’27 AI Convergence Curriculum · AI 시대 ICT 인재의 역할 변화와 DSA 교육체계
“생성형 AI와 AI Agent의 발전으로 ICT 인력의 역할은 단순 구현을 넘어 기획·분석·서비스 구현·운영 자동화까지 빠르게 확장되고 있음”
“기존 핵심 ICT 직무는 사라지는 것이 아니라, AI를 내재화하면서 역할과 기술영역이 확장되고 있음.”
강조 표시: AI 기술 발전으로 새롭게 부상하거나 역할이 크게 확장된 직무
기획·개발·운영의 경계가 빠르게 사라지고 있는 AI 시대, DSA는 기존 Software·Data·Engineering 교육역량을 기반으로, AI 시대 ICT 인력이 수행해야 할 역할을 3개의 융합영역으로 재구성합니다.
S/W, Data, Cloud 기반 위에서 AI활용, 서비스 개발, 운영자동화 역량을 단계적으로 연결하는 기술 로드맵
회색 단계: Digital Core Foundation 교과 (S/W, Data, Cloud)
AI를 사용하는 사람이 아니라, AI와 데이터를 활용해 문제를 정의하고 해결방법을 설계하며 Prototype으로 검증할 수 있는 AI 융합형 기획 인재
기존 Data Science 역량을 AI 기반 분석, 서비스 기획, Prototype 영역으로 확장
| 단계 | 교과목 | 주요 교육내용 |
|---|---|---|
| 1 | 생성형 AI 실무활용 | 생성형 AI·LLM 이해, ChatGPT/Claude 활용, 검색·요약·분석·문서작성, AI 결과 검증 |
| 2 | Prompt Engineering | Context·Role·Constraint·Output 설계, Structured Prompt, 결과 평가·개선 |
| 3 | AI 업무혁신 & 생산성 | 업무 프로세스 분석, AI 적용업무 발굴, As-Is/To-Be 업무 재설계 |
| 4 | Excel to AI Analytics | Excel/Spreadsheet 데이터 구조 개선, AI 기반 데이터 분석 및 Insight 도출 |
| 5 | SQL & Database | DB 이해, SQL 조회·가공, 분석용 데이터 확보 |
| 6 | Data Analytics with Python | Python, NumPy, Pandas, 데이터 전처리·EDA·시각화 및 AI 생성코드 검증 |
| 7 | AI Data Analysis & Dashboard | AI 기반 분석, KPI 설계, Visualization, Interactive Dashboard 구현 |
| 8 | AI Service Planning | 문제정의, Persona, User Journey, AI Use Case, 기능·데이터·서비스 구조 설계 |
| 9 | AI Business & Content Planning | 시장·고객 분석, AI 마케팅·콘텐츠 전략, Campaign 및 Landing Page 기획 |
| 10 | AI Prototype Design | Vibe Coding, AI Coding Tool, UI/UX, Web/App Prototype 및 MVP 구현·검증 |
| 11 | AI Service Planning & Validation Project | 문제발견 → 데이터분석 → AI 서비스 기획 → Prototype → 사용자 검증 → 개선 → Portfolio |
“AI를 활용하는 실무자에서, AI로 문제를 해결하고 서비스를 설계하는 기획·분석형 인재로”
NEW : 생성형 AI·Agent 고도화로 새롭게 부상하는 직무
