#의료데이터교육
#노코드데이터분석 #ChatGPT업무자동화 #바이브코딩 #SQL파이썬
#의료데이터노코드분석기업교육 #파이썬SQL활용바이브코딩
안녕하세요! 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문기업, 에이블런입니다.
오늘은 분당서울대병원 임직원분들과 함께한 제2기 데이터사이언스 교육 후기를 전해드립니다!
이번 교육은 약 3개월간 총 12차시에 걸쳐 진행된 장기 과정으로,
의료 현장에서 데이터를 어떻게 이해하고 활용할 수 있을지에 대해 다뤘습니다.
이번 글에서는 그중 노코드 데이터 분석과 바이브 코딩 중심의 1편 과정을 소개하고,
다음 2편에서는 실전 프로젝트에 대한 이야기를 이어갈 예정입니다.
의료 데이터는 중요성과 활용 가능성에 비해 접근 장벽이 높은 영역으로 인식되는 경우가 많습니다.
이번 의료 데이터 분석 교육은 이러한 인식을 바꾸는 데서 출발해,
노코드 기반 접근과 생성형 AI 활용을 통해
개발자 중심의 기술 교육이 아니라,
현업에서 데이터를 어떻게 바라보고 활용할 것인지에 초점을 맞췄다는 점이 특징입니다!
실제로 교육생들은
“실제 일하면서 알지 못했던 미지의 분야를 12주 동안 체계적으로 배울 수 있어 의미 있었다”,
“일하면서 평소 느꼈던 궁금증과 개선하고 싶었던 점을 데이터를 활용해 해소해볼 수 있었다”
는 인터뷰를 남기기도 했죠!! 🔥
커리큘럼 소개
이번 1편 교육은 의료 데이터를 이해하고 생성형 AI를 활용한 분석 흐름을 익히는 과정으로 구성되었습니다.
전체 커리큘럼은 다음과 같이 진행되었습니다.
AI를 활용한 실제 의료 데이터 노코드 분석
교육 초반에는 AI를 활용한 노코드 데이터 분석을 통해 의료 데이터의 구조와 흐름을 이해하는 데 집중했습니다.
코드를 직접 작성하기보다는, 데이터가 어떤 형태로 구성되어 있고
어떤 질문을 던질 수 있는지를 살펴보는 과정이 중심이었습니다.
이를 통해 참가자들은 데이터 분석이 특정 직무나 전공자의 영역이 아니라,
AI의 도움을 받아 실무자도 충분히 접근할 수 있는 영역이라는 점을 자연스럽게 체감할 수 있었습니다!
ChatGPT로 반복 업무 자동화
커리큘럼에는 ChatGPT 업무 자동화를 중심으로 한 실습도 포함되어 있었습니다!
의료 현장에서 반복적으로 발생하는 문서 정리, 데이터 요약, 해석 보조 업무를 실제 업무 흐름에 맞춰 다뤘습니다.
참가자들은 생성형 AI를 활용해 업무 과정을 정리하고 자동화된 결과물을 직접 만들어보며,
AI가 실무 보조 도구로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 구체적으로 확인했습니다.
단순한 속도 개선을 넘어, 업무 흐름 자체를 다시 살펴보는 계기가 된 시간이었습니다.
SQL 파이썬 기반 바이브 코딩 실습
후반부에는 SQL 파이썬을 활용한 바이브 코딩 교육이 이어졌습니다.
바이브 코딩은 자연어로 분석 목적을 설명하고,
이를 바탕으로 생성된 코드를 해석하며 데이터 분석 흐름을 이해하는 방식으로 진행되었습니다.
참가자들은 코드를 외우거나 직접 작성하는 데 집중하기보다,
데이터 분석이 어떤 사고 구조로 이루어지는지를 따라가며 학습할 수 있었습니다.
데이터 분석에 활용되는 파이썬과 SQL이 바이브 코딩 방식으로
의료 데이터 분석에서도 충분히 현실적인 접근이라는 점을 확인할 수 있었던 과정이었습니다.
이번 1편 교육은 의료 데이터를 ‘어렵고 복잡한 대상’이 아닌,
실무자가 직접 다뤄볼 수 있는 자원으로 인식하게 만든 과정이었습니다.
2편에서는 이러한 기초 이해를 바탕으로 진행된 실전 프로젝트와 특강 중심의 교육 내용을 이어서 소개하겠습니다!
의료 현장에 필요한 맞춤형 AI 교육을 고민하고 계신다면? 👇
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안녕하세요! 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문기업, 에이블런입니다.
오늘은 분당서울대병원 임직원분들과 함께한 제2기 데이터사이언스 교육 후기를 전해드립니다!
이번 교육은 약 3개월간 총 12차시에 걸쳐 진행된 장기 과정으로,
의료 현장에서 데이터를 어떻게 이해하고 활용할 수 있을지에 대해 다뤘습니다.
이번 글에서는 그중 노코드 데이터 분석과 바이브 코딩 중심의 1편 과정을 소개하고,
다음 2편에서는 실전 프로젝트에 대한 이야기를 이어갈 예정입니다.
의료 데이터는 중요성과 활용 가능성에 비해 접근 장벽이 높은 영역으로 인식되는 경우가 많습니다.
이번 의료 데이터 분석 교육은 이러한 인식을 바꾸는 데서 출발해,
노코드 기반 접근과 생성형 AI 활용을 통해
개발자 중심의 기술 교육이 아니라,
현업에서 데이터를 어떻게 바라보고 활용할 것인지에 초점을 맞췄다는 점이 특징입니다!
실제로 교육생들은
“실제 일하면서 알지 못했던 미지의 분야를 12주 동안 체계적으로 배울 수 있어 의미 있었다”,
“일하면서 평소 느꼈던 궁금증과 개선하고 싶었던 점을 데이터를 활용해 해소해볼 수 있었다”
는 인터뷰를 남기기도 했죠!! 🔥
커리큘럼 소개
이번 1편 교육은 의료 데이터를 이해하고 생성형 AI를 활용한 분석 흐름을 익히는 과정으로 구성되었습니다.
전체 커리큘럼은 다음과 같이 진행되었습니다.
AI를 활용한 실제 의료 데이터 노코드 분석
교육 초반에는 AI를 활용한 노코드 데이터 분석을 통해 의료 데이터의 구조와 흐름을 이해하는 데 집중했습니다.
코드를 직접 작성하기보다는, 데이터가 어떤 형태로 구성되어 있고
어떤 질문을 던질 수 있는지를 살펴보는 과정이 중심이었습니다.
이를 통해 참가자들은 데이터 분석이 특정 직무나 전공자의 영역이 아니라,
AI의 도움을 받아 실무자도 충분히 접근할 수 있는 영역이라는 점을 자연스럽게 체감할 수 있었습니다!
ChatGPT로 반복 업무 자동화
커리큘럼에는 ChatGPT 업무 자동화를 중심으로 한 실습도 포함되어 있었습니다!
의료 현장에서 반복적으로 발생하는 문서 정리, 데이터 요약, 해석 보조 업무를 실제 업무 흐름에 맞춰 다뤘습니다.
참가자들은 생성형 AI를 활용해 업무 과정을 정리하고 자동화된 결과물을 직접 만들어보며,
AI가 실무 보조 도구로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 구체적으로 확인했습니다.
단순한 속도 개선을 넘어, 업무 흐름 자체를 다시 살펴보는 계기가 된 시간이었습니다.
SQL 파이썬 기반 바이브 코딩 실습
후반부에는 SQL 파이썬을 활용한 바이브 코딩 교육이 이어졌습니다.
바이브 코딩은 자연어로 분석 목적을 설명하고,
이를 바탕으로 생성된 코드를 해석하며 데이터 분석 흐름을 이해하는 방식으로 진행되었습니다.
참가자들은 코드를 외우거나 직접 작성하는 데 집중하기보다,
데이터 분석이 어떤 사고 구조로 이루어지는지를 따라가며 학습할 수 있었습니다.
데이터 분석에 활용되는 파이썬과 SQL이 바이브 코딩 방식으로
의료 데이터 분석에서도 충분히 현실적인 접근이라는 점을 확인할 수 있었던 과정이었습니다.
이번 1편 교육은 의료 데이터를 ‘어렵고 복잡한 대상’이 아닌,
실무자가 직접 다뤄볼 수 있는 자원으로 인식하게 만든 과정이었습니다.
2편에서는 이러한 기초 이해를 바탕으로 진행된 실전 프로젝트와 특강 중심의 교육 내용을 이어서 소개하겠습니다!
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