5/23 토요일 워크샵 목표10:00 ~ 12:00우리 교육과정 12주의 의미
1년동안의 내 “커리어 Step-Up 기회 비용에서 차지하는 비중” : 꽤 큼 50%
격동의 AI 기술 변화가 있는 이 시기에 아주 가치있는 시간이어야 함
“직장인이라서, 비전공자라서 교육의 강도가 부담입니다” → 낮은 부담의 쉬운 수업과 느슨한 교육 목표 ⇒ 고강도의 목표 하에 “내가 최대한 소화할 수 있는” 조절된 일정 소화
커리큘럼 이상의 것을 전달하려고 노력
→ 유익하다! + 이타성이 느껴진다! → 감사합니다!
심화된 내용, 추가 토픽이 등장 ⇒ 어렵다는 피드백 있음
졸업하는 순간, 이론과 떨어지는 순간 → 상실된 발전 회로가 큼 학습 부담 자체에 대한 기준이 높지 않은 경우 → 스스로에 대한 난이도 습득 기대치 ⇒ 역량 발전의 천장이 됩니다.
현재 기술 필드에서 요구받는 “평균적 기대치” + “탁월성의 기준” + “습득 속도의 기대치” ⇒ 여러분이 그대로 느끼실 수 있게 전달드리기 위해서 노력함
“교육 전체/챕터별 흐름을 요약” 원합니다 → 여러가지 형태로 “흐름, 맥락” 전달을 먼저 해드리기 위해서 노력 중
AI 서비스별 토큰 쿼터 부담
비싼 프론티어 모델 사용하지 않는 방법으로 해소 → 프롬프트의 “재현 가능성” , 하네스 구축을 통해서 “확보하는 형태”의 마인드로 작업 ⇒ 무료 모델을 사용했을 때 동일 작업을 하기가 쉽다. (OpenCode 의 무료 모델들, 구글 소형 로컬 모델 Gemma, 또는 중국 발 무료 모델들)
파격 할인 행사 기회를 찾아서 구독하기 → 최근 경쟁 심각한 국면에 주목오프라인에서의 의사소통 밀도가 훨씬 높은데, 온라인에서도 편하게 질문해 주시면 좋겠습니다!
6월 13일) 1회 더 (비공식) 오프라인 워크샵을 고려 중입니다.교육에서 꼭 찾아가셨으면 하는 가치와 효용
어필할 수 있는 방향 찾기 (커뮤니티, 회사 내 소통과 포지셔닝)일률적인 포맷 정리 라는 불필요한 목표를 내려놓음)
→ 일률적인 교안 포맷 XXX
⇒ 5가지 정도 방향으로 챕터별, 주제별로 진행하기에 좋은 방식을 따름
“교육 기록을 ‘쉽게 복습할 수 있는 구성’으로 제공해 주셨으면 좋겠습니다.”
주간회고만 도입한 이유
⇒ 바삐 학습! 손을 바삐해서 아래와 같은 내용을 정리해 보시면 좋습니다!
: 모르는 것, 더 깊이 볼것, 내 질문, 프로젝트 적용하고 싶은 방향 등영상 복습을 제공해 드리고 있습니다.학술 이론과 필드의 일반론
기본 작업 가이드
작업 순서 워크플로우 정의
해당 필드의 기본 워크플로우가 무조건 있음! 모르겠을 경우 기본 플로우를 도출하는 AI 심층 리서치 돌리기
ex) 데이터 정제 → 정제 데이터 유효성 검토 (값의 범위 등) → 범주-수치 구분 → 기초 통계 추출 → 기본 차트 추출 및 시각적 EDA(Explorative Data Analysis) → 이후 구체적인 고도한 분석 관점 적용으로 마무리