[오프닝데이] KT AI/DX 오리엔테이션 - 프로그램 안내 (2.20.24) in 국립중앙도서관🚪

사전학습이 끝나고 찾아온 첫 오리엔테이션 시간!

💠오프닝데이/오리엔테이션 (2/20)

• 1️⃣ 프로그램 순서 및 교육장, 운영체계 소개
• 2️⃣ 취업역량강화
• 3️⃣ 반별 OT

• 💠전문가 특강 - [주제: 데이터기반 의사결정과 데이터 활용전략]
• 🩷국립중앙도서관 첫방문

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오늘의 OT 진행은 다음과 같이 이루어졌다.

1️⃣프로그램 순서 및 교육장, 운영체계 소개  

 

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에이블러 교육을 지도하시는 교수님의 말씀과 선배들의 인터뷰를 통해

교육의 취지와 핵심을 파악하고 응원을 통해 힘을 얻었다✊

⭐⭐ 자문교수님 인터뷰 

 

POINT : 기술적 이론적 지식도 중요하지만 현장의 domain knowledge 이 더 중요하다고 하셨다!

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지금은 그저 부러운😍선배들의 인터뷰를 기반해서

공부계획을 짜는데 도움이 되었다.

⭐⭐⭐ 3기 수료생  인터뷰(2명)

Q1 에이블스쿨 과정 중 가장 도움이 되었다고 생각하는 커리큘럼?	빅 프로젝트
Q2 어떤 역량을 키울 수 있나요?	AI, DX 기초와 미니, 빅 프로젝트를 통해 동기들과 협력을 하며 실무적인 역량을 키울 수 있었다.
Q3 코딩에 대한 기초지식 없어도 교육 참여에 어려움 없나요?	걱정할 필요 없다. 기초와 커리큘럼이 잘 짜여 있어서 그날그날 복습을 잘 하고 이해가 안되는 부분은 스스로 시간내서 심층적으로 공부하는 시간이 필요. 👉 my thought, 내 생각은 조금 다르다. 어차피 해야 하는 공부이고, 프로그래밍 언어를 공부하고 오는 것이 본인에게 좋을 것이라고 생각한다. 기간은 최소 적어도 1~3개월. + (길수록 좋다.) 책으로는 파이썬책1권을 여러번 돌려보고 사이트로는 프로그래머스나 백준 코딩연습을 하는 것이 좋다. 하다못해 정말 시간이 없다면 사전교육기간을 꽉꽉 파이썬 공부 시간을 채우기를 추천한다.
Q4 비대면 강의의 장점과 교육참여 팁을 공유해 주신다면?	1) 다시보기 가능. 2) 실습을 바로 병행 할 수 있음.
Q5 에이블스쿨 교육이 실무에서는 어떻게 활용되고 있나요?	빅프로젝트 할 때 리액트 사용하여 프론트엔드 취업이 가능하였고 AI기초지식이 도움이 되었다.
Q6 취업준비는 어떻게 하셨나요?	1) sql 학습 백준 학습하며 준비 2) 취업이 최우선으로 두고 경험정리 제일 먼저 이력서 + 포트폴리오 정리 프로그래머스, 원티드 ,오픈채팅방  계속 서류 넣기  계속 서류 넣으면서 약점 보강
Q7 교육과정 외 어떤 학습들을 하셨나요?	코딩테스트 문제 꾸준히 풀기
[memo] 현장을 뛰면서 직접 고객의 목소리(니즈) -> 솔루션을 고도화할 수 있다.

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AI 와 DX는 다른 커리큘럼은 다음과 같은데, AI개발자와 DX컨설턴트의 차이는 뭘까?

각 Track별(Ai / Dx) 커리큘럼 

• AI개발자의 경우, 데이터 분석부터 시작해서 예측이나 추천 모델을 개발을 하고, 이와 관련된 앱이나 웹까지 개발을 하는 것.
• DX컨설턴트의 경우는 데이터 분석부터 예측이나 추천 모델 개발까지 과정이 비슷하지만 그 이후 해당 로직을 들고, 실사업 혹은 플랫폼에 적용을 하기 위해서 기획을 세우고, 해당 로직으로 컨설팅을 한다.

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KT 에이블 스쿨에서는 교육과정 외로도

교육시작 3~4개월 후의 취업역량강화 프로그램을 통해서 취업에 도움이 되는 활동을 할 수 있다고 소개해주셨다.

2️⃣ 취업역량강화

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마지막으로는 나의 반이 정해졌다. 나는 5반>.< 

3️⃣ 반별 OT

 

☑️교육방식 : 온라인 + 오프라인

☑️출결이슈 

9:20~9:40 체크인 

9:40~2시  :지각

2시 이후 : 결석

 

✓  (외출관련)

1시간 미만이면  사전에 말씀 주시면 유동적으로 넘어가긴 합니다.

1시간 이상일시 외출처리 되거나 무단으로 됩니다.

 

✓  출석인정요청 : 7일이내에 인정요청 

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또 오리엔테이션 이후 전문가 특강을 통해서

우리가 배울 AI와 DX 기술들이 실제 산업과 기업에서 현재 어떻게 활용되고 있는지,

그 안에서 쓰이는 AI와 DX기술이 무엇인지, 마주칠 문제들의 정의들은 무엇일지 배울 수 있었다.

💠 전문가 특강 

[주제: 데이터기반 의사결정과 데이터 활용전략]

카이스트 조대곤 교수님

 

아래는 DX 업무와 관련되어, 직접 찾아 정리한 항목이다.

디지털 전환이란?

디지털 전환(Digital Transformation, DX)이란 인공지능, 클라우드, 데이터 등 디지털 기술을 기반으로 기업의 조직 문화, 비즈니스 모델 및 산업 생태계를 혁신하고 고객과 시장의 변화에 대응하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 기업으로 변환하는 과정을 뜻합니다.
* 핵심적인 5가지 지능정보기술(인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일, IoT)의 상호작용을 통해 디지털전환이 완성되는 중임

 

디지털화 vs 스마트공장 vs 디지털 전환

디지털화 (Digitalization)	스마트공장 (Smart Factory)	디지털 전환 (Digital Transfromation)
기업이 보유한 다양한 데이터들을 디지털 정보로 변환하고 여러 디지털 기술을 도입	제품의 전 과정을 ICT 기술과의 융합을 통해 스스로 처리하는 지능화 공장	디지털 기술을 기반으로 새로운 가치를 창출하는 기업으로의 변환 과정

 

 

스마트팩토리(Smart Factory)

단순 자동화 공장이 아닌, 제품의 기획-설계-생산-유통-판매 등 전 과정을 센서·클라우드·빅데이터·인공지능 등 ICT 기술과의 융합을 통해 스스로 데이터를 수집하여 기계의 상태나 공정의 진행률을 파악해 작업 명령을 내릴 수 있도록 설계된 ‘지능화 공장’을 의미합니다.

 

 

디지털 전환(DX)의 목표

디지털 전환(DX)의 목표는 디지털 전환 자체가 아닌, 디지털 전환을 통해 실질적으로 기업의 경쟁력을 강화하고 새로운 가치 창출에 기여하는 것입니다.
- ‘디지털 전환을 통해 경쟁자 대비 확실한 QCD(품질, 비용, 납기) 우위를 확보하게 되었고, 이를 기반으로 정체된 수요에도 불구하고 시장 점유율 확대와 마진 유지를 달성할 수 있었다’ 는 결과가 필요!

디지털 전환은 왜 필요한가?

코로나19 팬데믹을 겪으며 경제·사회 부문에서 디지털화의 잠재력이 강조되는 가운데, 디지털 기술과 그 응용이 향후 기후 중립과 지속가능한 생산 및 소비에까지 기여한다는 인식이 확산되었습니다. 특히 제조업 분야에서 디지털 기술을 융합한 스마트 제조 등의 디지털 전환이 촉진되고, IoT를 기반으로 한 서비스 제공 모델이 등장하는 등 제조업의 비즈니스 모델도 변화하고 있습니다. 이에 디지털 전환을 추진하여 기업의 효율성 및 생산성을 향상시켜 시장수요 및 산업구조 변화에 대응하고 경쟁력 확보하는 것이 중요합니다.

디지털 전환 기대효과

원가경쟁력 확보 업무 프로세스 개선, 생산의 아웃소싱, 물류·유통구조 개선 디지털 기술 적용을 통해 제품 설계 최적화 및 효율적인 소재부품 조달 등 스마트 공급망 및 재고관리시스템 구축	신제품·서비스 발굴 개발 및 차별화 혁신적인 제품 및 서비스 개발을 통한 새로운 비즈니스모델 발굴	생산성·효율성 향상 연구개발 기간 단축, 생산 최적화 및 불량률 최소화, 유지보수 비용 절감, 설비 자동화를 통한 생산성 및 효율성 향상 효율적인 제조공정, 가치사슬 최적화 등으로 탄소배출을 감소시켜 기후위기 대응에도 간접적으로 기여

 

참고, 출처

.https://www.bjfez.go.kr/kor/01866/01864/01865.web

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처음 듣는 비대면 강의라 집에서 들으면 풀어질까봐

마침 동생이 도서관간다고 해서 나도 갈래!하고 따라 나갔다.

와이파이도 끊기지 않고 잘 잡히고 책도 많고 분위기도 좋았다.

다만 집에서 조금 마음먹고 가야하는 거리여서 자주는 방문을 못할 것 같다.

그래도 첫 에이블 OT 날이 기억에 남게 해준 고마운 장소다.ㅎㅎ

🩷국립중앙도서관 첫방문

https://www.nl.go.kr/

국립중앙도서관

 

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Comment 3/26

동생이랑 처음가본 국립중앙도서관.

역시 '국립' + '중앙' 조합이라 그런지 시설이 좋았다.

 

벌써 한달이 지났네,

다행히 강의 잘 듣고 있고 봄도오고 동생도 취업했다.

초심잃지말고 힘내보자✊