[외부] 인공지능 기반 데이터 인텔리전스 실무 전략

1. 데이터 분석, 코딩 없이 AI와 대화하며 끝낸다

데이터가 쏟아지는 시대지만, 이를 제대로 분석하고 인사이트를 뽑아내는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 파이썬(Python)이나 R 같은 프로그래밍 언어의 장벽 때문입니다. 하지만 생성형 AI(ChatGPT, Gemini)의 등장으로 데이터 분석의 패러다임이 바뀌고 있습니다.

이번 교육은 복잡한 코딩 없이도 AI 도구를 활용해 데이터를 탐색(EDA)하고, 정제(전처리)하며, 예측 모델(AutoML)까지 만드는 '데이터 인텔리전스' 실무 과정을 다룹니다. 특히 일반적인 비즈니스 데이터뿐만 아니라, 연구자들에게 필수적인 논문·특허(R&D) 빅데이터 분석법까지 폭넓게 다룹니다.

 

2. Part 1: 내 PC 속 데이터, AI로 똑똑하게 분석하기

첫 번째 세션에서는 엑셀이나 CSV 파일로 존재하는 일반적인 데이터를 AI를 통해 분석하는 전 과정을 실습합니다.

• 탐색적 데이터 분석(EDA): 복잡한 데이터셋을 AI에게 주고 기초 통계량과 분포를 파악하며, 히스토그램이나 산점도 같은 시각화 그래프를 자동으로 생성합니다.
• 전처리 자동화: 분석의 가장 큰 골칫거리인 결측치(빈 값)나 이상치를 AI가 찾아내고, 자동으로 코드를 생성해 데이터를 깨끗하게 정제합니다.
• 머신러닝 자동화(AutoML): 분류, 회귀 등 데이터 성격에 맞는 예측 모델을 AI가 추천하고 학습시켜, 비전문가도 데이터 기반의 예측 결과를 얻을 수 있게 합니다.

 

3. Part 2: 논문·특허 빅데이터, 기술의 흐름을 읽다

두 번째 세션에서는 연구자와 기획자에게 필수적인 R&D 데이터(논문, 특허) 분석에 집중합니다. 글로벌 데이터 플랫폼인 Lens.org를 활용합니다.

• 기술 정보 탐색: Lens.org를 통해 관심 키워드의 논문과 특허 데이터를 수집하고, AI를 통해 주요 저자나 연구기관 네트워크를 파악합니다.
• 데이터 정제와 키워드 추출: 제각각인 기관명을 표준화하고, 자연어 처리(NLP) 기법을 활용해 기술의 핵심 키워드와 주제어를 추출하여 기술 지도를 그립니다.
• 트렌드 시각화: 연도별 연구 추세나 협력 네트워크 그래프를 그리고, 이를 바탕으로 기술 트렌드 리포트를 자동으로 생성하는 법을 익힙니다.

 

4. 이런 분들에게 추천합니다

• 보유한 데이터를 분석하고 싶지만 코딩이나 통계 지식이 부족해 망설였던 분
• 학위 논문이나 R&D 과제 기획을 위해 방대한 선행 연구와 특허를 빠르게 분석해야 하는 연구자
• 데이터 전처리부터 시각화 보고서 작성까지의 시간을 획기적으로 줄이고 싶은 실무자

 

나가며

데이터는 원석이고, AI는 이를 가공하는 가장 강력한 도구입니다. 이번 과정을 통해 누구나 데이터를 두려워하지 않고, 원하는 인사이트를 자유롭게 캐내는 '데이터 인텔리전스' 역량을 갖추시길 바랍니다.

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[교육 개요]

• 과정명: 인공지능 기반 데이터 인텔리전스 실무 전략: ChatGPT / Gemini 실전 활용