개강일 지남
융합_데이터분석 기술을 활용한 디지털콘텐츠&마케팅 기획
메가스터디아이티(IT)아카데미학원 · 7회차 · 서울 강남구
Python데이터분석디자인K-디지털
프로그램 요약
"마케팅 OR 데이터분석? NO! 이제는 마케팅 AND 데이터분석" - 마케팅 전략적 사고 + 데이터 분석 감각 + AI 협업 역량 훈련
- 수업일정
- 2026.08.12 ~ 2027.02.18약 6개월
- 요일시간
- 월~금기관
- 모집정원
- 20명
- 총 시간
- 1,024시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 강남대로94길 13 (역삼동)오프라인
- 강의장
- 삼경빌딩 1~4층 전체, 5층 일부(501호)
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓데이터 분석 능력과 창의적 콘텐츠 기획 능력을 갖추고, 관련 분야로 취업하고자 하는 자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 1데이터 분석
데이터분석 기초(파이썬과 데이터처리) · Pandas와 Numpy를 활용한 데이터 정제 · 생성형 AI 활용(ChatGPT, Gemini 등) · 실제 웹사이트 데이터 수집 및 실습(무신사, Wconcept, 올리브영 등) · CRM 자동화 시스템 연계
- 2퍼포먼스 마케팅
GA4 세팅부터 GTM 연동까지 · 피그마 기반 UX/UI 기획 & 프로토타이핑 · 데이터 시각화 및 대시보드 제작 실습 · KPI를 달성하기 위한 개선 프로젝트 수행
- 3실무형 Teamwork 프로젝트(미니 2개+파이널 1개)
마케팅 미니 프로젝트: 프랜차이즈 브랜드 선정 및 경쟁사 차별화 전략 기획안 작성 · 데이터분석 미니 프로젝트: 실제 데이터를 기반으로 도출된 인사이트를 마케팅 전략과 연결 · 최종 융합 파이널 프로젝트: 데이터 분석&마케팅 전략 수립
고용24 등록 교과목 18개 보기
- 데이터분석 도구 Python 학습-프로젝트 기획과 관리, 관리도구 -포트폴리오 관리, 관리도구 -생성형 AI - 프롬프트 엔지니어링과 LLM활용 (ChatGPT, Claude, Gemini) -로컬/ 클라우드 개발환경 (Visual Studio Code, Google Colaboratory) -파이썬 기초1 - 변수와 자료형, 연산자, 제어문 -파이썬 기초2 - 배열자료형과 다차원데이터, 함수 -파이썬 기초3 - 패키지(라이브러리) 설치와 관리 -데이터분석 도구 (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Streamlit)
- 분석데이터 획득 및 전처리 및 다양한 분석 모델학습의 이해와 최상의 분석결과를 위한 모델선정-데이터수집 범위와 데이터프레임 설계 -공공, 공개 빅데이터 수집 (빅데이터 플랫폼 - csv, RESTful API) -공개데이터 API 실습 - 스팀Steam, Youtube, 도서관 정보나루 -모바일 app 리뷰데이터 (Google Play스토어, Apple 앱스토어) -웹크롤링 테크닉s (requests, BS4, Selenium, Playwright) -데이터 수집 윤리, 프라이버시, 보안 -Target Site 설정과 실습 (무신사, Wconcept, Netflix, 올리브영, 알라딘, 네이버 플레이스) -LLM API (google ai studio 와 google vertex) -자연어 컨텍스트 관리와 키워드 분류 및 추출 그리고 감성분석 -데이터 정제와 가공 - 생성, 삭제, 결측, 중복, 정규표현식, 피쳐스케일, 로그 -데이터분석 파이프라인과 프레임워크 -EDA (Univariate EDA, Bivariate EDA, Multivariate EDA; 분석대상 - 무신사, Wconcept, Netflix, 올리브영, 알라딘, 네이버 플레이스) -기초통계학1 - 모집단과 표본, 신뢰구간과 신뢰수준, 유의수준, 기술통계, p-value -기초통계학2 - 통계적 검증 (모수, 비모수, 이상치 탐지, 집단그룹분석, 상관관계분석, 독립성분석) -K-mean Clustering - 고객 및 상품 군집화와 군집분석
- 데이터 저장기술의 이해-SQL과 DBMS (MySQL) -로컬, 클라우드 데이터베이스 스토리지 접속과 관리(AWS - Amazon RDS) -Python 과 SQL연동 (mysql-connector-python, SQLAlchemy) -샘플데이터 수집 및 저장 - 마켓컬리, 쿠팡, 이마트몰
- 콘텐츠 이용자 소비시장 분석 및 분석결과 리포팅-데이터 시각화와 대시보드 - PowerBI, Tableau, Streamlit -Numpy -머신러닝 기본개요 (선택, 정제, 학습, 검증, 평가지표, 활용) -AI 학습데이터 전처리(Encoders, Scalers, PCA, Train-Test data split) -교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝(Grid Search CV, Cross_validate_score) -지도학습1 - 분류 -지도학습2 - 회귀 -비지도학습 - 클러스터링, Surprise협업필터링, SARIMA시계열예측 -딥러닝 - Tensorflow (장단기 메모리 네트워크 LSTM모델, 자연어 분석 임베딩과 시퀀셜모델, KoBERT) -마케팅 서비스 분야 응용과 서비스 프로토타입 기획 및 적용 -분석결과 리포팅을 위한 효과적인 프레젠테이션 and 모의면접
- 마케팅 & 디지털 콘텐츠의 분류와 목적-데이터 기반 통합 마케팅 히스토리 (ATL / BTL / TTL) -Meta Business Suite 실습 (Pixel / Retargeting) -Google Marketing Platform 소개 및 실습 (GAds)
- 콘텐츠 기획안의 3대 요소 및 문화복합공간의 정의-비즈니스 문제정의 및 목표설정 (NSM / OKR / KPI) -Funnel 구조 설계 (AISAS / AARRR) -User Research (OpenSurvey / Mezzo / Nas) -고객 및 경쟁사 분석 (3C / RFM / STP / SWOT) -상품.서비스 전략 기획 (NPD / 4P / PLC) -매체분류 및 운영전략수립 (3P Media Mix) -키워드수집 분석운영 (SEO / SEM / SERP / AEO / GEO) -매체집행 효과분석 (RoAS / ROI)
- 인터렉티브 뉴미디어 콘텐츠 사레로 배우는 영상콘텐츠 기획-GA4, GTM 활용 웹 트래픽 수집 보고서 이해 -FireBase 활용 앱 트래픽 데이터 수집 -BigQuery 활용 GA4 & Meta 데이터 분석 실습 -Google AI 스튜디오 활용, 영상컨텐츠 기획.제작 -KineMaster 활용 영상컨텐츠 제작 및 Youtube 광고집행 실습
- 프로젝트 코디네이션-프로젝트 프로세스에 따른 WBS 설계실습 -Risk Matrix 이해 및 리스트 작성 -컨텐츠 기획.제작에 필요한 IA 구조화 -프로젝트 주제선정을 위한 Case Study 노하우
- UX/UI 기획-UX/UI 정의 및 제작구현 프로세스 소개 (WaterFall / Agile) -UX/UI 기획 이론 모델 학습 (Mental / Kano / Gestalt / Restoff) -Figma 활용 Double Diamond 이론 학습 -Figma 기초 기능 학습 (Component / AutoLayout) -Figma 심화 기능 학습 (MCP / AI NanoBanana / Prototype) -데이터 활용 Jouney Map, Persona 제작실습 -컨텐츠 기획.제작을 위한 MoodBoard 기획.제작 -광고카피 문구 기획 및 광고캠페인 집행 (PAS, BAB, TPO) -WireFrame (LowFi / HighFi) 종류소개 및 제작실습 -Funnel 구조설계에 따른 PDP 제작실습
- 정보의 시각화-McKinsey 피라미드 이론 소개 -MECE 기반 정보시각화 제작 실습 -Figma Slide 기능 활용 데이터 시각화 실습 -Looker Studio 활용 웹 트래픽 시각화 및 대시보드 제작 실습 -Hotjar, MS Clarity 히트맵 데이터 학습
- 서비스 디자인 기획의 심리학-Zapier | Braze 활용 CRM 자동화플로우 구축 -Convert Kit 활용 고객 Segmentation 클러스터링 -Heygen, Eleven Labs AI 활용 Hyper Personalization 구현
- 분석모델 활용 Python 기반 데이터분석 시각화 프로젝트-소상공인진흥공단 상권데이터와 네이버 플레이스, F&B 프렌차이즈 데이터를 통한 자사/경쟁사 브랜드 입지와 마케팅 성과 분석 1. 프로젝트 기획을 위한 산업 및 기업 사전조사 보고서 작성 2. Git 기반 소스코드 호스팅 및 협업 서비스 3. 프로젝트 진행
- 디지털콘텐츠기획안 작성프로젝트실전 브랜드 기반 캠페인 & 콘텐츠 기획,제작 A팀 : 프랜차이즈 브랜드 선정 및 디지털컨텐츠 활용 마케팅 기획안 작성 B팀 : OTT 플랫폼 내 디지털컨텐츠 활성화 방안 마케팅 기획안 작성 C팀 : Ecommerce 플랫폼 선정 및 경쟁사 차별화 전략 마케팅 기획안 작성 1. 팀 주제 선택 및 일정 계획 수립 2. 서비스 디자인 씽킹 기반 문제 정의 & 아이디어 도출 3. 브랜드 커뮤니케이션 방향성 수립 및 캠페인 콘셉트기획 & 메시지 설계 4. 캠페인 기획안 구성 및 채널별 콘텐츠 기획 5. 성과 목표(KPI) 설정 및 마케팅 예산안 작성 6. 최종 기획안 발표 & 피드백
- 데이터분석기반 콘텐츠 기획 프로젝트-실전 브랜드 기반 데이터분석기반 콘텐츠 기획 프로젝트 진행 1. 프로젝트 팀(주제) 선택 및 프로젝트 일정 계획 수립 2. 기획안 주제에 맞는 데이터 분석 주제 선정 3. 데이터 분석 프로젝트 절차에 따른 분석 및 시각화 4. 분석 결과에 따른 기획안 방향성 정립 5. 기획안 작성 프로세스에 따른 기획안 작성
- 입학식 및 OT-훈련기관 및 교육과정, 참여기업 소개 -소방안전교육 및 부정훈련예방 교육 -국민내일배움카드 운영 규정 안내 (출결 및 장려금 등) -Project 소개 및 편성 계획
- 취업설명회-취업지원 프로세스 안내 -직무설명회 (직무별 업무 내용, 직무별 로드맵 등) -이력서 및 자소서 작성 안내
- 수료식 및 프로젝트발표회-팀 별 프로젝트 발표 -프로젝트 피드백 (팀별/개인별) -우수훈련생 시상 및 수료증 교부 -수료 후 지원 안내 (취업사후관리 등)
- 총 훈련시간1024 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
취업 연계
- ·훈련수당 지급(매달 최대 80만원, 국민취업제도1+장려금)
- ·산업체 MOU 체결(참여기업 초청, 작품 발표회 및 기업 매칭 면접)
- ·수료 후 맞춤형 취업지원(6개월간 수강생 1:1 맞춤형 취업정보 제공 및 코칭)
그 외
- ·맞춤형 교육(수강생 실력별 맞춤 피드백)
- ·최적화된 수업환경(최신사양 PC, 자습실 항시 개방)
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 트레이닝은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지 https://gn9.megaitlab.com/event/kdt_ai
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
