말보다 데이터로! 감보다 근거로! 'BEAVER' AI 활용 데이터 분석 동아리

“좋은 아이디어만으로, 정말 사람을 설득할 수 있을까요?”

아이디어를 내는 것도,

전략을 제안하는 것도,

누군가를 설득하는 것도

결국 근거가 있어야 합니다.

그리고 그 근거를 가장 정확하게 보여주는 것이 데이터입니다.

문제는 데이터를 제대로 분석하려면

Python부터 공부하고, 코드를 짜고, 데이터를 정리하고…

언제 그걸 다 하고 있냐는 거죠.

'BEAVER'에서는 AI를 활용합니다.

하지만 단순히 AI에게 분석을 맡기는 게 아니라,

어떤 데이터를 보고, 어떤 AI를 어떻게 활용하고,

그 결과에서 무엇을 읽어내야 하는지 직접 익힙니다.

“제 생각에는요”에서

“데이터를 보면 이렇습니다”로.

그 차이를 만들어보는 데이터 분석 동아리입니다.


📚 3개월 커리큘럼 요약

[1개월차] AI 통제력 확보 & 데이터 자동화 파이프라인

핵심 목표: 

단순 채팅을 넘어 AI에게 내 데이터 맥락(Context)을 고정하고, AI가 낸 오답과 에러를 사람이 직접 가려내는 통제력을 키웁니다. 

주요 활동: 

Google Colab 환경에서 데이터 구조를 사전 학습시키는 3단계 프롬프트(Role-Context-Constraint) 세팅. 

AI가 낸 잘못된 코드와 에러 메시지를 역전송해 정정하는 과정(Prompt-Log)을 노션에 기록.

[2개월차] 데이터의 의미·원인 파악 & 실시간 웹 대시보드 URL 배포

핵심 목표:
단순 수치 나열을 넘어 "이 데이터가 비즈니스적으로 무엇을 의미하고, 어떤 원인으로 이런 결과가 나왔는지" 파악한 뒤,
이를 누구나 클릭해서 볼 수 있는 웹 대시보드 URL로 배포합니다.

주요 활동:

배달/이커머스/공공 데이터를 시각화하고, AI Vision과 함께 "특정 시간대 주문 급감 원인 파악", "강수량 5mm 이상 시 대여량 급감 및 대중교통 전환 의미 해석" 등 현상의 진짜 원인 3가지와 비즈니스 의미 도출. 

운영진이 제공하는 10줄 스타터 템플릿 코드에 AI로 지시해, 데이터의 원인별/지역별 의미를 클릭하며 탐색할 수 있는 반응형 웹 화면 구축.

[3개월차] 기업 실전 프로젝트 & Prompt-Log 포트폴리오

핵심 목표: 

실제 기업 데이터를 활용해 2개월차에 파악한 데이터의 의미를 바탕으로 비즈니스 해결책을 제시하고, 

AI 협업 과정을 면접용 포트폴리오로 완성합니다.

주요 활동: 

이커머스/배달/공공 오픈 데이터를 활용해 "왜 이런 수치가 나오는가?"에 대한 가설을 검증하고 실제 비즈니스 개선안(매출 증대/이탈 방지 전략) 수립. 

팀 분석 결과와 데이터가 갖는 비즈니스 의미가 한눈에 보이는 최종 라이브 웹 대시보드 URL 및 1페이지 리포트 제작.

3개월간 기록한 [문제 정의 → AI 프롬프트 지시 → 데이터 의미 해석 & 오답 정정 → 최종 대시보드 URL]을 통합하여, 면접관에게 "AI를 주도적으로 제어해 성과를 냈다"고 증명하는 Prompt-Log 노션 포트폴리오 완성 및 데모데이 개최.

 지원 자격

• 데어터 분석, 코딩 몰라도 괜찮아요! 처음부터 같이 차근차근 배워가면 됩니다.

• '나도 한번 해볼까?' 하는 관심과 열심히 해보겠다는 열정만 있다면 누구든 환영합니다!

• 열린 마음으로 끝까지 함께 완주할 수 있는 분이면 충분해요