Official Newsroom
공식 뉴스룸에 소개된 교육
삼성전자의 AI 전환,
교육현장에 함께했습니다.
전소현 대표가 진행한 AI 교육.
삼성전자 공식 뉴스룸에서 관련 소식을 확인하세요.
기업 AX 교육·컨설팅
Data Forest
데이터가 모여 숲이 되고,
새로운 가치를 만듭니다.
AI가 아닌, 강사가 직접 만드는 교육자료.
교육·자문 활동
임원·보직장 AI 교육 전담 강사
AI Ambassador 전문가 부문
9년
Data Science, AI 실무·교육 경험
자격·수료 2026
AI 기초 · 고급 데이터 분석
AI Fundamentals
Google Advanced Data Analytics Professional Certificate
대규모 언어모델·생성형 AI
Generative AI with LLMs
DeepLearning.AI & AWS
Microsoft에이전트 기반 업무 프로세스
Reimagine everyday business processes with agents
삼성전자의 AI 전환,
AI Ambassador
카카오 AI 앰배서더 전문가 부문
카카오 AI 앰배서더,
전문가로 함께합니다.
전소현 대표의 AI 앰배서더 활동.
카카오 공식 페이지에서 앰배서더를 만나보세요.
Selected Experience
기업부터 공공기관, 대학까지.
전소현 대표의 주요 출강 이력입니다.
삼성전자
임원·보직장 대상 AI 교육
전담 강사한국지역난방공사
데이터 매니저 과정
교육 강사아주대학교
SW 학부 AI Agent 교육
교육 강사Team Sparta
약 4.5개월 Data Science 과정
커리큘럼 설계·직접 강의Grepp
데이터 분석 트랙·프로젝트 멘토링
전담 튜터모두의연구소
Data Science 트랙
심사위원 위촉AI, Data Science
AI로 실행하고, 데이터로 판단합니다.
기업과 개인의 목표에 맞춘 두 가지 교육 영역. 개념 이해부터 실제 데이터 실습, 현업 적용까지 함께합니다.
AI
도구 활용을 넘어,
기업 내 AX 환경 구축으로.
AI의 역사와 트렌드를 읽고 AI·AX의 개념과 중요성을 이해합니다. 나와 우리 조직에 맞는 에이전트를 직접 구축하며, 기업 내 AX 환경 구축을 위한 핵심 역량을 단계적으로 익힙니다.
AI 교육 문의하기 →Claude · Gemini · ChatGPT
각 AI 도구를 개별적으로 배우거나, 여러 도구를 함께 활용하는 통합 교육으로 구성할 수 있습니다. 업무 목적과 조직 환경에 맞춰 도구와 실습 범위를 정합니다.
- AI의 역사와 트렌드AI의 발전 흐름을 읽고, 기술 변화가 직무와 산업에 미치는 영향을 살펴봅니다.
- AI·AX 이해와 업무 진단AI 활용과 조직 전환의 의미를 이해하고, 개인·조직의 적용 과제와 우선순위를 도출합니다.
- 맞춤형 AI Agent 구축Claude, Gemini, ChatGPT 활용 실습과 함께 업무 목표·자료·검토 기준에 맞는 에이전트를 설계하고 구축합니다.
- Multi-Agent 협업 실습조사·분석·작성·검토 역할을 나누고, 여러 에이전트가 협업하는 업무 흐름을 실습합니다.
- MCP 연동·자동화·예약 작업실습 도구와 데이터를 연결하고, 반복 작업 자동화와 정해진 일정에 실행되는 예약 작업을 실습합니다.
- 기업 내 AX 환경 설계접근 권한, 정보 보안, 사람의 승인과 결과 검증을 포함해 조직에 적용할 운영 흐름을 정리합니다.
맞춤 데이터로 배우고, 라이브 데이터로 실행합니다.
직무와 산업에 맞춘 실습 데이터를 직접 제작해 제공합니다. 실시간 라이브 데이터 실습을 함께 포함해, 변화하는 정보를 수집·검토하고 에이전트와 자동화 작업에 연결합니다.
Data Science
데이터를 이해하고,
우리에게 필요한 인사이트로.
AI 시대의 핵심 기반인 Data Science를 이해하고, 데이터 탐색부터 예측·패턴 발견까지 폭넓게 학습합니다. 기업의 의사결정과 개인의 문제 해결에 필요한 맞춤형 인사이트를 도출합니다.
Data Science 교육 문의하기 →기초부터 모델링까지, 목표에 맞춰 구성합니다.
DB · QUERY · SQL · Python · ML · DL을 수준과 활용 목적에 맞춰 선택하거나 연결해 학습합니다.
- DB · 데이터베이스 이해데이터 구조, 테이블 간 관계와 품질을 이해하고 분석에 필요한 데이터를 파악합니다.
- QUERY · 질문을 조회로업무 질문을 데이터 조회 조건으로 바꾸고, 필요한 지표와 추출 논리를 설계합니다.
- SQL · 추출과 집계조건 검색, 테이블 결합, 그룹별 집계로 분석에 필요한 데이터를 구성합니다.
- Python · 분석과 시각화데이터 수집·정제·탐색과 시각화를 통해 가설을 확인하고 결과를 해석합니다.
- ML · 지도학습·비지도학습분류·회귀를 통한 예측과 군집화를 통한 패턴 발견을 실습하고 모델을 평가합니다.
- DL · 딥러닝신경망의 기본 원리와 학습 흐름을 이해하고, 과제에 맞는 모델 적용과 결과 해석을 실습합니다.
실제 변화하는 데이터에서 인사이트를 찾습니다.
기업·개인별 목표에 맞춘 실습 데이터를 제작·제공하며, 실시간 라이브 데이터 실습을 포함합니다. 수집부터 분석·모델링·해석까지 연결해 업무에 활용할 수 있는 인사이트를 도출합니다.
교육 수준과 일정에 맞춰 정규교육·세미나·특강으로 구성합니다. 라이브 데이터는 공개 데이터·API 또는 사전 승인된 소스를 활용하며, 도구 계정·이용 비용·접근 권한과 실습 범위는 사전에 협의합니다.
Learning Outcomes
교육 결과물
AI와 Data Science를 반도체·커머스·금융·의료의 실무 과제에 연결합니다. 교육에서 만든 결과물은 조직의 데이터와 운영 기준에 맞춰 검토·적용할 수 있습니다.
아래는 공개·가상·비식별 데이터를 활용한 교육 결과물 예시이며, 실제 고객 자료나 수강생 성과가 아닙니다.
AI
자료를 읽고, 초안을 만들고, 반복 업무를 연결하는 에이전트 결과물입니다.
설비·품질·기술 문서 업무
설비 인수인계 보고서
교대 전 설비 이슈와 점검 항목을 자동 정리합니다.
작업 지침 검색·답변 에이전트
작업 지침에서 근거를 찾아 답변 초안을 만듭니다.
기술 동향 리서치 브리프
공개 기술 자료를 요약해 주간 브리프를 만듭니다.
고객 응대·상품·판매 운영
VOC 분류·답변 초안
문의 유형을 분류하고 정책 기반 답변을 작성합니다.
상품 콘텐츠 제작 에이전트
상품 명세로 채널별 소개 문구를 만듭니다.
일일 판매 운영 브리핑
매출·재고·반품 이슈를 일일 보고로 정리합니다.
공시·문서·상담 지원
공시·시장 동향 브리핑
공시·뉴스를 출처와 함께 요약합니다.
서류 누락 점검 에이전트
제출 서류의 누락·불일치 후보를 찾습니다.
상담 기록 요약·후속 업무표
상담 요지와 후속 조치를 정리합니다.
병원 행정·문서·물품 운영
병원 행정 안내 에이전트
예약·운영 문의의 안내문을 작성합니다.
운영 회의록·실행 항목 정리
결정 사항과 담당자·기한을 추출합니다.
물품 재고 확인·발주 초안
부족 품목과 발주 요청 초안을 정리합니다.
Data Science
데이터를 분석해 현황을 설명하고, 다음 판단에 필요한 근거를 만드는 결과물입니다.
수율·설비·생산 흐름 분석
공정별 수율 분석 대시보드
공정별 수율과 불량 유형을 비교합니다.
설비 이상 징후 분석표
센서 패턴으로 점검할 구간을 찾습니다.
생산 병목·리드타임 리포트
생산 지연 구간과 대기 시간을 시각화합니다.
고객·수요·프로모션 분석
고객 세분화 분석표
구매 패턴별 고객군과 특징을 도출합니다.
상품 수요·재고 예측 리포트
수요 예측으로 재고·발주 검토를 돕습니다.
프로모션 성과 대시보드
매출·전환율·마진을 비교합니다.
거래·채널·상담 운영 분석
거래 이상 패턴 모니터링
이상 거래 후보와 오탐을 분석합니다.
디지털 채널 이용 분석
서비스 이용 단계의 이탈 구간을 찾습니다.
상담 수요 예측 리포트
시간대별 상담량을 예측해 인력 계획을 돕습니다.
예약·대기·자원 운영 분석
대기 시간·혼잡도 대시보드
시간대별 혼잡 구간을 시각화합니다.
예약·방문 수요 예측표
방문 수요를 예측해 운영 계획을 돕습니다.
의료 소모품 사용·재고 분석
소모품 사용 추이와 보충 시점을 분석합니다.
공개·가상·비식별 데이터로 실습하며, 실제 업무 적용 전 담당자 검토가 필요합니다. 투자·신용 판단, 진단·처방 및 설비 자동 제어는 포함하지 않습니다.
In the Classroom
AI 교육 & 밋업 현장사진
데이터·AI 교육부터 앰배서더 활동까지, 현장의 기록입니다.
Experience
직접 설계하고, 끝까지 가르친 경험.
팀스파르타의 약 4.5개월 Data Science 교육 커리큘럼을 직접 설계하고 강의했습니다. 개념 학습부터 프로젝트와 결과 발표까지 연결하는 교육 경험을 기업 맞춤 과정에 담습니다.
약 4.5개월 과정
Data Science 커리큘럼 직접 설계 및 강의
이론부터 프로젝트까지
SQL·Python·통계·ML 강의와 분석 전 과정 멘토링
실습 자료 직접 제작
이론·실습 코드·과제 및 데이터셋 제작 경험
데이터의 시작부터 AI의 실행까지
- 01
데이터 수집
DB·API로 필요한 데이터 확보
출처·접근 권한·수집 구조 이해
- 02
데이터 전처리
결측·중복·오류 데이터 정제
자료형·스키마·품질 기준 설계
- 03
데이터 분석
SQL·통계·시각화로 패턴 탐색
가설 검증과 업무 인사이트 도출
- 04
ML & DL
예측·분류·군집·신경망 학습
성능 평가·과적합·오류 해석
- 05
AI
Agent·Multi-Agent 설계
MCP 연동·자동화·결과 검증
AI 활용만 가르치지 않습니다.
데이터와 CS 기초부터 함께 설계하고 교육합니다.
프로그래밍·자료구조·알고리즘, 데이터베이스, 네트워크·API, 시스템과 보안을 실습에 연결합니다. 도구 사용법을 넘어 데이터가 흐르는 원리를 이해하고, 직접 문제를 해결하는 역량을 기릅니다.
주요 경력
Data Forest CEO
기업·대학 AI 교육 과정 설계 및 운영, 데이터 기반 AI 서비스 컨설팅, 기업 AI 모델 기술 피드백.
팀스파르타 · Data Science 교육 설계·강의
약 4.5개월 과정의 커리큘럼 직접 설계 및 강의. 내일배움캠프 1·2·4·6·10기 전담 튜터로 SQL·Python·통계·머신러닝 교육, 실습 자료 제작과 프로젝트 멘토링 진행.
Grepp · 데이터 분석 프로젝트 멘토링
데이터 분석 트랙 5·7·8·9기 전담 튜터. 분석 기획·EDA·모델링·인사이트 도출·발표까지 지도하고 포트폴리오 코칭 진행.
NCSOFT · Devsisters · Netmarble · NEOWIZ
데이터 분석·사이언스 실무. 고객 분석, 매출 예측, 대시보드 구축, 리포트 자동화 및 A/B 테스트.
TeamSparta Best Tutor · 2025
Process
목표를 확인하고, 실행까지 연결합니다.
- 01
교육 대상·업무 진단
교육 목적, 참가자 수준과 실습 환경을 확인합니다.
- 02
맞춤 과정 제안
주제·시간·실습 범위와 제공 자료를 협의합니다.
- 03
교육·현업 과제 실습
업무와 연결되는 문제를 풀고 결과를 검토합니다.
- 04
결과·후속 과제 정리
적용 가능한 업무와 다음 실행 항목을 정리합니다.
FAQ
교육 전에
궁금한 것들.
코딩 경험이 없어도 참여할 수 있나요?
AI 기초·업무 활용 과정은 참가자 수준에 맞춰 구성할 수 있습니다. Python·SQL 등 기술 실습 과정은 필요한 사전 지식을 상담에서 안내합니다.
온라인 교육이나 방문 출강도 문의할 수 있나요?
희망하는 방식과 장소를 문의에 남겨 주세요. 일정, 인원, 실습 환경을 확인한 뒤 진행 가능 여부를 안내합니다.
사내 자료로 실습할 수 있나요?
자료의 공개 범위와 사용 가능 도구를 먼저 협의합니다. 기밀·개인정보가 있는 원본 대신 비식별화 자료나 예제 데이터 사용을 검토합니다. 문의 폼에는 기밀 자료를 입력하지 말아 주세요.
교육에 필요한 준비물은 무엇인가요?
실습 과정은 일반적으로 노트북과 인터넷 환경이 필요합니다. 사용할 도구의 계정·이용권·설치 여부는 확정된 커리큘럼에 맞춰 별도로 안내합니다.
맞춤 교육과 견적은 어떻게 정하나요?
교육 목표, 인원, 시간, 난이도, 교안 맞춤 범위와 후속 지원을 바탕으로 제안합니다. 일정과 인원이 미정이어도 상담할 수 있습니다.
교안·실습 파일과 교육 후 지원도 포함되나요?
제공 자료, 과제 피드백과 후속 상담의 범위는 과정 제안 시 함께 정합니다. 모든 과정에 동일한 지원이 포함되는 것은 아닙니다.
Contact
우리 조직에 맞는
AX 교육을 이야기해요.
정해진 내용만 남겨 주세요.
교육 목적을 확인한 뒤 회신 이메일로 안내드립니다.
일정과 진행 가능 여부는 상담 후 확정합니다.