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강의 5개 | 프로젝트 1개

학습 단계 (6)

1. STEP 1 강의

   강의 AI 성능을 좌우하는 데이터! 학습데이터 변환 실무 가이드
2. STEP 2 강의

   강의 AI와 데이터 이해하기
3. STEP 3 강의

   강의 ChatGPT를 활용한 데이터 생성과 처리 기법
4. STEP 4 강의

   강의 ChatGPT를 활용한 코딩 및 빅데이터 분석
5. STEP 5 프로젝트 12일 과정

   프로젝트 재물조사 데이터 정제 파이프라인 만들기 — 더러운 엑셀을 믿을 수 있는 표로

   부대에서 올라온 재물조사 엑셀 여러 개를 합쳐 하나의 믿을 수 있는 표로 만드는 도구를 만든다. 실무 데이터는 깨끗하지 않다. 같은 품목이 "노트북", "노트북PC", "휴대용컴퓨터"로 적혀 있고, 수량 칸에 "3(파손1)" 이라고 쓰여 있고, 병합된 셀 때문에 이름이 첫 행에만 있다. 이 상태로는 아무리 좋은 AI 모델을 붙여도 결과를 신뢰할 수 없다. 이 프로젝트에서는 pandas 로 표를 다루는 기본기를 익히면서, 데이터 품질 문제를 찾아내고 고치고 그 과정을 기록으로 남기는 방법을 배운다. 마지막에는 매달 그대로 다시 돌릴 수 있는 파이프라인 형태로 정리한다. AI 활용은 정제 규칙을 만드는 단계에서 본격적으로 쓴다. 품목명 표준화처럼 사람이 규칙을 다 적기 어려운 일에 LLM 이 어디까지 쓸 만한지, 어디부터 위험한지 직접 확인한다.

6. STEP 6 강의

   강의 챗GPT 업무 활용법