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교육대상
신입사원
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교육인원
50명
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교육기간
2일
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교육내용
그룹의 임원으로서 갖춰야 할 경영자적 사고 및 기본적, 실질적 역량 배양. 공감하고 소통하는 리더로의 발전
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교육후기
(코멘트)- 금융범죄에 대해서도 분석이 가능하여 실무와 연계하여 활용할 수 있을 것 같음
- 코딩없이 머신러닝을 다룰 수 있어 데이터 분석의 벽을 허물게 되어 좋았음
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교육대상
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교육대상
핵심인재
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교육인원
25명
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교육기간
3일
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교육내용
최신 디지털 기술(AI, ChatGPT, 로봇 등)을 활용한 기술의 이해, 가치 비즈니스 모델 분석
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교육후기
(코멘트)- 최신 인공지능 기업 적용 사례 등을 학습하여보증심사, 투자 등 업무 시 기술평가에 대한 전문성 강화
- 실무에 해당되는 BM을 이해하는 것에 활용 가능성 도출
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교육대상
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교육대상
핵심인재
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교육인원
20명
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교육기간
3일
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교육내용
Excel, Python을 활용한 데이터 분석, 전처리, 시각화를 통한 데이터 기반 의사결정 능력 향상
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교육후기
(코멘트)- 계적인 교육을 통해 통계 기법을 이해하기 쉬웠음
- 무에 바로 적용할 수 있는 파이썬 코드 및 엑셀 활용법이 유용함
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교육대상
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교육대상
핵심인재
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교육인원
3000명
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교육기간
5일
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교육내용
데이터 분석, 문제해결 프로세스, 핵심 기술의 코딩 프로세스를 통한 DT 체계화
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교육후기
(코멘트)- 교수님 팬클럽이 됐습니다.
- 데이터 분석이 어렵게만 느껴졌는데 재밌고 쉽게 잘 배웠습니다.
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교육대상
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교육대상
핵심인재
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교육인원
30명
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교육기간
3개월
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교육내용
데이터, Non-codin, Python 활용을 통한 협업 젹용
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교육후기
(코멘트)- 체계적으로 파이썬을 통한 데이터 분석 과정을 배울 수 있었음
- 데이터에 대한 이해도 향상
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교육대상
기술은 아는 사람이 아니라 쓰는 사람이 승리한다.
DT·AI 실전 교육으로 앞서가라!
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aSSIST 데이터 AI 교육 구성
aSSIST AI 교육은
“기업의 현실적인 고민”을 반영한
교육 과정을 개발, 운영 하고 있습니다. -
교육 목표
AI와 데이터 분석을 중심으로
실무 적용 중심 교육을
설계 및 운영합니다.
교육 특징
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01
단계별 맞춤형 교육
기초→활용→응용 단계별 구성으로
실무 수준에 맞춘 교육 제공 -
02
범용성 + 확장성
전 직원 참여가 가능한
커리큘럼 / 부서별 맞춤화 진행 가능 -
03
최신 AI도구 실습
ChatGPT, Notion AI 등
최신 생성형 AI 도구 기반 실습 진행 -
04
실무 연계 실습
실제 문서, 데이터 기반
프로젝트 수행
모듈 및 단계 구성
- 교육생의 현업 활용에 초점을 맞춘 선택형 교육과정 개설
- 업무 실무 중심의 “AI 실무 활용 모듈”과 분석 기반의 “데이터 분석 모듈”으로 구성
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모듈1 AI 실무활용
생성형 AI 중심 교육을 통해 AI 리터러시는 물론
실무 프롬프트 작성 및 자동화 적용 모색-
교육목표
Al 도입을 통해 생산성, 업무 몰입도 향상
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교육 내용
- 생성형 AI 이해(ChatGPT, Copilot, Notion 등)
- 실무 문서 자동화 시나리오 설계
- 프롬프트 전략 수립 및 부서 적용 매핑
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교육목표
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모듈2/ 모듈3 데이터 분석
AI와 Python을 활용하여
시각화, 분석 자동화, 프로젝트 진행-
교육목표
비즈니스 데이터 분석을 통한 데이터 기반 의사결정 역량 강화
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교육 내용
- Python 코딩 이해 및 AI를 활용한 데이터 분석
- 분석 자동화 템플릿 설계(Looker, BI 등 연계)
- ML 기초 모델 이해&실습, 프로젝트 결과 분석
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교육목표
단계별 구성
- 각 모듈별 단계 교육을 통해 AI에 대한 진입장벽 제거와 현업에서 바로 실행할 수 있는 AI 인재 역량 도출
- 실무 환경에 맞는 AI 학습을 통해 교육 이후 자율적 학습과 확산할 수 있는 성장 구조 구축
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Level 1.
기초 역량-
교육 대상
비즈니스 데이터 분석을 통한 데이터 기반 의사결정 역량 강화
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학습 내용
- ChatGPT, Copilot, Notion 등 주요 도구 개요
- 문서 작성 기초 템플릿(요약, 정리, 질문 등)
- 실무 문서 자동화(PPT, 회의록 등)
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결과물
나만의 업무용 프롬프트 시트
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교육 대상
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Level 2.
활용 역량-
교육 대상
기획자, 마케터, 팀장급(실무진), 데이터 입문자
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학습 내용
실무 유형별 프로젝트 전략 수립
- 문서 자동화 워크플로우 설계
- 데이터 정제, 처리, 시각화 실습
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결과물
프로세스 및 자동화 리포트
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교육 대상
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Level 3.
응용 역량-
교육 대상
데이터 담당자, 디지털 전략팀, DX리더, 고급 분석 실무자
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학습 내용
- 부서별 업무 분석과 AI 자동화 전략 수립
- 현업 기반 문서, 보고서 자동화 기획 및 설계
- AI 도구 활용한 챗봇, 리포트 시연
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결과물
자동화 프로젝트 설계 및 부서별 적용 전략 보고서
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교육 대상
과정 로드맵
| 모듈 | 단계 | 교과 및 구성 | 학습목표 | 주요도구 |
|---|---|---|---|---|
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모듈1
AI 실무활용
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Level 1 | AI 실무도구 활용 입문 | AI 도구 기본 이해와 실습 중심 리터러시 확보 | ChatGPT, Notion Al, Copilot 등 |
| Level 2 | AI 업무자동화 설계 실습 | 프로젝트 전략 수립과 실무 자동화 시나리오 설계 | Gamma, Slides Al 5 | |
| Level 3 | AI 업무자동화 실전 프로젝트 | AI 기반 자동화 설계 및 AI 확장 전략 수립 | Notion Al, Make, Zapier, Riku, Al E | |
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모듈2
AI•기반 데이터 분석 |
Level 1 | 생성형 A1 분석 입문 과정 | 생성형 AI 기반 분석 프레임 이해 및 실습 | ChatGPT, Gemini 5 |
| Level 2 | 생성형 AI 템플릿 설계 실습 | 분석 유형별 실습 및 템플릿 설계 | ChatGpt, Gemini, Copilot 5 | |
| Level 3 | 생성형 AI 분석 자동화 프로젝트 | 부서 협업 데이터 분석 및 자동화 설계 | Notion Al, SlidesAl, Zapier 5 | |
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모듈3
Python 기반 데이터 분석 |
Level 1 | 파이썬 데이터 분석 기초 | 데이터 전처리 및 시각화 | Python |
| Level 2 | 머신러닝 기반 분석 실습 | 핵심 통계 이론과 ML 기반 분석 실습 | Python | |
| Level 3 | 데이터 분석 실전 프로젝트 | 프로젝트 기반 분석 자동화 실습 | Python |
