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안녕하세요, 빅트리 구독자님!

따뜻한 봄기운이 서서히 느껴지는 3월입니다. 연초에 세웠던 목표를 다시 한번 점검하고 본격적으로 실행에 옮기기 좋은 시기이기도 합니다.  빅데이터 러닝센터는 새로운 계절의 시작과 함께 실무에 바로 적용할 수 있는 교육 과정을 준비했습니다. 작은 학습이라도 꾸준히 이어간다면, 올해 목표에 한 걸음 더 가까워질 수 있습니다. 이번 3월에는 잠시 미뤄두었던 계획을 다시 꺼내어 의미 있는 배움으로 이어가는 시간을 만들어 보시기 바랍니다. 🌿


    • 단체 수강 혜택 안내
      단체 수강 시 '인원에 따른 차등 할인 + e-러닝 과정 무료 수강' 혜택을 제공합니다.
    • 정규교육 신규교육 안내
      '생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉' 과정을 소개합니다.

    • 3월 추천교육
      이달의 주목할 만한 교육을 강조하며, 이를 통해 여러분의 데이터 분석 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.

    여러분의 학습과 성장을 지원하기 위해 정성껏 준비한 이번 3월호도 많은 기대 부탁드립니다!

     

    저희 기관의 교육 과정에 보내주신 지속적인 관심과 적극적인 참여에 보답하고자 단체 수강 시 적용 가능한 맞춤형  혜택을 마련했습니다.
    실무 역량과 전문성을 효과적으로 향상시킬 수 있는 다양하고 유익한 컨텐츠를 가장 먼저 만나 보시기 바랍니다.
    ※ 단체 할인은 선착순으로 운영되며, 신청 시 별도 요청해 주셔야 적용 가능합니다.

    📌[선결제 가능] 수강 인원에 따른 할인율 차등 적용 (오프라인/온라인 동일 적용)
    • 2명  →  10%
    • 3명  →  15%
    • 4명  →  20%
    • 5명  →  25%
    ※ 한 과정의 동일 기관 수강 인원을 기준으로 적용되는 할인율입니다. (패키지 적용 불가)

    📝 (e-러닝) 과정 무료 수강권 제공 
    상기 혜택을 통해 수강 신청하신 수강생 분들께는 e-러닝 과정 중 원하는 1개 과정을 무료로 수강하실 수 있는 쿠폰을 제공해 드립니다. 

    🧑‍💻 수강 방법
    ①  2026년 교육 일정 확인
    ②  동료와 함께 수강 인원 구성
    ③  신청자 명단 빅데이터 러닝센터(training@datasolution.kr)에 접수
    ④  할인 혜택 적용하여 원하는 교육 참여

    새로운 기술 흐름과 수요를 반영한 정규교육을 통해
    여러분의 데이터 분석 및 AI 역량 강화에 든든한 파트너가 되겠습니다.
    '소개 자료'를 통해 빅데이터 러닝센터의 교육 운영 방향과 주요 교육 과정을 확인하시고
    교육 검토 및 계획 수립에 참고하여 주시기 바랍니다.
    빅데이터 러닝센터 소개 자료 확인하기
    2026년 교육 일정 확인하기

    3/27(금) '생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉: 기본' 과정이 개설되었습니다!

    🧠 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉: 기본

    생성형 AI를 ‘쓸 줄 아는가’의 차이가 곧 업무 역량의 차이로 이어지는 시대입니다. 단순한 기술 트렌드를 넘어, AI는 개인과 조직의 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구가 되었습니다.

    정책 문서·연구 보고서 작성 업무에 바로 적용할 수 있는 기초 활용 역량을 체계적으로 다지는 데 초점을 두어 보고서 초안 작성, 자료 요약·정리, 문서 구조 설계, 반복 업무 자동화까지 실무자가 당장 활용할 수 있는 AI 활용 방법을 단계별 실습을 통해 익힙니다.


    📚 과정 특징
    • 생성형 AI 활용 기초 구조 이해
      문서 업무에 적용하기 위한 생성형 AI의 기본 개념과 활용 흐름을 체계적으로 정리
    • 실무 적용 중심의 기본 프롬프트 설계
      보고서 작성, 자료 정리 등 다양한 업무에 활용 가능한 프롬프트 작성 실습
    • 반복 업무 효율화 입문
      기본 GPTs 설계를 통해 개인 업무를 보조하는 맞춤형 자동화 환경 구성
    • 따라 하며 익히는 단계별 실습
      AI 활용 경험이 많지 않은 분도 안정적으로 따라올 수 있도록 구성된 실습 중심 운영

    🎯 수강 대상
    • 정책 문서·연구 보고서 작성 업무를 수행하는 실무자 및 관리자

    • 생성형 AI를 업무에 체계적으로 도입하고 싶은 연구자 및 대학 관계자

    • 반복적인 문서 작성·자료 정리 업무를 효율화하고 싶은 분

    • AI 활용 역량을 기본부터 안정적으로 갖추고 싶은 모든 분


    AI 활용 역량을 한 단계 높이고 싶다면 지금 확인해 보세요!
    교육 신청하기

    4/8(수) '생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉: 심화' 과정이 개설되었습니다!

    🧠 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉: 심화

    생성형 AI를 연구 및 공공기관 문서 작성 프로세스에 어떻게 적용해야 할지에 초점을 맞춘 심화 과정입니다. 문헌 조사, 자료 정리, 데이터 분석, 보고서 작성까지 근거 기반 문서 작성 전 과정을 효율화하는 실무 활용 전략을 다룹니다.


    “AI를 써본 적은 있지만, 연구·공공기관 문서에 어떻게 적용해야 할지 막막하셨다면”
    문서 목적에 맞는 AI 활용 기준과 실전 적용 방향을 명확하게 제시해 드립니다.


    📚 과정 특징
    • 근거 기반 문서 작성 프로세스 설계
      근거 기반 문서 작성을 위한 정보 검색·팩트체크·데이터 정리 실습

    • 고도화된 프롬프트 구조화 전략
      연구·정책 업무에 활용 가능한 프롬프트 설계 전략 심화

    • 문서 업무 프로세스 자동화 설계
      GPTs를 활용한 연구·문서 업무 자동화 실습

    • 실전 결과물 완성 중심 실습
      실제 업무 상황을 가정한 실습 및 결과물 피드백 중심 운영


    🎯 수강 대상
    • 연구보고서, 정책 자료, 내부 보고서 등 근거 중심 문서를 작성하는 실무자

    • 생성형 AI를 문서 업무에 체계적으로 적용하고 싶은 분

    • 문헌 조사·자료 정리·팩트체크에 많은 시간을 쓰고 있는 분

    • 반복적인 문서 업무를 줄이고 맞춤형 AI 도구를 활용하고 싶은 분


    시간과 집중력을 지켜주는 AI 활용 전략으로, 효율적인 문서 업무 환경을 만들어 보세요!
    교육 신청하기
    🎁 생성형 AI로 배우는 정책 문서·연구 보고서 실무 테크닉 강의 패키지 Event!

    기본 + 심화 과정을 모두 수강하시는 분들께는 교육비를 💸15% 할인해드립니다!

    기본 과정 300,000원 + 심화 과정 300,000원
    ⬇️
    600,000원 ➝ 510,000원

    🎯 패키지 수강은 이런 점이 좋습니다!
    • 기본 ➝ 심화로 이어지는 단계별 학습 구조
    • 생성형 AI 활용의 개념 이해부터 실무 적용까지 한 번에 정리
    • 연구·공공기관 문서, 데이터 분석, 자동화까지 업무 전반을 포괄
    • 단일 과정 대비 활용 범위와 실무 적용력 극대화
    패키지 15% 할인 받기

    'Chat GPT를 활용한 텍스트 분석'
    일시: 3/12~13(목~금) 10:00 ~ 17:00

    해당 과정은 Python과 Java를 활용한 웹 크롤링부터 텍스트 전처리, 데이터 분석까지 단계적으로 학습하는 실습 중심 과정입니다. 직접 따라 하며 데이터 수집부터 분석·리포팅까지 실무 역량을 강화할 수 있도록 구성되어 있습니다.
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    '김계수 교수의 Amos 구조방정식모델링과 분석'
    일시: 3/19~20(목~금) 10:00 ~ 17:00

    해당 과정에서는 구조방정식모형의 기초부터 심화 내용까지 폭넓게 다루며, 분석 결과를 활용한 논문 및 연구보고서 작성 방법을 함께 학습합니다. Amos 프로그램을 활용한 실습을 통해 이론과 분석 과정을 체계적으로 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다.
    자세히 보기

    'AI·머신러닝 모델링과 MLOps With Python'
    일시: 3/30~31(월~화) 10:00 ~ 17:00
         
    해당 과정은 Python 프로그래밍을 기반으로 데이터 전처리, EDA, 모델링부터 모델 개선 및 MLOps 흐름까지의 전 과정을 직접 수행함으로써 다양한 분야에서 데이터 과학을 체계적으로 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
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