핵심 01.
AI 도구 Cursor & MCP 를 활용한
데이터 분석 자동화 워크플로우
가장 핫한 자동화 & 생산성 AI 도구인 Cursor와 MCP를 활용하여
데이터 분석 자동화 워크플로우를 완벽하게 이해할 수 있습니다.
AI로 한 번에 끝내는 데이터분석 자동화
일주일 넘게 걸릴 데이터 분석 업무를
단, 몇 시간만에 끝낼 수 있다?
AI로 데이터 수집 및 추출하고
데이터 분석 파이프라인 만들어 워크플로우 자동화하기
반복적이고 손 많이 갔던 데이터 분석이
'빠르고 유연하게' 자동화됩니다.
이런 분들께 강력하게 추천드립니다!
이 모든 걸 가능하게 하는 AI 도구
Cursor & MCP
이제 데이터 분석에서도 AI를
'도구'가 아니라 '동료'로 활용할 수 있는 전환점이 왔습니다.
핵심 02.
자연어 기반 데이터 분석으로 끝내는
5가지 실전 프로젝트 레이아웃 구성부터 인터랙션까지! 최신 트렌드를 반영한 5가지 실습 예제를 통해 현업에서도 바로 사용 가능한 수준의 결과물을 만들어볼 수 있습니다.
5가지 실전 프로젝트 레이아웃 구성부터 인터랙션까지! 최신 트렌드를 반영한 5가지 실습 예제를 통해 현업에서도 바로 사용 가능한 수준의 결과물을 만들어볼 수 있습니다.
핵심 03.
AI 기반 데이터 분석과 자동화 워크플로우를 위한
필수 AI 도구 학습과 프롬프트 엔지니어링 데이터 분석가로 반드시 알아야할 필수 AI 도구(Cusor, ChatGPT 등)를 익히고, AI와 데이터 분석을 결합한 실전 기법까지 학습합니다.
필수 AI 도구 학습과 프롬프트 엔지니어링 데이터 분석가로 반드시 알아야할 필수 AI 도구(Cusor, ChatGPT 등)를 익히고, AI와 데이터 분석을 결합한 실전 기법까지 학습합니다.
핵심 04.
글로벌 금융 & IT 대기업 출신 데이터 분석 전문가의
AI 기반 데이터 분석 실무 노하우 직접 실무에 적용하며 터득한 스킬과 노하우를 모두 공유합니다.
IT, 금융 분야 대기업 출신 데이터 사이언티스트 실무자 강사님께 모든걸 배워가세요!
AI 기반 데이터 분석 실무 노하우 직접 실무에 적용하며 터득한 스킬과 노하우를 모두 공유합니다.
IT, 금융 분야 대기업 출신 데이터 사이언티스트 실무자 강사님께 모든걸 배워가세요!
01
데이터 분석 자동화 워크플로우의 시작
Cursor & MCP 활용한 데이터 분석
자동화 & 생산성 AI 대표 도구인 Cursor와 MCP에 대한 기본적인 이해와 함께
각 도구에 대한 활용법을 바탕으로 데이터 분석 자동화 워크플로우를 완벽하게 이해할 수 있습니다.
Cursor & MCP 활용한 단계별 데이터 분석 방법론
STEP 1
MCP(Model Context Protocol)
- Intro : Model, Context and Protocol
- Cursor에 MCP 설치하기
- 기존 MCP들 활용
- Build Your Own MCP
STEP 2
Cursor 기반 데이터 분석 방법
- A/B test와 통계적 가설 검정
- Bayesian Statistics
- Causal Inference
- ML modeling with PyTorch
STEP 3
Cursor 기반 자동 SQL 쿼리 생성 및 시각화
- BigQuery 가이드라인
- 자연어 SQL을 통한 public data access
- Web 기반 시각화 자동화 Streamlit / Plotly 인터랙티브 대시보드 제작
02
자연어 기반 데이터 분석으로
끝내는 5가지 실전 프로젝트
다양한 도메인 내 실무 프로젝트 5가지를 단계 별로 진행하며
자연어 기반 데이터 분석 실무 역량을 얻을 수 있습니다.
01. 시계열 예측 및 Text Embedding
공공데이터
미국 가구당 전력 소비 패턴 분석 및 예측 시스템 구축
미국 가구의 시간대별 전력 소비 데이터를 기반으로 소비 패턴을 시각화하고, 머신러닝 예측 모델을 통해 향후 전력 소비량을 자동 예측하는 시스템을 구축하여, 정기적인 예측 결과를 리포트 형식으로 자동 배포합니다.
STEP 1. 미국 전력 소비 오픈 데이터셋 로드 및 이상치 제거
STEP 2. Cursor를 통한 전력 소비 시계열 시각화 및 주요 요일·시간대별 패턴 분석
STEP 3. Prophet 또는 LSTM 기반 전력 소비 예측 모델 구축
STEP 4. 예측 결과 리포트 자동화: MCP를 활용해 매일 Slack/Notion에 예측값 전송
STEP 2. Cursor를 통한 전력 소비 시계열 시각화 및 주요 요일·시간대별 패턴 분석
STEP 3. Prophet 또는 LSTM 기반 전력 소비 예측 모델 구축
STEP 4. 예측 결과 리포트 자동화: MCP를 활용해 매일 Slack/Notion에 예측값 전송
SNS
트위터 Dataset을 활용한 Sentiment 분류기 구축
트위터 감성 분석용 데이터셋을 기반으로 텍스트 전처리, 벡터화, 모델 학습, 예측까지 전체 감성 분류 파이프라인을 생성형 AI 기반으로 구축하고 실시간 키워드 트렌드 분석과 감성 변화 추적 리포트까지 자동화할 수 있습니다.
STEP 1. Twitter 감성 라벨링 데이터셋 로드 및 Cursor 기반 전처리
STEP 2. Cursor + GPT를 활용한 벡터화 및 분류 모델 선택
STEP 3. 테스트 트윗에 대한 실시간 감성 분류기 구축 및 시각화
STEP 4. 특정 키워드에 대한 트윗 수집 → 일간 감성 트렌드 분석 리포트 자동 전송
STEP 2. Cursor + GPT를 활용한 벡터화 및 분류 모델 선택
STEP 3. 테스트 트윗에 대한 실시간 감성 분류기 구축 및 시각화
STEP 4. 특정 키워드에 대한 트윗 수집 → 일간 감성 트렌드 분석 리포트 자동 전송
02. 실제 비즈니스와 산업 인사이트 도출
스포츠
NBA 선수 & 경기 데이터 시각화
NBA 선수/경기 데이터를 활용해 데이터 분석의 전 과정을 Cursor와 MCP 기반으로 end-to-end 구현해보고, 실시간 경기 결과 기반의 자동 대시보드 업데이트까지도 직접제작합니다.
STEP 1. NBA 공식 API 또는 Kaggle 데이터셋 기반 선수/팀 경기 기록 수집
STEP 2. 주요 스탯 분석 (득점 분포, 팀별 승률, 시즌별 변화 등)
STEP 3. Streamlit or Dash를 활용한 인터랙티브 대시보드 생성
STEP 4. 일일 경기 종료 후 자동 데이터 갱신 및 대시보드 배포 자동화
STEP 2. 주요 스탯 분석 (득점 분포, 팀별 승률, 시즌별 변화 등)
STEP 3. Streamlit or Dash를 활용한 인터랙티브 대시보드 생성
STEP 4. 일일 경기 종료 후 자동 데이터 갱신 및 대시보드 배포 자동화
SNS
AI 잡마켓 분석 및 인사이트 대시보드 구축
채용 공고 텍스트에서 필요한 기술 스택과 자격 요건을 AI 통해 자동 추출하여 직무별 스킬 매핑 테이블을 생성합니다.
STEP 1. 채용 공고 데이터 로드 및 전처리
STEP 2. NLP 모델 적용·기술 스택 추출
STEP 3. 키워드 중요도 분석 및 시각화
STEP 1. 채용 공고 데이터 로드 및 전처리
STEP 2. NLP 모델 적용·기술 스택 추출
STEP 3. 키워드 중요도 분석 및 시각화
03. AI 챗봇 에이전트
CS
AI 에이전트 위한 RAG 시스템 구축
내부 문서를 기반으로 질문에 답변하는 Retrieval-Augmented Generation 시스템을 구현해보고 벡터 DB와 LLM을 활용해 사내 지식 검색 챗봇의 프로토타입을 완성합니다.
STEP 1. 문서 전처리·임베딩 생성 후 Vector DB 저장
STEP 2. 검색 쿼리 기반 문서 검색
STEP 3. LLM 연동·응답 생성 및 UI 배포
STEP 2. 검색 쿼리 기반 문서 검색
STEP 3. LLM 연동·응답 생성 및 UI 배포
03
바이브 데이터 분석을 위한
AI 기초 활용법 & 프롬프트 엔지니어링 학습
비전공자도 바로 데이터 분석 가능하도록 바이브 데이터 분석을 위해 반드시 필요한
AI 기술 및 툴에 대한 기초와 프롬프트 엔지니어링까지 한번에 배워볼 수 있습니다.
데이터 분석을 위해 반드시 학습해야 할 AI 기술과 도구
- AI시대의 데이터 분석가의 역할 변화
- AI tools의 활용: Cursor, ChatGPT 최근 변화와 가격 정책 등
- Cursor 소개 및 설치, 환경 설정
- 패키지 관리 툴 소개: uv
- ChatGPT를 이용한 데이터 분석
- 코드 중심의 데이터 분석
대규모 데이터 모델과 데이터분석 결합을 위한 필수 AI 학습
- Vibe Coding 개념 소개
- LLM 모델의 기초
- 프롬프트 엔지니어링
- 실습: Data / AI 관련 job posting 분석
04
실무에서 바로 적용할 수 있도록! 글로벌 금융 & IT 대기업 출신
데이터 분석 전문가 강사님의 노하우를 한번에
안녕하세요.
저는 퀀트 트레이더이자 머신러닝, 데이터 사이언스, 그리고 AI 기반 워크플로우 자동화를 실무 현장에서 고민하고 연구해온 데이터 과학자 이주호입니다.
이 강의는 반복적인 보고서 작업, 시간 소모가 큰 데이터 추출,
그리고 분석 커뮤니케이션에 어려움을 겪는 분들을 위해 만들었습니다.
특히, 생성형 AI의 잠재력을 직접 코드를 작성하는 일 없이도 데이터 분석 파이프라인을 구축할 수 있는 레벨까지 끌어올리고자 노력했습니다. 이 과정을 통해 여러분이 AI를 '도구'가 아니라 '동료'로 활용할 수 있는 전환점을 마련하시길 바랍니다.
이 강의는 반복적인 보고서 작업, 시간 소모가 큰 데이터 추출,
그리고 분석 커뮤니케이션에 어려움을 겪는 분들을 위해 만들었습니다.
특히, 생성형 AI의 잠재력을 직접 코드를 작성하는 일 없이도 데이터 분석 파이프라인을 구축할 수 있는 레벨까지 끌어올리고자 노력했습니다. 이 과정을 통해 여러분이 AI를 '도구'가 아니라 '동료'로 활용할 수 있는 전환점을 마련하시길 바랍니다.
이주호
현) HyperConnect 데이터 사이언티스트
전) NAVER, 인공지능 연구원
전) 퀀트 트레이더, 싱가포르 헤지펀드 Haafor
전) 프랍 헤지펀드 Psi Technologies, CEO
서울대학교 물리천문학부
PhD in Physics, Rutgers University
전) NAVER, 인공지능 연구원
전) 퀀트 트레이더, 싱가포르 헤지펀드 Haafor
전) 프랍 헤지펀드 Psi Technologies, CEO
서울대학교 물리천문학부
PhD in Physics, Rutgers University
저서/논문
- Y.J. Park, D. Kim, F. Odermatt, J. Lee, and K.M. Kim, ICDM, 378 (2022)
- J. Lee and C. H. Yee Phys. Rev. B 95, 205126 (2017)
- J. Lee and K. Haule Phys. Rev. B 95, 155104 (2017)
- J. Lee and K. Haule Phys. Rev. B 91, 155144 (2015)
- J. Lee and C. H. Yee Phys. Rev. B 95, 205126 (2017)
- J. Lee and K. Haule Phys. Rev. B 95, 155104 (2017)
- J. Lee and K. Haule Phys. Rev. B 91, 155144 (2015)
강의를 들으며 궁금한 점은
패스트캠퍼스 질의응답 채널 (디스코드)에 질문할 수 있어요! 실습 중 에러가 나면? 질의응답 커뮤니티에 바로 질문하세요!
같은 에러를 해결해 본 수강생, 같은 고민을 가진 수강생 동료와 고민을 나눠요!
* 강사님은 커뮤니티에 참여하시지만, 강사님의 답변이 필수는 아닙니다.
* 커뮤니티는 2025. 10. 31 ~ 2026. 10. 31 동안 운영됩니다.
* 온라인 수강생 전용 디스코드 Q&A 채널이 운영되며 채널 링크는 별도 안내됩니다.
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* 강사님은 커뮤니티에 참여하시지만, 강사님의 답변이 필수는 아닙니다.
* 커뮤니티는 2025. 10. 31 ~ 2026. 10. 31 동안 운영됩니다.
* 온라인 수강생 전용 디스코드 Q&A 채널이 운영되며 채널 링크는 별도 안내됩니다.
단순 수강을 넘어,
실력·성과·커리어까지 완성하는 풀 패키지 혜택
당장 써먹는 분석 코드·문법·템플릿 모음
+ PLUS 1
외우지 않아도 바로 배껴쓰는, 코드 치팅본
01 | 실무에서 바로 활용가능한 chatGPT 프롬프트 50+
분석 방향부터 가설 설정까지 막막할 때?질문만 복붙해도 흐름이 잡히는 실전형 프롬프트 템플릿을 제공합니다.
02 | 자주 쓰는 SQL 문법 및 쿼리 작성 요약본 20+
매번 검색하기 지쳤다면?실무에서 자주 쓰는 SQL 구문과 쿼리 예시를 한 장에 요약해 정리했습니다.
+ PLUS 2
프로젝트만으로 연습이 부족하다면?
다양한 케이스에 직접 적용해 볼 수 있는 데이터와 코드까지!
01 | 데이터 분석 RAW DATA 253종
잘 정리된 데이터만으로 리얼한 데이터 분석을 경험할 수 없습니다.실무의 데이터에는 필요 없는 노이즈가 잔뜩 껴 있기 때문이죠!
그래서 최대한 현실 데이터와 가까운 253종의 데이터를 준비했습니다.
02 | 데이터 분석 코드 10,000 줄 제공
당장 데이터 분석을 해야 한다면?기본만 배우고 바로 복붙해서 쓸 수 있는 데이터 분석 코드
10,000 줄을 제공해드립니다.
Question 1
어떤 사람이 들으면 좋나요?
데이터 분석가나 개발자가 아닌 비전공자도 들어도 되나요?
어떤 사람이 들으면 좋나요?
데이터 분석가나 개발자가 아닌 비전공자도 들어도 되나요?
이번 강의는 특히 이런 분들이라면 꼭 들으시길 추천드립니다!
· 비개발자 중 데이터 분석/리포트를 자주 해야 하는 분
· 최신 생성형 AI tool 을 데이터 분석에 적용하고 싶은 분석가
· 개발자로서 코딩은 능숙하지만 데이터 자동화에 어려움을 느끼는 초중급 분석가
· 기업 내 AI 도입을 실무 생산성 중심으로 적용하고 싶은 팀장/리더
> 전체적으로 초/중급자를 위한 강의로 별도의 선수지식이 필요 없습니다
· 비개발자 중 데이터 분석/리포트를 자주 해야 하는 분
· 최신 생성형 AI tool 을 데이터 분석에 적용하고 싶은 분석가
· 개발자로서 코딩은 능숙하지만 데이터 자동화에 어려움을 느끼는 초중급 분석가
· 기업 내 AI 도입을 실무 생산성 중심으로 적용하고 싶은 팀장/리더
> 전체적으로 초/중급자를 위한 강의로 별도의 선수지식이 필요 없습니다
Question 2
이번 강의를 듣고나면 어떻게 변화할 수 있을까요?
이번 강의를 듣고나면 어떻게 변화할 수 있을까요?
데이터를 단순히 분석 하는 것을 넘어 비즈니스 업무 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 뽑아내는 작업은 생각보다 상당한 시간과 작업이 소요됩니다.
반복적인 보고서 작업, 시간 소모가 큰 데이터 추출, 그리고 분석 커뮤니케이션에 어려움을 겪는 분들께서 이 강의를 듣고나면 업무 전반에 걸쳐 효율적이고 최적화된 워크플로우를 구축하여 업무 생산성을 극도로 높일 수 있습니다.
특히, 생성형 AI의 잠재력을 직접 코드를 작성하는 일 없이도 데이터 분석 파이프라인을 구축할 수 있는 레벨까지 끌어올리는 노하우 까지 모두 담은 만큼 데이터 분석 뿐만 아니라 업무 전반에 걸쳐 자동화 & 최적화가 가능할 것입니다.
반복적인 보고서 작업, 시간 소모가 큰 데이터 추출, 그리고 분석 커뮤니케이션에 어려움을 겪는 분들께서 이 강의를 듣고나면 업무 전반에 걸쳐 효율적이고 최적화된 워크플로우를 구축하여 업무 생산성을 극도로 높일 수 있습니다.
특히, 생성형 AI의 잠재력을 직접 코드를 작성하는 일 없이도 데이터 분석 파이프라인을 구축할 수 있는 레벨까지 끌어올리는 노하우 까지 모두 담은 만큼 데이터 분석 뿐만 아니라 업무 전반에 걸쳐 자동화 & 최적화가 가능할 것입니다.
Question 3
이번 강의 실습 환경은 어떻게 되나요?
이번 강의 실습 환경은 어떻게 되나요?
*25년 8월 기준
·Cursor AI Pro 플랜 ($20/월) 권장드립니다.
· ChatGPT
· Jupyter
· Markdown
· Streamlit
· Plotly
*툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트 등에 따라, 강의에서의 UI와 기능과 실제 수강에 차이가 있을 수 있습니다.
*본 강의는 특정 시점의 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두고 있으며, 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 별도로 제공되지 않습니다.
·Cursor AI Pro 플랜 ($20/월) 권장드립니다.
· ChatGPT
· Jupyter
· Markdown
· Streamlit
· Plotly
*툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트 등에 따라, 강의에서의 UI와 기능과 실제 수강에 차이가 있을 수 있습니다.
*본 강의는 특정 시점의 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두고 있으며, 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 별도로 제공되지 않습니다.
Question 4
이번 강의 수강을 위해 사전지식이 필요한가요?
이번 강의 수강을 위해 사전지식이 필요한가요?
· 파이썬 & SQL 에 대한 기초적인 이해가 있으시면 더욱 좋습니다.
번들 패키지 구매
AI 활용 데이터 분석 시너지 패키지 OPEN!
더 정확하고 빠른 데이터 분석
총 2과목
AI로 한 번에 끝내는 데이터 분석 자동화정가 400,000원
2025 데이터분석 Master Class정가 600,000원
데이터 분석에 MCP와 Cursor를 더하면
당신의 데이터 분석 여정이 달라집니다. 업계 최초 공개, 지금 만나보세요!
가격1,000,000원
할인 판매가62% 할인375,200원
12개월 할부월 31,267원