Part 1: AI 시대의 Python 실무: 자동화·데이터·모델 활용

강의 개요

이 강의는 Python을 처음 접하거나 기초만 아는 분들이 실제 업무에서 Python을 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

코드를 처음부터 작성하는 능력보다 AI가 생성한 코드를 읽고, 이해하고, 수정하는 능력에 초점을 맞춥니다.

학습 목표

• Python이 AI 시대에 왜 필수 언어가 되었는지 이해
• 반복적인 업무를 Python으로 자동화하는 방법 습득
• 데이터를 읽고, 처리하고, 시각화하는 기본 워크플로우 익히기
• AI 코딩 도구(Copilot, Claude 등)와 함께 개발하는 방식 체험

강의 구성

1부: Python이 AI 시대의 기본 언어인 이유

• 왜 Python인가: 생태계와 커뮤니티
• AI/ML 라이브러리의 Python 중심 구조
• “코드를 짜는 것"에서 “코드를 다루는 것"으로의 전환

2부: 업무 예제로 배우는 Python 기초

• 변수, 자료형, 조건문, 반복문 핵심 정리
• 함수와 모듈: 재사용 가능한 코드 만들기
• 파일 읽기/쓰기: 엑셀, CSV, JSON 다루기

3부: 데이터 처리와 자동화

• pandas로 데이터 읽고 정리하기
• 반복 작업 자동화: 폴더 정리, 파일 이름 변경, 보고서 생성
• 간단한 웹 스크래핑과 API 호출

4부: AI 라이브러리 활용 기초

• AI 코딩 도구로 코드 생성하고 수정하기
• 생성된 코드를 읽고 이해하는 방법
• 오류 메시지 해석과 디버깅 기초

5부: 실무 적용 워크숍

• 실제 업무 시나리오 기반 실습
• 참가자 업무에 맞춘 자동화 아이디어 도출
• 다음 단계 학습 로드맵 안내

강의 방식

• 온라인/오프라인: Zoom 또는 대면 강의
• 실습 중심: 매 파트마다 hands-on 예제 포함

수강 대상

• Python을 처음 배우거나 기초만 아는 학부생, 대학원생
• 반복 업무를 자동화하고 싶은 비전공 연구원
• AI 도구를 업무에 활용하고 싶은 기업 실무 인력

선수 지식

• 컴퓨터 기본 사용 능력
• 프로그래밍 경험 불필요

주요 실습 예제

• 엑셀 파일 여러 개를 하나로 합치기
• 폴더 내 파일 이름 일괄 변경
• 웹에서 데이터 수집하여 정리하기
• AI 도구로 코드 생성하고 수정하기

이 강의 이후의 다음 단계

이 강의를 수료한 후에는 TDD + AI 개발 사고 강의로 이어지며, 코드를 안전하게 작성하고 관리하는 습관을 형성할 수 있습니다.

문의

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