이런 고민, 있으시죠?
엑셀로 데이터를 정리하다 매번 하루가 다 가지 않습니까?
대 데이터를 엑셀로 돌리면 자꾸 멈춥니다
결측치와 형식 오류가 섞인 대용량 데이터를 수작업으로 가공하다 오류와 지연이 생깁니다.
코딩을 배우려다 계속 포기하게 됩니다
문법 암기 위주의 교육은 비전공자에게 부담이 커서 실제 업무 파일에 적용하기 어렵습니다.
보고서는 쓰는데 숫자로 설득하기 어렵습니다
체계적인 분석 과정 없이 개인 경험에 의존해 보고서를 쓰다 보니 객관적 근거가 부족합니다.
코딩 없이 AI와 대화하며 데이터 정제부터 시각화, 보고서까지 직접 완성합니다.
지금까지
- 엑셀 수작업으로 반복하는 데이터 정제
- 복잡한 문법 암기에서 멈추고 마는 코딩 학습
- 경험과 직감에만 의존하는 보고서 작성 방식
이 과정 이후
- 자연어 명령 한 줄로 끝내는 데이터 정제
- 코딩 없이 완성하는 노코드 분석과 시각화
- 근거 있는 차트로 설득하는 데이터 보고서
왜 이 과정일까요
AI 기초를 다지고 자연어로 정제한 뒤 노코드 시각화로 의사결정까지 잇는 3단계 과정입니다.
[사전 진단] AI 데이터 기초·프롬프트
데이터 사용 사이클을 이해하고 수치 오차를 막는 정밀 프롬프트 템플릿과 보안 기준을 익힙니다.
[실전 개입] 엑셀 오류 탐지·자동 정제
의도적 오류가 담긴 샘플 데이터를 자연어 명령으로 직접 탐지하고 단시간에 정규화합니다.
[현업 연계] 노코드 시각화·보고서
복잡한 통계 수식 없이 노코드로 모델을 검증하고 핵심 지표 차트로 보고서 초안을 발표합니다.
수료가 아니라 결과물
교육이 끝난 후 학습자의 손에는 AI 데이터 분석 자산이 남습니다.
AI 프롬프트 템플릿
수치 오차를 막고 일관된 통계 연산을 이끌어내는 분석 전용 프롬프트 템플릿
데이터 자동화 시트
결측값 탐지와 정제, 구조화 과정을 자연어로 자동 처리하는 엑셀 데이터 시트
데이터 시각화 리포트
핵심 지표 차트와 논리적 스토리라인을 담아 의사결정자에게 보고하는 분석 리포트
수료 후, 이렇게 달라집니다
기대효과
데이터 분석 시간 단축
정제와 집계 업무를 자연어 프롬프트로 자동 처리해 분석 시간을 줄입니다.
직관적인 데이터 시각화
스토리가 담긴 차트와 문서로 보고 대상에 맞는 설득력과 승인율을 높입니다.
데이터 기반 의사결정
추측이나 관행이 아닌 통계 근거로 판단하는 조직 문화를 만들어 갑니다.
바로 쓰는 곳
내 업무에 이렇게 적용됩니다
엑셀 오류 탐지·서식 정제
결측치·이상치·형식 불일치를 AI로 탐지하고 날짜·텍스트 서식을 자연어 명령으로 일괄 정제합니다.
조건 필터·VLOOKUP 대체
복잡한 다중 조건 필터링과 VLOOKUP 같은 연산을 자연어로 요청해 AI로 빠르게 구현합니다.
고객 이탈·매출 군집 분석
노코드 시각화 분석으로 고객 이탈을 예측하고 매출 데이터를 군집화해 핵심 패턴을 찾습니다.
임원 결재용 보고서 작성
정량 지표와 시각화 차트를 결합한 임원 결재용 분석 보고서 초안을 스토리텔링 구조로 완성합니다.
이런 분께 맞습니다
수강 대상 & 진행 방식
이런 분께 추천합니다
진행 방식
사전 과제 및 준비
교육 전 현업 데이터의 오류 유형을 사전 진단하고 학습자가 쓰는 엑셀 파일 유형을 확인해 실습을 설계합니다.
사후 지원 및 연계
교육 후 현업에 적용할 수 있는 프롬프트 키트를 제공하고 피드백으로 현업 적용을 돕습니다.
12시간 2일 과정
교육 시간
데이터 기반 업무 담당자 20명 내외
추천 대상 및 인원
현업 자료 활용 실습형 워크숍
교육 방식
과정 소개
엑셀의 한계와 코딩 공포증 때문에 데이터를 활용하지 못하는 비전공 실무자를 위한 과정입니다. AI 어시스턴트와 자연어로 대화하며 데이터 정제와 노코드 시각화, 분석 보고서 작성까지 현업 데이터로 직접 실습하는 워크숍입니다.
교육 목표
생성형 AI 원리·프롬프트 설계
- 생성형 AI 원리와 데이터 분석 특화 프롬프트 엔지니어링 기법 이해
결측치 정제·AI 데이터 가공
- 결측치 정제와 엑셀 데이터 오류를 빠르게 해결하는 AI 데이터 가공 기법 습득
- 노코드 기반 머신러닝·시각화 기법 습득과 스토리텔링 분석 보고서 기획
세부 시간표
| 모듈 | 학습 내용 | 교육 시간 |
|---|---|---|
| M1. 데이터 리터러시와 AI 프롬프트 설계 |
| 3.0H |
| M2. 엑셀 데이터 오류 탐지 및 구조 재설계 |
| 3.0H |
| M3. 노코드 머신러닝 알고리즘 및 시각화 |
| 3.0H |
| M4. 데이터 기반 의사결정 및 보고서 완성 |
| 3.0H |
과정 후기
헬스케어 기업 인재육성 담당자
"담당 매니저님과 충분한 사전 미팅을 통해 과정의 산출물을 구체화할 수 있었고 직원분들도 모두 만족해 하셨습니다."
카드사 데이터전략팀 선임 매니저
"오류가 섞인 데이터를 자연어로 정리하고 깨진 서식을 한 번에 정리하는 실습이 매우 인상 깊었습니다."
프랜차이즈 사업본부 지역관리자
"교육 종료 후 데이터 분석 전용 프롬프트와 템플릿을 제공해 주셔서 업무에 많은 도움이 되었습니다."
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