9시 30분, 강의실 공기가 차분하게 가라앉은 채로 하루가 시작됐다. 오늘의 목표는 데이터를 근거로 판단을 더 빠르게 만드는 것. 오전에는 최신 AI 트렌드를 가볍게 훑고 프롬프트를 어떻게 다듬어야 모델이 흔들리지 않는지 직접 확인했다. 역할, 맥락, 기대 산출물을 짧게 정리해 넣자 응답이 또렷해졌고, 같은 질문도 표현을 바꾸면 결과가 달라지는 지점을 눈으로 배웠다.
프롬프트 실험을 거듭하니 작은 성과가 바로 쌓였다. 표를 만들어 달라는 요청에 수치 범위와 단위를 함께 명시하니 필요한 열이 정확히 채워졌다. 질문에 대한 답도 빠르게 돌아왔다. 실습 비중과 난이도 조절이 적절했고, 질문하면 바로바로 피드백이 이어져 흐름이 끊기지 않았다. 전반적 만족도가 높았던 첫 이유다.
점심 이후, 오후 첫 세션은 Looker Studio였다. 핵심 지표를 올리고 차트와 날짜 컨트롤, 필터를 붙이며 화면을 더듬었다. 필터가 말을 듣지 않던 차트는 데이터 범위를 다시 잡고 유형을 막대에서 시계열로 바꾸자 즉시 해결됐다. 화면이 바로 반응해 가설을 확인하는 속도가 붙었다. 보고서가 아닌 대화하는 대시보드라는 감각이 생겼다.
이어서 Excel Power Query로 전처리를 진행했다. 부서별 CSV 두 달치를 불러 병합하고 피벗으로 형태를 맞췄다. 섞여 있던 날짜 형식은 한 번에 변환했고, 구분자 때문에 붙던 텍스트는 열 나누기로 정리했다. 규칙을 저장해 다음 달에도 반복할 수 있게 만든 순간 손이 가벼워졌다. 정리한 데이터를 다시 불러 대시보드를 매만지니 주간 스파이크의 원인이 특정 프로젝트 투입이라는 점이 보였다. 예제가 실제 업무 맥락과 맞닿아 있었다는 점도 만족도를 높였다. 17시를 조금 넘어 하루를 마무리했다.
마지막으로 정리한 GPT 활용 팁 가운데 하나를 실무에 옮겨 본다. 내일은 월간 보고서 원본을 Power Query 규칙으로 정리해 Looker Studio 대시보드에 연결하겠다.
9시 30분, 강의실 공기가 차분하게 가라앉은 채로 하루가 시작됐다. 오늘의 목표는 데이터를 근거로 판단을 더 빠르게 만드는 것. 오전에는 최신 AI 트렌드를 가볍게 훑고 프롬프트를 어떻게 다듬어야 모델이 흔들리지 않는지 직접 확인했다. 역할, 맥락, 기대 산출물을 짧게 정리해 넣자 응답이 또렷해졌고, 같은 질문도 표현을 바꾸면 결과가 달라지는 지점을 눈으로 배웠다.
프롬프트 실험을 거듭하니 작은 성과가 바로 쌓였다. 표를 만들어 달라는 요청에 수치 범위와 단위를 함께 명시하니 필요한 열이 정확히 채워졌다. 질문에 대한 답도 빠르게 돌아왔다. 실습 비중과 난이도 조절이 적절했고, 질문하면 바로바로 피드백이 이어져 흐름이 끊기지 않았다. 전반적 만족도가 높았던 첫 이유다.
점심 이후, 오후 첫 세션은 Looker Studio였다. 핵심 지표를 올리고 차트와 날짜 컨트롤, 필터를 붙이며 화면을 더듬었다. 필터가 말을 듣지 않던 차트는 데이터 범위를 다시 잡고 유형을 막대에서 시계열로 바꾸자 즉시 해결됐다. 화면이 바로 반응해 가설을 확인하는 속도가 붙었다. 보고서가 아닌 대화하는 대시보드라는 감각이 생겼다.
이어서 Excel Power Query로 전처리를 진행했다. 부서별 CSV 두 달치를 불러 병합하고 피벗으로 형태를 맞췄다. 섞여 있던 날짜 형식은 한 번에 변환했고, 구분자 때문에 붙던 텍스트는 열 나누기로 정리했다. 규칙을 저장해 다음 달에도 반복할 수 있게 만든 순간 손이 가벼워졌다. 정리한 데이터를 다시 불러 대시보드를 매만지니 주간 스파이크의 원인이 특정 프로젝트 투입이라는 점이 보였다. 예제가 실제 업무 맥락과 맞닿아 있었다는 점도 만족도를 높였다. 17시를 조금 넘어 하루를 마무리했다.
마지막으로 정리한 GPT 활용 팁 가운데 하나를 실무에 옮겨 본다. 내일은 월간 보고서 원본을 Power Query 규칙으로 정리해 Looker Studio 대시보드에 연결하겠다.