안녕하세요? 데이터 요리사, 루나입니다.

안녕하세요. 데이터 요리사, 루나입니다.

 

데이터 레시피는
데이터 분석, 인공지능을 이제 막 시작하시려는 분들을 위한 공간입니다.

데이터 레시피의 데이터요리사 루나를 소개합니다.

 

 

1

루나라는 닉네임

이 닉네임은 2016년 사내 창업 프로그램에서 닉네임이 필요해서 사용하기 시작했어요.

저의 두 아이들의 닉네임(루비와 나무)을 한 글자씩 따서 지었구요. 

어감도 좋고, 루나(달의 여신)이라는 뜻도 저에게는 매력적으로 느껴지는 닉네임이에요. 

개인적으로 루나라고 불리었던 그 시절에 정말 행복하게 일 했었어서 그 프로젝트가 참 기억에 많이 남습니다.  

그 때의 좋은 기운을 담아 데이터레시피에서도 루나라는 데이터요리사 페르소나로 활동하려고 결정했습니다.

 

2	강의, 프로젝트 멘토링 이력

저는 지금까지 기업, 공공기관, 학교 등 다양한 기관에서고등학생, 취준생, 비전공자, IT 개발자까지 다양한 연령층과 직업을 가진 분들을 대상으로 강의를 진행했습니다.

 

강의, 프로젝트 멘토링 이력

• 패스트캠퍼스 초격차 패키지 딥러닝 인공지능
• 엘리스AI트랙 5기 코치
• 해커스 - 핵심만 쏙! 실무에 바로 적용하는 머신러닝
• 1억뷰N잡 - 빅데이터기술개요
• 전북테크노파크 디지털융합센터 - 인공지능 알고리즘&빅데이터분석
• 한국IT비즈니스진흥협회 - 인공지능 기초, 인공지능 보안, 주가 데이터 분석
• LG 생활건강 업무 자동화 과정(2022)
• KAIST 미래과학기술정책과정 데이터 분석(2022)
• 우리 FIS 디지털프론티어 과정(2020) : 머신러닝, 인공지능, 챗봇
• 광주시청 빅데이터분석 실습교육(2020)
• 안산디자인문화고등학교 빅데이터분석 실습교육(2020)
• AWS 데이터 전처리 및 분석과정(2020)
• 공공 빅데이터 청년 인턴십 강의(행정안전부, NIA)(2020~2022) 자연어처리, 빅데이터분석 개론, 인공지능 개론
• 실용 중심의 AI개발자 양성과정(과학기술정보통신부, IITP) (2020~2021)
• 실용 중심의 언어·시각 AI전문가 양성과정 강의(과학기술정보통신부, IITP) (2020)
• 싸이버로지텍 IT 기본 이론 강의(소프트웨어공학, 데이터베이스)(2020)
• 한이음 멘토(2020~)
• 명지전문대 캡스톤 멘토(2020~)

外 인공지능, 데이터분석, IT 기본 이론 및 실습 강의(온라인, 오프라인) 다수

 

 

3

루나의 강점

1) 저는 IT 개발자 백그라운드와 IT 기획/지원 업무를 했던 백그라운드를 모두 가지고 있습니다. 

2015년부터 데이터 분석/인공지능 관련 업무를 시작하게 되면서 뒤늦게 인공지능 공부를 시작한 케이스에요.

그러다보니 IT 개발자의 관점에서 인공지능을 다룰 때 필요한 것이 무엇인지, 비전공자의 관점에서 어려운 점이 무엇인지 인공지능 전문가보다 훨씬 더 잘 이해할 수 있는 것 같아요.

 

2) 저는 간단한 것을 좋아합니다.

저는 맥시멀리스트이기 보단 미니멀리스트이고, 다양하고 복잡한 것 보다는 간단한 것을 선호합니다.

인공지능, 데이터 분석 분야는 수학 + IT + 비지니스 도메인을 아우르는 복잡하고 커다란 학문입니다. 이런 복잡하고 커다란 학문을 최대한 간략화하기 위해 오랜기간 고민했습니다. 저는 간단한 지식을 완전하게 소화했을 때, 비로소 지식을 확장하기 수월합니다.제 강의는 간략화된 내용을 기반으로 지식을 확장하는 데 강점이 있습니다.

 

3) 루나의 강의는 숲을 제시합니다.

저는 AI 프로젝트 기획, AI 알고리즘 개발, 빅데이터 플랫폼·구축 컨설팅, AI 사업 제안, 평가 등 사업의 A부터 Z까지 수행해본 경험이 있습니다.

저의 강의는 단순한 이론의 설명보다는 어떤 이론이 어떻게 활용될 수 있는지, 실제 사업을 진행할 때 유의해야할 부분이 무엇인지를 기반으로 설명합니다.(IT 개발자, 기업의 대표/임원을 대상으로 하는 경우에만 해당) 

큰 그림을 이해하고 그릴 수 있어야 실제로 솔루션을 적용할 수 있습니다.

 

 

4	이런 분은 저의 컨텐츠가 큰 도움이 되지 않으실거에요.

• 데이터 분석을 위한 프로그래밍 스킬이 필요하신 분
• 심도깊은 인공신경망 설계를 하려고 하시는 분
• 구체적인 데이터분석/AI 솔루션을 이미 보유하고 있고, 성능을 개선하려고 하시는 분
• 수식의 증명, 통계학 이론의 깊이있는 이론을 알고 싶으신 분 

 

 

5	강의 및 컨텐츠 활용 문의

데이터 레시피의 컨텐츠를 활용하고 싶으시거나,

강의 문의, 기타 질문이 있으신 경우에는 아래 폼을 작성해주세요.