실무자를 위한 데이터 인텔리전스 : ChatGPT 활용 !! AI 초보자도 따라가는
- 내 데이터에서 논문·특허 빅데이터까지, 분석·정제·시각화 A to Z
2. 일시 : 2025-12-02 10:00 - 17:00
3. 장소 : FKI 타워 컨퍼런스센터 2층, 루비홀(여의도)/ 온라인
4. 주최 : 한국미래기술교육연구원
5. 문의 : 02-545-4020 / kecft@kecft.or.kr
6. 사전 준비사항
- 본 교육은 교재를 제공치 않으며 PDF 파일 및 강의에 활용 된 Code를 제공해 드립니다.
- 본 교육 중 실습을 위한 사전 준비 사항 관련 내용은 세미나 신청 시 매뉴얼로 제공 해드립니다.
7. 관련 등록 및 상세 페이지 : https://www.kecft.or.kr/shop/item20.php?it_id=1758587398
8. 강사 소개
* (09/11) ChatGPT 활용 마스터 강의 현장 영상 및 온라인 강좌 영상 (Image Click!!)
9. 주요 프로그램
PART 1 : 내 데이터, AI로 똑똑하게 분석하기
[Stage 01] 데이터 첫 만남… AI로 손쉽게 탐색하기
- 데이터 탐색(EDA)의 기본 개념과 중요성
- 데이터 자동 분석 도구 및 AI 기반 시각화 기법 소개
- 복잡한 데이터셋을 빠르게 이해하기 위한 요약 및 인사이트 생성 원리
- 실습: 개인 혹은 기업의 데이터셋 불러오기
- 실습: 기본 통계량(평균, 분산, 빈도 등)과 데이터 분포 확인
- 실습: AI가 자동으로 제안하는 그래프(히스토그램, 상자그림, 산점도 등) 생성
[Stage 02] 데이터 깨끗하게 만들기… 전처리 자동화
- 데이터 품질이 분석 결과에 미치는 영향
- 결측치, 이상치, 중복 데이터 처리 전략
- 범주형 데이터 인코딩, 스케일링 등 전처리의 핵심 기법
- 실습: AI 자동 코드 생성기를 통한 결측치 보간/삭제 시연
- 실습: 이상치 탐지 및 처리(통계 기반, 머신러닝 기반)
- 실습: 텍스트/범주형 데이터의 표준화 및 인코딩 자동화
[Stage 03] 예측 모델 한 번에… 머신러닝 자동화
- AutoML 개념과 최신 기술 동향
- 분류(Classification), 회귀(Regression), 시계열(Time Series) 모델 선택 가이드
- 결과 해석 및 비즈니스 적용 시 주의사항
- 실습: AI로 데이터셋 학습 → 자동 모델 추천 및 학습
- 실습: 성능 평가(정확도, F1 Score, RMSE 등) 자동 계산
- 실습: 모델 해석(Feature Importance, Shapley Value 등) 시각화
PART 2. 논문·특허 빅데이터, AI로 빠르게 인사이트 찾기 (Lens.org)
[Stage 04] 기술정보 탐색… R&D 데이터 다루기
- 논문·특허 데이터의 구조와 특징(저자·기관·피인용·분류코드 등)
- R&D 기획 및 기술로드맵 수립에서의 데이터 활용 방식
- Lens.org, Google Patents, Semantic Scholar 등 주요 플랫폼 비교
- 실습: Lens.org에서 관심 키워드 기반 논문·특허 데이터 다운로드
- 실습: CSV/JSON 파일 불러와 AI로 구조적 요약 생성
- 실습: 주요 저자, 기관, 연구 네트워크 파악하기
[Stage 05] 키워드로 핵심만… 논문·특허 데이터 정제
- 저자명, 기관명 표준화의 필요성과 정제 방법
- 특허 텍스트 데이터의 특수성(권리청구항, IPC 코드 등)
- 기술 키워드 추출과 주제어 분석 기법(NLP 기반)
- 실습: AI로 메타데이터 정제 및 표준화(기관명 통일, 중복 제거)
- 실습: 주요 키워드 및 주제어 자동 추출
- 실습: 연구 분야별 클러스터링과 핵심 기술맵 도출
[Stage 06] 기술 트렌드 한눈에… 시각화와 리포트 만들기
- 기술 동향 분석의 시각화 방법: 연도별 추세, 네트워크 그래프, 토픽맵
- 트렌드 리포트 작성 시 핵심 구성요소(시장성, 연구 집중도, 경쟁 상황)
- 원페이지 보고서 및 대시보드 자동화 트렌드
- 실습: AI 기반 시각화 툴로 연도별/국가별 연구 추세 차트 생성
- 실습: 협력 네트워크(공동 저자·기관) 그래프 자동화
- 실습: 자동 리포트 생성기를 활용한 원페이지 보고서 완성
