신재생에너지 IoT개발자 과정

PART 1 · Python (120h)

기본 문법부터 클래스·파일 입출력까지, 직접 가르칠 수 있을 만큼 탄탄하게 다지는 단계.

• 학습 목표: Python 기본 문법·자료형·연산·문자열 / 함수·모듈·클래스·파일 입출력 / 개념을 남에게 설명할 수 있는 수준까지 체화
• 활용 도구: Python, Jupyter, Git

PART 2 · Python 프로젝트 (120h)

신재생에너지 데이터를 활용한 데이터 분석·예측 프로젝트. 실습을 직접 설계하고 이끄는 경험까지 쌓는 단계.

• 학습 목표: 날씨·전력 데이터 분석·시각화 / 예측 모델링 · 이상 패턴 탐지 / 프로젝트 실습 설계와 지도 경험
• 활용 도구: Python, Pandas, Scikit-learn, SQL

PART 3 · 클라우드 서버 구축 (90h)

HTML·CSS·JavaScript로 웹·클라우드 서버를 구축하고, IoT 센서와 연동하는 단계.

• 학습 목표: HTML·CSS·JavaScript / 클라우드 서버 이해 및 구축 / Socket 프로그래밍 / IoT·리눅스 기본·센서 연동
• 활용 도구: HTML/CSS/JavaScript, Flask/Django, Arduino · Raspberry Pi, Linux

PART 4 · 취업역량 강화 — AI 활용 (100h)

AI 활용을 극대화해 개발·수업 자료·실습 과제를 설계하는, 강사 핵심 역량을 끌어올리는 단계.

• 학습 목표: 인공신경망 이해와 AI 발전 트렌드 / AI를 활용한 코드·수업 자료·실습 과제 제작 / AI 활용 역량 강화
• 활용 도구: 생성형 AI 도구, Python, Git

PART 5 · 모의강의 · 강사 실습 (60h)

실제 강단에 서기 전, 모의강의와 피드백으로 강의 역량을 완성하는 강사 양성 핵심 단계.

• 학습 목표: 강의 시연(모의강의) 반복 / 강의안·교안 설계 / 동료·전문가 피드백 기반 개선 / 강의 포트폴리오 완성
• 활용 도구: 강의 시연, 교안 클리닉, 피드백 라운드

PART 6 · 신재생에너지 IoT 통합 프로젝트 (50h)

센서·데이터·웹을 하나로 연동한 통합 프로젝트로, 가르칠 수 있는 산업형 사례를 직접 완성하는 단계.

• 학습 목표: 센서·데이터·웹 모니터링 엔드투엔드 연동 / 신재생에너지 IoT 사례 구현 / 수업에 활용할 프로젝트 포트폴리오 완성
• 활용 도구: Arduino, Python/OpenCV, Flask/Django, React, GitHub

과정 소개

• Python부터 AI 활용까지
• 모의 강의 통한
• 강사 역량 강화
• Python · 프로젝트 · 클라우드 서버 구축부터 모의강의 실습까지 AI로 완성하는 강의 역량.
• 540h
• 총 교육시간
• 316h
• 필수 수강

이런 고민을 하고 있다면

• 가르치고 싶은데, 내 개발 실력이 부족한 것 같다
• AI를 수업에 어떻게 활용해야 할지 막막하다
• Python·프로젝트·클라우드 서버 구축을 직접 시연할 자신이 없다
• 모의강의 경험 없이 실전 강단에 서기 두렵다

교육 안내

• 교육 안내
• 교육 기간
• 2026.08.10 (월) ~ 2026.11.18 (수)
• 총 540h
• 강의 시간
• 월~금 09:00~18:00
• 하루 8h · 휴게 1h
• 필수 수강
• 316h
• 필수 과정 10.08 (수) 종료
• 교육 장소
• 오프라인
• 세부 교육장 추후 안내
• 훈련을 위한 장비 대여가 필요한 경우, 내부 대여 절차를 통해 대여가 가능합니다.
• 2026.08.10 (월) 개강

사용 도구

• Python
• Arduino
• SQL
• OpenCV
• Git
• HTML/CSS/JavaScript
• Flask · Django
• React
• 센싱 데이터 처리, 예측 모델링, 이상 패턴 탐지의 메인 언어.
• IoT 장비의 하드웨어 로직 구성과 시스템 구조 이해.
• 수집된 시간·전력·환경 데이터의 관리와 모니터링 시스템 구축.
• 센서 카메라 기반 모니터링과 객체 인식.
• 협업 개발과 버전 관리.
• 웹 기반 모니터링 시스템 구축.
• 데이터 수집·처리 웹 프레임워크.
• 모니터링 화면 프론트엔드 개발.
• ※ 도구 스택은 강의 차수 / 산업 트렌드에 따라 일부 변경될 수 있습니다.

추천 대상

• 강사를 준비하는 예비 강사
• IoT · 데이터 · 에너지 분야에서 가르치는 사람이 되고 싶은 분
• 개발 실력을 갖춘 강사가 되고 싶은 분
• Python · 프로젝트를 직접 시연하며 가르칠 수 있는 역량을 원하는 분
• AI 활용 수업을 설계하고 싶은 분
• AI를 활용해 수업 자료·실습 과제를 만드는 법을 익히고 싶은 분
• 모의강의로 실전 감각을 키우고 싶은 분
• 강의 시연과 피드백으로 강단에 설 자신감을 얻고 싶은 분
• 클라우드 · IoT를 가르치고 싶은 분
• 클라우드 서버 구축과 IoT 연동을 직접 지도하고 싶은 분
• 강의 포트폴리오가 필요한 분
• 교안·시연 영상·프로젝트로 강사 포트폴리오를 완성하고 싶은 분

학습 지원

• 프리코스 제공
• 개강 전 Python 기초와 IoT 개론을 온라인으로 미리 다져, 비전공자도 본 과정 첫 주를 매끄럽게 시작할 수 있습니다.
• 상시 코드 리뷰 · 질문
• 교육 기간 내내 강사진에게 코드 리뷰·디버깅·도메인 질문을 상시 할 수 있습니다.
• 프로젝트 기반 포트폴리오
• 산업형 프로젝트를 수행하며 취업에 바로 활용할 수 있는 포트폴리오를 완성합니다.
• 운영 매니저 지원
• 학습 효율을 높일 수 있도록 운영 매니저가 과정 전반을 지원합니다.

참여 전 확인사항

• 수강 전 준비 사항
• 필수
• 실습용 PC
• Python이 돌아가는 PC만 있으면 충분합니다. 모델 실행은 무료 GPU 환경을 활용하므로 사양 부담이 없습니다.
• 권장
• 꾸준히 따라올 의지
• 사전 지식보다 끝까지 해보겠다는 마음이 중요합니다. 그 의지만 있다면 완주까지 함께합니다.
• 커리큘럼 포함
• Python을 몰라도 OK
• PART 2에서 Python 기본부터 차근차근 다뤄, 비전공자도 무리 없이 따라옵니다.
• 막히는 코드는 AI와 함께
• 코드가 막혀도 괜찮습니다. AI와 협업해 서비스를 완성하는 개발 방식을 처음부터 손에 익힙니다.

수강료·수료 혜택

• 수강료

수료 후

• IoT · 데이터 · 에너지 개발을 가르치는 강사로 활동 가능
• Python · 프로젝트 · 클라우드 서버 구축을 직접 시연·지도할 수 있는 역량 확보
• AI를 활용한 수업 자료 · 실습 과제 설계 능력
• 모의강의 경험과 피드백을 바탕으로 한 강의 포트폴리오 완성
• 시연 영상 · 교안 · 프로젝트를 강사 매칭 · 취업에 즉시 활용 가능

마무리

• 개발을 넘어, 가르치는 사람으로.
• Python·프로젝트·클라우드 서버 구축과 모의강의까지, AI 활용을 극대화해 강사 역량을 완성하는 과정입니다.