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로컬 크리에이터가 되는 법 – 소도시 1인 직업 성공 전략과 지원사업 활용법 로컬 크리에이터(Local Creator)란 지역의 고유한 자원을 창의적으로 해석하고, 이를 콘텐츠나 제품, 서비스로 재가공해 경제적·문화적 가치를 창출하는 사람을 의미합니다. 과거에는 지역 기반 창업이라 하면 농촌 귀촌, 특산품 판매 정도로만 인식되곤 했습니다. 그러나 최근에는 지역문화, 역사, 공간, 사람, 감성을 재해석하여 콘텐츠와 커뮤니티 기반의 1인 창업으로 이어지는 사례가 점점 증가하고 있습니다. 특히 2030 청년층 사이에서는 대도시의 포화된 시장보다, 소도시나 지방 소도시의 특색을 살려 차별화된 브랜드를 운영하는 방식이 오히려 더 현실적인 창업 전략으로 주목받고 있습니다. 이는 단순한 귀촌이 아니라, 지역을 무대로 독립적 직업을 설계하는 새로운 직업 형태입니다.왜 지금, 소도시인가?로컬 크..
최신 직업 AI 라벨러는 어떻게 돈을 벌까? (데이터 가공 전문가의 일과 수익 A to Z) ‘AI 라벨러’라는 단어는 아직 생소하게 느껴질 수 있습니다. 그러나 이미 수많은 기업들이 이 작업을 기반으로 인공지능을 학습시키고 있으며, 이들은 대부분 비전공자의 손을 거친 결과물에 의존하고 있습니다.인공지능은 스스로 생각하는 것이 아니라, 사람이 제공한 ‘정답’을 학습하여 패턴을 추론합니다. 예를 들어 “고양이” 사진을 인식하는 AI는, 수천 장의 고양이 이미지와 해당 이미지를 설명하는 ‘라벨’을 바탕으로 학습합니다. 여기서 사람이 하는 일은 그 수많은 이미지에 ‘이건 고양이다’, ‘이건 배경이다’라는 정답을 붙이는 것입니다. 이 정답 지정 작업을 데이터 라벨링이라 부르며, 이를 수행하는 사람을 우리는 AI 라벨러, 또는 데이터 가공 전문가라 합니다. 과거에는 데이터 전문가가 코딩이나 알고리즘 중심..
최신 직업 AI 분석가 되기: 파이썬 기반 모델링·자연어처리 실전 실습법 최근 채용 시장에서는 데이터 분석 및 인공지능(AI) 역량이 선택이 아닌 필수로 간주되고 있습니다.특히 비전공자나 실무 전환을 희망하시는 분들께는, 복잡한 수학이나 통계 지식 없이도 실습을 통해 습득할 수 있는 파이썬 기반 데이터 분석 기술이 매우 유용한 진입점이 됩니다. 과거에는 학위나 이론 중심의 교육이 중요했다면, 현재는 실무에 곧바로 적용 가능한 실습 중심의 역량이 더욱 높은 평가를 받고 있습니다. 탐색적 데이터 분석(EDA), 회귀 및 분류 모델링, 딥러닝을 활용한 이미지 분석, 자연어처리를 통한 텍스트 분석 등은 거의 모든 산업 분야에서 요구되는 기술입니다. 게다가 정부에서 지원하는 다양한 교육 프로그램과 오픈소스를 기반으로 한 학습 환경이 점점 확대되면서, 누구나 낮은 비용으로 데이터 커리어..
Bubble 앱으로 MVP 만들고 예비창업패키지 도전하기 (비전공자도 가능한 정부지원 창업 전략) 창업을 준비하는 많은 사람들은 초기 단계에서 공통적으로 한 가지 고민에 직면합니다. 바로, 아이디어를 실제 구현물로 어떻게 전환할 것인가에 대한 문제입니다. 특히 비개발자나 비전공자에게는 앱이나 웹 서비스를 만들 수 없다는 이유로 창업 진입 자체를 포기하는 경우도 많습니다.그러나 최근 몇 년 사이, 노코드(코딩이 필요 없는) 앱 제작 도구의 등장으로 이 장벽은 급격히 낮아지고 있습니다. 대표적인 노코드 툴 중 하나인 Bubble은 단순한 프로토타입 수준을 넘어서, 복잡한 데이터베이스 구조와 사용자 흐름까지 구현 가능한 수준의 고급 앱 제작 플랫폼으로 자리잡고 있습니다. Bubble을 활용하면 기획자, 디자이너, 비즈니스 전공자 등 개발 경험이 없는 사람들도 앱 서비스를 빠르게 구체화할 수 있으며, 초기..
국비지원으로 배우는 실무형 IT 교육 : K-디지털 트레이닝 완전 가이드 최근 기업들이 가장 필요로 하는 역량은 단연 디지털 기반 실무 역량입니다. 프로그래밍, UX/UI, 데이터 분석, 앱 개발 등 디지털 직무는 지속적으로 수요가 늘어나고 있으며, 이는 단순 기술 영역을 넘어 비전공자에게도 열린 기회로 확장되고 있습니다. 하지만 대학 전공이나 기존 업무 경험이 디지털 분야가 아니라면 어떻게 진입해야 할지 막막한 것이 현실입니다.이러한 문제를 해결하기 위해 정부가 추진하는 핵심 인재 양성 사업이 바로 K-디지털 트레이닝입니다. K-디지털 트레이닝은 비전공자, 청년 구직자, 전직 희망자를 위해 설계된 실무 중심 IT 교육 프로그램입니다.특히 실무 프로젝트, 포트폴리오 제작, 최신 툴 기반 학습 등 실용성을 강화한 점이 기존 교육과의 가장 큰 차별점입니다. K-디지털 트레이닝이란..
비전공자도 앱 하나로 수익내기 : Glide·Adalo·Thunkable·Bubble 비교와 직업 활용 전략 최근에는 개발 지식 없이도 앱을 만들 수 있는 노코드 앱 제작 툴이 주목받고 있습니다.특히 창업을 준비하거나 사이드 프로젝트를 기획 중인 사람들, 실무 포트폴리오가 필요한 비전공자에게는 실용적인 도구가 되고 있습니다. 그중에서도 Glide, Adalo, Thunkable, Bubble은 각기 다른 특성을 가진 대표적인 툴입니다.이 글에서는 이 네 가지 툴을 비교하고, 목적에 따라 어떤 툴을 선택해야 하는지 설명합니다. 주요 노코드 앱 제작 툴 비교(Glide, Adalo, Thunkable, Bubble)항목GlideAdaloThunkableBubbl학습 난이도매우 쉬움쉬움보통다소 어려움디자인 커스터마이징제한적자유도 높음중간 수준매우 높음백엔드 기능구글시트 기반 데이터 활용자체 DB 및 API 연결 가..
데이터 분석 주니어 도전하기 – 실전 입문 가이드 & 준비 진단까지 한 번에! 데이터 분석이라는 분야는 어느새 기업과 산업 전반에 걸쳐 ‘기본 소양’처럼 여겨지고 있다. 그런데 실제로 이 분야에 입문하려고 마음먹는 순간, 많은 이들이 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막함을 느낀다. 단순히 유튜브에서 강의를 찾아보는 것만으로는 체계적인 학습이 어렵고, 무료 자료들은 많지만 내 수준에 맞는 것을 고르기조차 쉽지 않다. 특히 ‘비전공자’ 혹은 ‘초보자’라면, 지금 내가 어느 정도 준비가 되어 있는지부터 점검하는 것이 우선이다.이 글에서는 데이터 분석 주니어가 꼭 알아야 할 핵심 개념과 학습 순서, 그리고 실제 상담 가능한 교육 플랫폼 정보까지 함께 제공한다. 지금 내 상태를 간단히 점검하고, 즉시 시작할 수 있는 실질적 방법을 함께 확인해보자.데이터 분석, 정말 나도 할 수 있을까?데..
Runway ML vs Pictory 실전 비교 : 영상편집 프리랜서 & 콘텐츠 마케터 준비자 필독 가이드! 2025년 현재, 유튜브 영상 제작 현장은 “빠르고 정확한 편집”과 “콘텐츠 다양화”라는 두 가지 과제를 안고 있습니다. Runway ML과 Pictory는 AI 기반 편집 툴 중에서도 특히 유튜브 크리에이터와 프리랜서 영상 편집자들에게 적합한 툴입니다.두 툴은 모두 자동화 기능이 탑재되어 있지만 방식과 강점이 완전히 다릅니다. 그래서 실전 제작 환경에서 어떤 차이가 있는지 비교해보았습니다. 실전 조건: 같은 유튜브 영상 콘텐츠로 실험주제: “ChatGPT로 콘텐츠 기획하는 3가지 방법”소스: 동일한 500자 대본 + 이미지 3장 + 10초 클립 2개목표: 유튜브에 업로드 가능한 정보성 영상 완성 (2~3분 내외)실전 결과 비교항목 Runway ML 결과 Pictory 결과 작업 방식영상 클립과 이미지..

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