수업 전에 준비할 것
Claude Code 계정·설치는 별도로 제공되지 않습니다. 특히 오프라인(2회차) 실습을 위해 아래 항목을 미리 끝내 오세요.
가져올 것
개인 노트북
Windows·Mac 모두 가능합니다. 충전기도 함께.
Claude 계정 + Claude Code 설치
로그인 가능한 Claude 계정을 만들고, Claude Code를 미리 설치·실행까지 확인해 오세요.
💡 설치는 각자 사전에 완료합니다. 디지털오픈랩에서 별도 계정·크레딧을 제공하지 않으므로, 2회차 전에 반드시 설치·로그인을 마쳐 오세요. 막히면 신청 시 안내된 트러블슈팅 채널로 문의하면 됩니다.
2회차 오프라인 타임테이블 — 10/6(화) 13:00~18:00
장소는 디지털오픈랩 판교 스타트업캠퍼스 1동 3층입니다. 5시간 동안 내 주제로 가설부터 리포트까지 한 바퀴 돌립니다. 단계마다 쓰는 분석 스킬은 CH06에서 설치합니다.
| 시간 | 할 일 | 남는 것 | 챕터 · 스킬 |
|---|---|---|---|
| 13:00–13:10 | 오프닝 · 1회차 30초 복습 | 오늘 목표: 내 주제로 한 바퀴 | CH06 |
| 13:10–13:50 | 환경 점검 · 연습 데이터 받기 · 분석 스킬 설치 | claude 실행, kobis_boxoffice_top500.csv | CH06 |
| 13:50–14:40 | 몸풀기(한국 영화 vs 외국 영화) → 내 주제와 가설 한 줄 | 가설 한 줄 + 의심 약속 | CH07 · 1-hypothesis |
| 14:40–14:50 | ☕ 휴식 | ||
| 14:50–15:40 | 내 데이터 수집·전처리 | clean.csv + 바꾼 내용 목록 | CH08 · 2-collect |
| 15:40–16:30 | EDA·시각화 + 의심하기 | 그래프 1개 + 인사이트 한 문장 | CH09 · 3-suspect |
| 16:30–16:40 | ☕ 휴식 | ||
| 16:40–17:30 | HTML 리포트 + 숏츠 영상 자동화 | 한 장 리포트 + 1분 세로 영상 | CH10 · 4-report |
| 17:30–17:40 | 재사용 파이프라인 · 1분 공유 | 다시 돌릴 수 있는 스크립트 | CH11 · data-analysis-pipeline |
| 17:40–17:50 | 📋 교육과정 만족도 조사 | 현장 안내에 따라 작성 | |
| 17:50–18:00 | 회고 · 사후 평가 | 사전·사후 점수 비교 | CH11 · 퀴즈 |
💡 설치나 데이터가 막혀도 멈추지 않습니다. 연습 데이터(
kobis_boxoffice_top500.csv)로 다음 단계부터 이어 가면 됩니다. 목표는 같은 완성도가 아니라 네 단계를 한 번 직접 겪는 것입니다.
1회차 라이브 입장
1회차(9/29 화 18:00~20:00, 온라인)는 인프런 챌린지 라이브로 진행합니다. 신청과 입장은 아래 페이지에서 합니다.
수업에서 쓰는 데이터
1회차는 영화진흥위원회 KOBIS(영화관 입장권 통합전산망)의 역대 박스오피스 데이터로 진행합니다. 무료이고, 로그인 없이 표 위의 엑셀 버튼으로 받을 수 있습니다.
★ KOBIS 역대 박스오피스 원본 페이지 열기 → (메뉴: 통계정보 → 역대 박스오피스)
사이트 순위는 새 영화가 개봉하면 바뀝니다. 교안의 숫자는 모두 아래 파일(2026-09-28 조회) 기준이니, 같은 결과를 보려면 이 파일을 쓰세요. 2회차 몸풀기와 연습 데이터도 같은 CSV를 씁니다.
| 파일 | 내용 | 받기 |
|---|---|---|
kobis_boxoffice_top500_raw.xls | KOBIS에서 받은 원본 그대로. 역대 상위 500편, 확장자는 .xls지만 속은 웹페이지(HTML) 표 — CH03에서 다룹니다 | 원본 받기 |
kobis_boxoffice_top500.csv | 원본에서 제목 줄·빈 열만 걷어낸 표(500행 · 순위·영화명·개봉일·매출액·관객수·스크린수·대표국적·국적·배급사, UTF-8) | CSV 받기 |
💡 2008년 이전 개봉작 99편은 매출액이 0으로 적혀 있습니다. 매출이 0원이었던 게 아니라 그 시기 매출이 기록되지 않은 것입니다. 자세한 내용은 CH01에 있습니다.
수업에서 쓴 데이터분석 스킬 받기
2회차에서 쓴 데이터팝콘 분석 스킬(가설 → 수집 → 의심 → 정리)은 GitHub에 공개되어 있어 누구나 내려받을 수 있습니다. 수업이 끝난 뒤에도 내 컴퓨터에서 주제만 바꿔 계속 쓸 수 있습니다.
★ GitHub에서 보기 (team-datapopcorn/datapopcorn-analysis-plugin) → · ZIP으로 내려받기
| 스킬 | 단계 | 하는 일 |
|---|---|---|
1-hypothesis | ① 가설 | 목표를 묻고 확인할 수 있는 가설·지표·판정 기준으로 정리 |
2-collect | ② 수집 | 데이터 확보, 인코딩·형식·결측 정리, 바꾼 내용 기록 |
3-suspect | ③ 의심 | EDA와 함정 10개 점검 |
4-report | ④ 정리 | 한 장짜리 HTML 리포트 |
data-analysis-pipeline | 전체 | ①~④를 순서대로 돌리고 어디까지 했는지 관리 |
방법 1 · Claude Code에서 설치(권장) — 입력창에 한 줄씩 입력합니다. 나중에 스킬이 고쳐지면 업데이트 명령 한 줄로 최신판을 받습니다.
/plugin marketplace add team-datapopcorn/datapopcorn-analysis-plugin
/plugin install datapopcorn-analysis@datapopcorn
# 업데이트
/plugin marketplace update datapopcorn방법 2 · ZIP으로 받아 직접 넣기 — 플러그인 설치가 막힐 때 씁니다. 위 ZIP을 풀고, 안의 skills 폴더에 든 다섯 폴더를 내 스킬 폴더로 복사합니다. Mac은 ~/.claude/skills/, Windows는 C:\Users\(내 이름)\.claude\skills\입니다. 복사가 어렵다면 Claude Code에 맡깁니다.
"https://github.com/team-datapopcorn/datapopcorn-analysis-plugin 저장소를 내려받아서, 안에 있는 skills 폴더의 스킬 다섯 개를 내 ~/.claude/skills/ 폴더에 복사해줘. 끝나면 설치된 스킬 이름을 알려줘."
💡 설치 후 스킬이 안 보이면 Claude Code를 껐다가(
/exit) 다시 실행합니다. 쓰는 법은 CH06~CH11의 "스킬로 하기" 문단에 단계별로 있습니다.
1회차 전 · AI 리터러시 사전 평가
1회차(온라인)를 시작하기 전에 사전 평가를 한 번 풀어 주세요. 같은 문항을 2회차 끝에 다시 풀어, 전후 변화를 스스로 확인합니다.
★ 📝 AI 리터러시 사전 평가 풀러 가기 → · 결과는 브라우저에 저장되며, 수업 후 사후 평가와 자동 비교됩니다.
2회차에 미리 생각해올 것
- 관심 있는 주제 하나. 부동산·상권·운동·음악·취미 등 무엇이든 좋습니다. 정확한 질문이 아니어도, 막연한 궁금증 정도면 충분합니다.
- 그 주제와 관련된 데이터가 있을 만한 곳. 공공데이터포털, 무료 API, 이미 가진 CSV 파일 등 떠오르는 대로 적어 오면 좋습니다.