AI가 바뀌어도
커리큘럼은 살아있다

강의 소개

바이브코딩 AI AGENT를 활용한 파이썬 업무자동화 — 전체 과정 안내

RPA 수업 자료 다운로드

실습에 필요한 자료 준비 및 환경 안내

파이썬 업무자동화 혁신 사례

실제 현업에서 자동화로 달라진 것들

바이브코딩 툴이 중요하지 않은 이유

도구보다 사고방식이 먼저다

바이브코딩 툴 추천

2026년 3월 기준 최신 도구 가이드

파이썬 설치 & Jupyter Notebook 설치 [외부망]

일반 인터넷 환경 기준 설치 가이드

파이썬 설치 & Jupyter Notebook 설치 [폐쇄망]

보안 환경(인터넷 차단) 기준 설치 가이드

Jupyter Notebook 실행 및 배치파일 세팅

매번 편리하게 실행하는 환경 구성

Jupyter Notebook 사용법

셀 실행, 단축키, 기본 조작 완전 정복

AI가 다 알려주는데, 왜 파이썬 기초를 배워야 하지?

바이브코딩 시대에 기초가 필요한 진짜 이유

바이브코딩 해석을 위한 파이썬 기초

변수·자료형·제어문·반복문·함수 핵심만 빠르게

AI 없이 파이썬으로 문제 풀어보기

내 손으로 직접 짜봐야 이해가 된다

코드 묶음의 개념

함수·클래스·모듈 — AI 코드를 읽기 위한 구조 이해

GitHub 저장소의 데이터 가져와서 사용하기

오픈소스 데이터·라이브러리를 자동화에 활용하는 법

지식 없이 AI에게 질문을 통해서 결과 만들기

AI Agent 활용 — 모르는 채로 시작해도 결과를 만드는 흐름

바이브코딩 활용에서 어떤 지식을 배워야 할 것인가

실무 자동화에 진짜 필요한 것들 선별하기

웹 크롤링의 이해 — Selenium, HTML 소개

브라우저 자동화의 원리와 구조 파악

Selenium 기본 ①

브라우저 열기·닫기·이동·클릭 기본 동작

Selenium 기본 ②

텍스트 입력·스크롤·대기 처리 등 심화 기본기

Selenium — Locator 이해

요소 찾기의 핵심 — ID, CSS Selector, XPath 전략

Selenium — 기타 기능의 이해

팝업 처리, iframe, 다중 탭 등 실무 필수 패턴

requests, BeautifulSoup4, API

Selenium 없이 더 빠르게 데이터 확보하는 방법

크롤러의 속도를 향상시키기

멀티스레딩·비동기 처리로 수집 시간 대폭 단축

pandas의 기본 이해

데이터프레임 개념 — 엑셀을 코드로 다루는 시작점

Series의 이해

열(Column) 단위 데이터 처리의 핵심 개념

pandas 활용 코드 경험하기

필터링·정렬·집계·병합 — 실무에서 쓰는 코드 패턴

AI에게 pandas 코드 제작시키기

데이터 구조 정보를 AI에게 전달해 정확한 코드 뽑는 법

pandas 응용 실전 — VBA 연결하기

파이썬 처리 결과를 엑셀·VBA와 연동하는 실전 패턴

Gmail 자동 전송하기

크롤링 + 데이터 처리 결과를 이메일로 자동 발송하는 미니 프로젝트

1단계 데이터 크롤링
2단계 pandas 엑셀 데이터 처리
3단계 HTML 이메일 자동 전송
⏰ 매일 아침 06시 자동 구동 스케줄링

마무리 — 다음 단계 안내

수료 후 지속 성장을 위한 로드맵 & 업데이트 안내