![[이스트캠프] 와썹 AI 서비스 기획 7기 모집](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fhwl-bootcamp-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com%2Fbootcamp%2Fpreviews%2F2%2FqXFNtm4LY8za_20250220.jpg&w=3840&q=75&dpl=dpl_DjEh2Z1L87mJBnCeym36vDRciWZi)
이스트소프트
[이스트캠프] 와썹 AI 서비스 기획 7기 모집
데이터 분석AI서비스Project ManagerUI/UX 디자이너
관련 직무 교육입니다.PythonMySQLPandas등을 배울 수 있습니다.
입문
난이도예요.
온라인
으로 학습해요.
멘토링
자소서 첨삭
포트폴리오 피드백
팀 프로젝트
혜택이 있어요.
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온라인
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이스트소프트
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교육 소개
이스트소프트 부트캠프는 AI 선도기업인 이스트소프트에서 주관하는 KDT 국비 교육입니다. 선도기업의 전·현직자 및 유명 기업 개발자 강사진이 직접 취업에 필요한 교육 및 취업을 지원합니다. 내일배움카드를 발급받을 수 있는 사람이라면 누구나 교육을 들을 수 있으며, 스펙과 관계 없이 간편 지원만으로 수강을 하실 수 있습니다.
교육 일정변경 가능성이 있어요. 정확한 정보는 홈페이지를 통해 확인해주세요.
모집마감
2025-02-26
모집 마감
수업일정
2025-02-27 ~ 2025-07-11
|5개월 과정
요일시간
월 ~ 금
|09:00 ~ 18:00
모집정원
80명
학습장비
노트북, 교재 제공
수업형태
온라인
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모집마감
2025-02-26
모집 마감
수업일정
2025-02-27 ~ 2025-07-11
|5개월 과정
요일시간
월 ~ 금
|09:00 ~ 18:00
모집정원
80명
학습장비
노트북, 교재 제공
수업형태
온라인
교육 대상이런 분들이 신청해서 참여하면 좋아요!
01
AI를 활용한 서비스 기획에 관심 있는 초보 기획자
02
어디서부터 어떻게 시작 해야 할지 막연한 커리어 전환 희망자
03
AI 서비스의 기획, 설계, 분석을 체계적으로 배우고 싶은 학생 및 직장인
04
이스트소프트와 함께 서비스 기획자 (PM) 커리어를 쌓고 싶은 분
05
비전공자, 무스펙, 커리어전환 희망자
교육 대상이런 분들이 신청해서 참여하면 좋아요!
01
AI를 활용한 서비스 기획에 관심 있는 초보 기획자
02
어디서부터 어떻게 시작 해야 할지 막연한 커리어 전환 희망자
03
AI 서비스의 기획, 설계, 분석을 체계적으로 배우고 싶은 학생 및 직장인
04
이스트소프트와 함께 서비스 기획자 (PM) 커리어를 쌓고 싶은 분
05
비전공자, 무스펙, 커리어전환 희망자
이런 절차로 지원할 수 있어요!
1
홈페이지에서 수강신청2
인터뷰(비대면)3
HRD-Net 수강 신청4
합격여부 통보이런 절차로 지원할 수 있어요!
홈페이지에서 수강신청→인터뷰(비대면)→HRD-Net 수강 신청→합격여부 통보
교육 지원수강료
무료
내배카
내일배움카드가 필요해요.💳
지원금
-
교육 지원수강료
무료
내배카
내일배움카드가 필요해요.💳
지원금
-
커리큘럼- 시장 동향과 AI기획자의 역할
- AI 비즈니스와 시장 분석
- AI 기술 매핑과 문제 정의
- OKR 설정과 목표 수립
- BM(Business Model) Canvas 설계
- 윤리와 규제 고려
- 실행 전략 설계 (AAARRR 모델과 그로스 해킹)
- PMF 검증과 사용자 피드백 활용
- 피치덱 작성과 스토리텔링
- 피치덱 발표와 피드백
- 실행 가능성 점검 및 글로벌 트렌드 분석
- 사용자 피드백 활용 및 운영 설계 전략
- UX 기초 및 GoodUI Principle
- 요구사항 수집 및 정의
- 유저 시나리오 및 사용자 흐름 설계
- BX 전략과 UI 설계 통합
- 와이어프레임 작성 및 고도화
- 프로토타입 제작과 데이터 추적 설계
- 사용자 테스트 설계와 데이터 활용
- 사용자 테스트와 데이터 분석
- 데이터 기반 UX 최적화
- UX/UI 통합 설계와 문서화
- 최종 설계 고도화 및 문서 완성
- 실무 적용 학습
- AI 기술 동향과 서비스 기회
- Data Literacy와 AI 모델 연계 기획
- Python Programming 개론
- SQL 기초
- AI 모델링 개론 (ML/DL) I – 머신러닝 기초 이해
- AI 모델링 개론 (ML/DL) II – 딥러닝 기초 이해
- Data Analysis I – 데이터 전처리와 품질 관리
- Data Analysis II – 비정형 데이터 처리 전략
- AI 모델링 개론 (NLP) I – 자연어 처리 기초 이해
- AI 모델링 개론 (NLP) III – NLP 모델 검증 및 활용 전략
- LLM(대형 언어 모델)의 심화 이해와 활용 전략
- RAG개론 - 기본 개념과 활용 전략
- RAG 실무 – LLM과 검색 시스템 통합 설계
- AI 모델링 개론 I – 컴퓨터 비전(CV)기초 이해
- AI 모델링 개론 II – CV 모델 학습 및 성능 평가
- MLOps 심화 I – 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD)
- MLOps 실무 II – 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD)
- CV와 MLOps 연계 – AI 서비스 성능 분석 및 평가
커리큘럼- 시장 동향과 AI기획자의 역할
- AI 비즈니스와 시장 분석
- AI 기술 매핑과 문제 정의
- OKR 설정과 목표 수립
- BM(Business Model) Canvas 설계
- 윤리와 규제 고려
- 실행 전략 설계 (AAARRR 모델과 그로스 해킹)
- PMF 검증과 사용자 피드백 활용
- 피치덱 작성과 스토리텔링
- 피치덱 발표와 피드백
- 실행 가능성 점검 및 글로벌 트렌드 분석
- 사용자 피드백 활용 및 운영 설계 전략
- UX 기초 및 GoodUI Principle
- 요구사항 수집 및 정의
- 유저 시나리오 및 사용자 흐름 설계
- BX 전략과 UI 설계 통합
- 와이어프레임 작성 및 고도화
- 프로토타입 제작과 데이터 추적 설계
- 사용자 테스트 설계와 데이터 활용
- 사용자 테스트와 데이터 분석
- 데이터 기반 UX 최적화
- UX/UI 통합 설계와 문서화
- 최종 설계 고도화 및 문서 완성
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- AI 기술 동향과 서비스 기회
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- Data Analysis I – 데이터 전처리와 품질 관리
- Data Analysis II – 비정형 데이터 처리 전략
- AI 모델링 개론 (NLP) I – 자연어 처리 기초 이해
- AI 모델링 개론 (NLP) III – NLP 모델 검증 및 활용 전략
- LLM(대형 언어 모델)의 심화 이해와 활용 전략
- RAG개론 - 기본 개념과 활용 전략
- RAG 실무 – LLM과 검색 시스템 통합 설계
- AI 모델링 개론 I – 컴퓨터 비전(CV)기초 이해
- AI 모델링 개론 II – CV 모델 학습 및 성능 평가
- MLOps 심화 I – 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD)
- MLOps 실무 II – 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD)
- CV와 MLOps 연계 – AI 서비스 성능 분석 및 평가
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