AID 30+ 집중캠프 - 오프라인 과목 이수

[교육과정 소개] 본 과정은 한의·식품·뷰티 3개 산업 분야를 중심으로 설계된 실습형 프로그램으로, 현업 데이터를 활용해 마케팅 분석 및 전략 수립 과정을 직접 수행하는 단계입니다. 각 산업별 주요 마케팅 데이터를 기반으로 소비자 행동 분석, 트렌드 예측, 마케팅 전략 수립을 진행하며, 학습자는 팀 단위로 해커톤·캡스톤 프로젝트를 수행합니다. 생성형 AI(GPT) 기반 제품 추천 시스템 구축, 데이터 기반 마케팅 전략 기획서 작성, 결과 발표 및 상호 평가 등의 과정을 통해 실무 중심의 데이터 분석 및 협업 능력을 강화합니다. 본 과정은 전문가 멘토링, 피드백, 조별 토론을 통해 학습자의 실무 적응력을 높이고, 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 데이터 마케팅 역량을 완성하도록 설계되었습니다. [교육과정 정보] 학습시간: 직군별로 각각 16시간 교수자: 노종성, 이현주, 박승희, 심임보, 김수야 학습방법: 오프라인 강의 [교육과정 상세] 1. 한방 1. 한의 및 한방산업의 데이터 이해 및 정리 한의 및 한방산업 주요 마케팅 데이터의 종류와 특징 익히기 주어진 데이터를 정리하고 필요한 정보 추출하기 데이터 정리 후 기본적인 인사이트 도출해 보기 2. 한의 및 한방산업 마케팅 데이터 분석 실습 한의 및 한방산업 데이터를 활용하여 소비자 행동을 분석하는 방법 배우기 매출, 고객 반응 등을 분석하는 간단한 실습 진행하기 분석 결과를 정리하고 발표하는 연습하기 3. 한의 및 한방산업 마케팅 전략 수립 및 평가 분석한 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 세우는 방법 배우기 팀별로 가상의 마케팅 전략을 수립하고 평가하기 전략의 강점과 보완할 점을 토론하며 개선하기 4. [캡스톤] 한의 및 한방산업마케팅 데이터 활용 실전 과제 실제 한의 및 한방산업 데이터를 활용하여 종합적인 마케팅 전략 설계하기 분석 결과를 활용해 효과적인 마케팅 방안 도출하기 팀별 최종 발표 및 피드백 받기 5. 한의 및 한방산업 트렌드 및 소비자 데이터 분석 식품 시장 트렌드 분석 및 데이터 수집 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 6. [해커톤] 생성형 AI 기반 및 파이썬 기반 제품 추천 시스템 구축 생성형 AI(GPT 등)를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템 파이썬 코딩 실습 7. [캡스톤] 생성형 AI 활용, 데이터 분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 (5주차) 한의 및 한방산업 시장 트렌드 분석 및 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 결과를 활용한 생성형 AI를 통한 마케팅 전략 기획서 작성하기 실습 (6주차) 생성형 AI를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템의 마케팅 활용 보고서 작성하기 8. [발표] 캡스톤 결과 발표 및 토론 (7주차) 생성형 AI를 활용한 데이터분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 결과 발표 팀별 결과에 대한 상호평가 및 토론 [식품] 1. 식품산업의 데이터 이해 및 정리 식품산업 주요 마케팅 데이터의 종류와 특징 익히기 주어진 데이터를 정리하고 필요한 정보 추출하기 데이터 정리 후 기본적인 인사이트 도출해 보기 2. 식품산업 마케팅 데이터 분석 실습 식품산업 데이터를 활용하여 소비자 행동을 분석하는 방법 배우기 매출, 고객 반응 등을 분석하는 간단한 실습 진행하기 분석 결과를 정리하고 발표하는 연습하기 3. 식품산업 마케팅 전략 수립 및 평가 분석한 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 세우는 방법 배우기 팀별로 가상의 마케팅 전략을 수립하고 평가하기 전략의 강점과 보완할 점을 토론하며 개선하기 4. [캡스톤] 식품산업마케팅 데이터 활용 실전 과제 실제 식품산업 데이터를 활용하여 종합적인 마케팅 전략 설계하기 분석 결과를 활용해 효과적인 마케팅 방안 도출하기 팀별 최종 발표 및 피드백 받기 5. 식품산업 트렌드 및 소비자 데이터 분석 식품 시장 트렌드 분석 및 데이터 수집 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 6. [해커톤] 생성형 AI 기반 및 파이썬 기반 제품 추천 시스템 구축 생성형 AI(GPT 등)를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템 파이썬 코딩 실습 7. [캡스톤] 생성형 AI 활용, 데이터 분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 (5주차) 식품 시장 트렌드 분석 및 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 결과를 활용한 생성형 AI를 통한 마케팅 전략 기획서 작성하기 실습 (6주차) 생성형 AI를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템의 마케팅 활용 보고서 작성하기 8. [발표] 캡스톤 결과 발표 및 토론 (7주차) 생성형 AI를 활용한 데이터분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 결과 발표 팀별 결과에 대한 상호평가 및 토론 [뷰티] 1. 뷰티산업의 데이터 이해 및 정리 뷰티산업 주요 마케팅 데이터의 종류와 특징 익히기 주어진 데이터를 정리하고 필요한 정보 추출하기 데이터 정리 후 기본적인 인사이트 도출해 보기 2. 뷰티산업 마케팅 데이터 분석 실습 뷰티산업 데이터를 활용하여 소비자 행동을 분석하는 방법 배우기 매출, 고객 반응 등을 분석하는 간단한 실습 진행하기 분석 결과를 정리하고 발표하는 연습하기 3. 뷰티산업 마케팅 전략 수립 및 평가 분석한 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 세우는 방법 배우기 팀별로 가상의 마케팅 전략을 수립하고 평가하기 전략의 강점과 보완할 점을 토론하며 개선하기 4. [캡스톤] 뷰티산업마케팅 데이터 활용 실전 과제 실제 뷰티산업 데이터를 활용하여 종합적인 마케팅 전략 설계하기 분석 결과를 활용해 효과적인 마케팅 방안 도출하기 팀별 최종 발표 및 피드백 받기 5. 뷰티산업 트렌드 및 소비자 데이터 분석 뷰티 시장 트렌드 분석 및 데이터 수집 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 6. [해커톤] 생성형 AI 기반 및 파이썬 기반 제품 추천 시스템 구축 생성형 AI(GPT 등)를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템 파이썬 코딩 실습 7. [캡스톤] 생성형 AI 활용, 데이터 분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 (5주차) 뷰티 시장 트렌드 분석 및 소비자 구매 패턴 분석 및 시각화 실습 결과를 활용한 생성형 AI를 통한 마케팅 전략 기획서 작성하기 실습 (6주차) 생성형 AI를 활용한 소비자 세분화 및 추천 시스템의 마케팅 활용 보고서 작성하기 8. [발표] 캡스톤 결과 발표 및 토론 (7주차) 생성형 AI를 활용한 데이터분석 결과 기반 마케팅 전략 수립 결과 발표 팀별 결과에 대한 상호평가 및 토론