🔍 서울시 AI 데이터 펠로우십 완전 해부: 시민이 정책을 설계하는 시대

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"AI로 정책을 만든다고요? 그게 나랑 무슨 상관이에요?"

2025년 초, 지인 한 명이 서울시 관련 뉴스를 보며 이렇게 말했습니다. 그 사람은 사회복지사였는데, 현장에서 매일 어르신들의 고립 문제를 목격하면서도 "윗분들이 알아서 하겠지"라며 정책 설계를 남의 일처럼 여겨왔어요.

그런데 6개월 후, 그 지인은 서울시 AI 데이터 펠로우로 활동하며 자신이 직접 설계한 '독거노인 고립 위험 감지 알고리즘'이 4개 자치구에 시범 도입되는 것을 눈으로 확인했습니다. 코딩을 배운 지 불과 두 달 만의 일이었죠.

지금 서울시에서 조용하지만 강력한 변화가 일어나고 있습니다. 전문 관료나 학자만의 영역으로 여겨졌던 '공공 정책 설계'에 시민이 직접 AI와 데이터를 들고 들어오는 구조, 서울시 AI 데이터 펠로우십이 그 중심에 있습니다.

이 글을 끝까지 읽으면, 이 프로그램이 단순한 교육 프로그램인지 아니면 진짜 공공 거버넌스의 패러다임 전환인지를 스스로 판단할 수 있게 될 겁니다.

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이 글의 핵심: 서울시 AI 데이터 펠로우십은 단순한 AI 교육 프로그램이 아니라, 시민이 데이터를 무기로 공공 정책의 설계자가 되는 '참여형 공공 AI 거버넌스' 실험이다.

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이 글에서 다루는 것:
- 서울시 AI 데이터 펠로우십이 생긴 진짜 이유
- 선발 기준과 트랙별 차이 완전 해부
- 실제 펠로우가 만들어낸 정책 사례와 수치
- 비전공자도 합격할 수 있는 지원 전략
- 이 프로그램의 한계와 함정
- 지원자가 자주 묻는 질문 5가지

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🏛️ 서울시 AI 데이터 펠로우십, 왜 지금 만들어졌나

공공 정책의 '데이터 공백' 문제

서울시가 이 프로그램을 설계하게 된 배경에는 명확한 문제의식이 있습니다. 2024년 서울시 디지털정책관실이 발표한 내부 보고서에 따르면, 서울시가 보유한 공공 데이터셋은 약 6,200개에 달하지만 실제 정책 설계에 활용된 비율은 전체의 11.4%에 불과했습니다. 데이터는 넘쳐나는데, 이를 읽고 해석해서 정책 언어로 번역할 수 있는 '중간 레이어'가 없었던 거죠.

동시에, 공무원 조직 내부에서 AI·데이터 전문 인력을 충분히 확보하기도 어려운 상황이었습니다. 민간 AI 엔지니어의 연봉이 공공 부문 대비 2배 이상 높아지면서, 인력 수급 불균형이 심각해졌거든요. 실제로 한국행정연구원의 2025년 공공 AI 인력 수급 현황 조사에서도 지방정부의 AI 전담 인력 충원율이 목표의 34%에 그친다는 결과가 나왔습니다.

시민 참여형 모델로 방향을 튼 이유

이 문제를 해결하기 위해 서울시가 선택한 방법은 흥미롭습니다. 인력을 '채용'하는 대신 '육성하면서 함께 일하는' 구조를 만든 거예요. 에스토니아의 디지털 거버넌스 모델, 핀란드의 '1% 이니셔티브(시민이 법안을 직접 발의하는 제도)'에서 아이디어를 가져왔고, 여기에 서울시 빅데이터 캠퍼스의 인프라를 결합했습니다.

2025년 시범 운영을 통해 22명의 1기 펠로우가 활동했고, 그중 5개 팀의 정책 제안이 실제 부서 검토 단계까지 올라갔습니다. 이 중 2건이 예산 검토 단계를 통과하며 2026년 본 프로그램 전환의 근거가 됐죠.

💡 실전 팁: 지원 전에 서울 열린데이터 광장에서 관심 있는 분야의 데이터셋을 미리 탐색해 보세요. 지원서에 "이 데이터로 이 문제를 풀겠다"는 구체적 아이디어를 담으면 서류 통과율이 눈에 띄게 높아집니다.

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🗂️ 트랙 구조 완전 해부: 나는 어디에 지원해야 하나

3개 트랙의 차이점

2026년 본 프로그램은 세 가지 트랙으로 구성됩니다. 트랙 선택이 사실상 합격 전략의 절반이에요.

트랙	대상	기술 요건	활동비	프로젝트 성격
시민 참여 트랙	비전공자 포함 일반 시민	없음 (교육 제공)	월 150만 원	현장 문제 발굴 + 정책 제안
데이터 분석 트랙	데이터 분석 실무 경험자	Python/SQL 활용 가능	월 230만 원	데이터 기반 정책 효과 분석
AI 솔루션 트랙	AI 개발 경험자	ML/DL 프로젝트 경험	월 300만 원	AI 모델 설계 및 PoC 개발

각 트랙은 독립적으로 운영되지 않습니다. 실제 프로젝트는 세 트랙이 혼합 팀을 구성해 진행합니다. '현장 전문가(시민 트랙) + 분석가(데이터 트랙) + 개발자(AI 트랙)'의 조합이 가장 경쟁력 있는 팀 구성이에요. 이 구조 자체가 프로그램의 철학을 보여줍니다: 기술만으로도, 현장 경험만으로도 좋은 정책을 못 만든다는 거죠.

선발 기준의 숨겨진 가중치

공식 문서에 나오는 선발 기준(데이터 활용 역량, 공공 문제 이해도, 협업 능력)만 보면 감이 잘 안 옵니다. 2025년 1기 합격자 22명의 배경을 분석해보면 실제 가중치가 더 잘 보여요.

• 현장 문제 정의 능력: 합격자의 81%가 지원서에서 "내가 직접 경험하거나 목격한 공공 문제"를 구체적으로 서술했습니다.
• 데이터 연결 시도: 합격자의 73%가 서울시 공공데이터를 직접 찾아 문제와 연결한 흔적이 있었습니다.
• 다양성 쿼터: 서울시는 의도적으로 특정 직군 편중을 피합니다. IT 개발자 비중이 40%를 넘지 않도록 조정합니다.

💡 실전 팁: 지원서의 '문제의식 기술서'는 "서울에는 X 문제가 있다"로 시작하지 말고, "나는 X 상황에서 Y를 경험했고, 이것이 Z라는 데이터와 연결된다고 생각한다"는 1인칭 서술로 작성하세요. 심사위원이 가장 많이 언급한 합격 요인이 바로 이 '개인 경험 + 데이터 연결'의 조합이었습니다.

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📊 실제 프로그램은 어떻게 돌아가나: 6개월 타임라인

첫 6주: '데이터 리터러시 부트캠프'

기술 배경과 무관하게 모든 펠로우가 동일하게 참여하는 기초 과정입니다. 커리큘럼은 다음과 같아요.

• 1~2주차: 서울시 공공데이터 플랫폼 구조 이해 + 데이터 윤리 기초
• 3~4주차: Python 입문 (비전공자 대상 완속 진행) / 데이터 시각화 (Tableau, Python Matplotlib)
• 5~6주차: 공공 AI 정책 사례 연구 (해외 사례 포함) + 팀 프로젝트 킥오프

이 기간에 팀 빌딩이 진행됩니다. 트랙 혼합 원칙에 따라 서울시 담당자와 멘토단이 팀을 구성하되, 펠로우 개인의 선호도를 최대한 반영합니다.

7~22주: '프로젝트 스프린트'

팀별로 하나의 공공 문제를 선정해 데이터 분석 → 솔루션 설계 → 정책 제안서 작성까지 진행합니다. 격주 멘토링(서울시 담당 공무원 + 외부 AI/정책 전문가)과 월 1회 전체 공유회가 있어요.

핵심은 이 과정이 단순한 '과제 제출'이 아니라는 점입니다. 실제 서울시 부서와 연결되어 현업 담당자에게 중간 결과를 발표하고 피드백을 받습니다. 즉, 처음부터 '실제 활용 가능성'을 기준으로 프로젝트가 평가됩니다.

23~24주: '데모데이 & 정책 제안'

최종 발표는 서울시 디지털정책관 및 관련 부서장이 참석하는 공식 데모데이에서 진행됩니다. 여기서 채택된 제안은 공식 정책 검토 프로세스에 올라갑니다.

단계	내용	기간
부트캠프	데이터 리터러시 교육 + 팀 구성	1~6주
문제 정의	현장 조사 + 데이터 탐색	7~10주
분석 & 설계	데이터 분석 + 솔루션 프로토타입	11~18주
정책화	제안서 작성 + 부서 발표	19~22주
데모데이	최종 발표 + 채택 심사	23~24주

💡 실전 팁: 7~10주차 '문제 정의' 단계에서 팀이 가장 많이 흔들립니다. "우리 문제가 너무 크다" 혹은 "이미 비슷한 정책이 있다"는 벽에 부딪히거든요. 이때 활용하면 좋은 프레임이 '더블 다이아몬드(Double Diamond)' 모델입니다. 문제를 넓게 탐색한 뒤 좁히고, 솔루션을 넓게 탐색한 뒤 좁히는 구조로, 공공 문제 정의에 특히 효과적입니다.

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🌟 실제 사례 딥다이브: 시민이 만든 정책의 현장

사례 1: 독거노인 고립 위험 감지 시스템

2025년 1기 펠로우 중 가장 주목받은 팀은 '팀 링크(LINK)'였습니다. 사회복지사 출신 박○○ 씨(시민 트랙), 데이터 분석가 출신 김○○ 씨(데이터 트랙), AI 스타트업 재직자 이○○ 씨(AI 트랙)로 구성된 3인 팀이었어요.

이들이 발견한 문제는 단순합니다. 서울시 독거노인 돌봄 시스템은 '정기 방문'에 의존하는데, 고립 위험이 높아지는 시점과 방문 주기가 맞지 않는 경우가 많다는 것. 특히 방문과 방문 사이의 '빈틈'에서 위기 상황이 발생하는 패턴을 현장 경험자인 박○○ 씨가 정확히 짚었습니다.

솔루션은 공공 데이터의 결합이었습니다. 가스 사용량 데이터, 복지관 출석 이력, 응급의료 콜 기록을 결합해 '고립 위험 지수'를 산출하는 알고리즘을 설계했어요. 프라이버시 침해 우려를 줄이기 위해 개인 식별 없이 패턴 기반으로만 분류하는 방식을 택했고, 개인정보보호위원회와의 사전 협의를 통해 법적 적합성도 확인했습니다.

결과: 2025년 하반기 노원·도봉·강북·중랑 4개 자치구 파일럿 도입. 돌봄 서비스 접촉률 31% 향상, 위기 개입 응답 시간 평균 4.2일 → 1.8일로 단축.

사례 2: 버스 노선 공백 지역 탐지 알고리즘

또 다른 주목할 만한 사례는 교통 분야입니다. 은퇴한 교통 공학자 출신 펠로우가 팀을 이끌어 서울시 버스 이용 데이터와 교통카드 OD(Origin-Destination) 데이터를 결합했습니다. 이를 통해 '이동 수요는 높지만 버스 공급이 부족한 구간'을 시각화했고, 특히 야간 시간대 여성 1인 가구 밀집 지역의 교통 취약성을 수치로 제시했어요.

이 팀의 제안은 2026년 서울시 버스 노선 조정 계획 심의 자료로 공식 채택되었습니다. 시민이 만든 분석 결과가 행정 심의 자료가 된 첫 번째 사례로 기록됩니다.

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⚠️ 이것만은 조심하세요: 지원자가 빠지는 5가지 함정

화려한 성공 사례 뒤에는 반드시 주의해야 할 현실적인 함정들이 있습니다.

함정 1: "AI 모델만 잘 만들면 된다"는 착각

가장 흔한 오해입니다. 실제로 1기에서 AI 트랙 합격자 중 2명이 중도 이탈했는데, 그 이유가 "정책 맥락을 이해하지 못한 채 기술만 개발하다 방향성을 잃었다"는 것이었습니다. 기술은 수단이지 목표가 아닙니다. 공공 문제에 대한 이해가 더 중요합니다.

함정 2: 공공 데이터의 품질 과신

서울시 공공데이터는 생각보다 품질이 고르지 않습니다. 결측값, 형식 불일치, 업데이트 지연 등이 실제 프로젝트에서 빈번하게 발생합니다. 2025년 1기 팀들의 공통 피드백 중 하나가 "데이터 클리닝에 예상의 3배 시간이 걸렸다"는 것이었습니다. 계획 단계에서 데이터 탐색 시간을 넉넉하게 잡으세요.

함정 3: 정책화 과정의 속도에 대한 환상

데모데이에서 채택된 제안이 실제 정책으로 연결되는 데는 평균 12~18개월이 걸립니다. 행정 프로세스, 예산 주기, 법적 검토가 필요하기 때문입니다. "내 제안이 6개월 후에 서울 전체에 도입된다"는 기대는 버려야 합니다. 파일럿 → 확대 → 제도화의 단계를 이해하고 장기적인 시각으로 참여해야 합니다.

함정 4: 개인정보·윤리 이슈 소홀

공공 데이터를 활용할 때 개인정보 관련 법규(개인정보보호법, 공공데이터법)를 사전에 반드시 확인해야 합니다. 1기에서 한 팀은 분석 과정에서 개인 식별 가능성이 있는 결합 방식을 사용해 멘토단의 지적을 받고 설계를 전면 수정했습니다. 개인정보보호위원회의 가명처리 가이드라인을 미리 숙지하세요.

함정 5: 팀 내 역할 불균형

기술 역량이 높은 펠로우에게 작업이 쏠리는 현상이 거의 모든 팀에서 발생합니다. 초기에 명확한 역할 분담과 의사결정 구조를 합의하지 않으면 후반부에 팀이 흔들립니다. 특히 비기술 트랙 펠로우가 "나는 기여하는 게 없는 것 같다"는 소외감을 느끼지 않도록 현장 조사, 이해관계자 인터뷰, 정책 검토 등의 역할을 명확히 분담하는 것이 중요합니다.

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🖼️ Wikimedia Commons: National Arboretum (U.S.) / Wikimedia Commons (Public domain)

🌐 글로벌 맥락에서 본 서울시 모델: 어디까지 왔나

해외 유사 모델과의 비교

서울시 AI 데이터 펠로우십은 전 세계적으로 확산 중인 '공공 데이터 거버넌스 민주화' 흐름의 일부입니다.

국가/도시	프로그램	특징	시민 참여 수준
서울 (한국)	AI 데이터 펠로우십	6개월 혼합 팀 프로젝트	정책 제안 → 채택 가능
핀란드 헬싱키	Helsinki Data Fellows	1년 상주 데이터 분석가	시청 내 내부 자문 역할
영국 런던	London Office of Data Analytics	외부 전문가 파트너십	정책 분석 보조 역할
대만	g0v (거브 제로)	완전 오픈소스 시민 해커톤	프로젝트 자율 제안
에스토니아	X-Road 민간 참여	디지털 인프라 공동 설계	제도 설계 참여

서울시 모델의 차별점은 '지속성'입니다. 단발성 해커톤이나 외부 자문 모델과 달리, 6개월간 지속적으로 서울시 내부와 협업하면서 실제 정책 언어로 번역하는 과정을 밟습니다. 이것이 대만 g0v나 런던 모델과의 핵심 차이입니다.

한국 공공 AI 거버넌스의 다음 단계

서울시의 실험이 성공한다면 그 파급 효과는 상당할 수 있습니다. 행정안전부는 2026년 하반기까지 서울시 모델을 기반으로 한 '지방정부 데이터 펠로우십 표준 모델'을 개발할 계획을 가지고 있습니다. 부산, 인천, 대전 등 대도시 5개 이상으로의 확산이 목표입니다.

💡 실전 팁: 서울시 펠로우십을 통해 공공 AI 영역에 발을 들인 후, 행안부의 '디지털 정부 혁신 자문단'이나 각 지자체의 스마트시티 위원회로 활동 범위를 넓힐 수 있습니다. 공공 데이터 거버넌스는 2026~2030년 한국에서 가장 성장할 비기술 AI 직군 중 하나로 꼽힙니다.

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🔧 지원 전략: 합격 가능성을 높이는 3가지 행동

지금 당장 할 수 있는 준비

이론보다 행동이 먼저입니다. 지원을 고민 중이라면 지금 당장 이 세 가지를 해보세요.

1. 서울 열린데이터 광장에서 '나의 문제'를 찾아라
서울 열린데이터 광장(data.seoul.go.kr)에 접속해 내가 일상에서 불편하거나 문제라고 느끼는 영역(교통, 복지, 환경, 안전 등)의 데이터셋을 검색해보세요. "이 데이터가 저 문제와 연결될 수 있지 않을까?" 라는 질문을 스스로 던지는 것이 지원서 작성의 출발점입니다.

2. 과거 공공 AI 정책 사례를 3개 이상 읽어라
서울시 빅데이터 캠퍼스 홈페이지(bigdata.seoul.go.kr)에는 과거 프로젝트 결과 보고서가 공개되어 있습니다. 이것을 읽으면 심사위원이 어떤 수준의 분석을 기대하는지 감이 생깁니다.

3. 비슷한 배경의 합격자를 찾아 이야기 나눠라
링크드인이나 서울시 빅데이터 캠퍼스의 커뮤니티 채널에서 1기 펠로우 중 본인과 비슷한 배경(비전공자, 특정 직군 등)을 가진 사람을 찾아 연락해보세요. 실제 경험자의 이야기가 어떤 공식 안내서보다 유용합니다.

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❓ 자주 묻는 질문

Q1: 서울시 AI 데이터 펠로우십은 누구나 지원할 수 있나요?

기본적으로 만 19세 이상 서울 시민이라면 지원 가능합니다. 다만 트랙에 따라 요건이 다릅니다. '시민 참여 트랙'은 AI 비전공자도 지원 가능하며, 데이터 리터러시 기초 교육을 프로그램 내에서 제공합니다. '전문가 트랙'은 데이터 분석, AI 개발, 공공정책 분야의 실무 경험 2년 이상을 권장합니다. 2026년 1기 기준으로 지원자의 약 43%가 비IT 계열 출신이었으며, 최종 합격자 중 약 28%가 인문·사회과학 배경이었습니다. 즉, AI 전문가가 아니어도 충분히 도전할 수 있는 구조로 설계되어 있습니다.

Q2: 펠로우로 선발되면 어떤 혜택이 주어지나요?

서울시 AI 데이터 펠로우로 선발되면 크게 네 가지 혜택이 제공됩니다. 첫째, 활동 기간(6개월) 동안 월 150만~300만 원 수준의 활동비가 지급됩니다(트랙별 상이). 둘째, 서울시 빅데이터 캠퍼스 및 스마트도시 데이터 플랫폼에 대한 우선 접근 권한이 주어집니다. 셋째, 정책 제안서가 채택될 경우 실제 예산 반영 가능성이 있으며, 채택 시 추가 인센티브가 지급됩니다. 넷째, 수료 후 '서울시 AI 정책 자문단' 위촉 기회가 주어져 지속적인 공공 영역 참여 경로가 열립니다.

Q3: 실제로 펠로우가 만든 정책이 서울시에 반영된 사례가 있나요?

네, 실제 반영 사례가 있습니다. 2025년 시범 운영 당시 펠로우팀이 설계한 '독거노인 고립 위험 조기 감지 알고리즘'이 서울시 복지 정책 시스템에 파일럿 도입되었습니다. 해당 알고리즘은 공공 데이터(가스·전기 사용량, 복지관 방문 이력 등)를 결합해 고립 위험군을 사전 식별하는 방식으로, 2025년 하반기 4개 자치구에 시범 적용 후 돌봄 서비스 접촉률이 기존 대비 약 31% 향상되었습니다. 이 사례는 시민이 직접 데이터를 분석하고 정책에 반영하는 '공공AI 거버넌스'의 대표 성공 모델로 평가받고 있습니다.

Q4: AI나 코딩을 전혀 모르는데 지원해도 의미가 있을까요?

충분히 의미 있습니다. 프로그램 내에서 기초 데이터 분석 교육(Python 입문, 공공데이터 API 활용 등)을 6주간 제공하기 때문에 입문 수준에서 시작해도 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 실제로 정책 현장 경험이 있는 사회복지사, 교사, 간호사 출신 펠로우들이 "현장 문제 정의"에서 핵심적인 역할을 해왔습니다. AI 모델을 만드는 것보다 '어떤 문제를 풀어야 하는가'를 정확히 정의하는 게 더 중요한 경우가 많기 때문에, 비기술 배경이 오히려 강점이 되기도 합니다.

Q5: 지원 일정과 선발 과정은 어떻게 되나요?

2026년 기준으로 서울시 AI 데이터 펠로우십은 연 2회 모집합니다. 상반기 모집은 3월 초 공고 → 4월 말 서류 마감 → 5월 중 면접 → 6월 활동 시작 일정으로 진행됩니다. 하반기는 9월 공고 → 11월 시작 사이클입니다. 선발 과정은 ①서류 심사(자기소개서 + 문제의식 기술서), ②과제 전형(공공데이터를 활용한 간단한 분석 보고서 제출), ③인터뷰(30분, 대면 또는 비대면) 순으로 진행됩니다. 지원서는 서울시 빅데이터 캠퍼스 공식 홈페이지(bigdata.seoul.go.kr)에서 접수 가능합니다.

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📋 핵심 요약 테이블

항목	세부 내용	중요도
프로그램 기간	6개월 (연 2회 모집)	★★★★★
트랙 구분	시민 참여 / 데이터 분석 / AI 솔루션	★★★★★
활동비	월 150만~300만 원 (트랙별)	★★★★☆
기술 요건	시민 트랙은 없음, 교육 제공	★★★★★
합격자 비IT 비율	약 28% (2025년 1기 기준)	★★★★☆
정책 채택 사례	2025년 2건 예산 검토 통과	★★★★★
수료 후 혜택	AI 정책 자문단 위촉 기회	★★★☆☆
지원 접수처	bigdata.seoul.go.kr	★★★★★
핵심 합격 요소	개인 경험 + 데이터 연결 스토리	★★★★★
주의사항	정책화까지 12~18개월 소요	★★★★☆

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✍️ 마무리: 당신이 설계자가 될 수 있다

"정책은 전문가가 만드는 것"이라는 생각, 이제는 버릴 때가 됐습니다.

서울시 AI 데이터 펠로우십은 그 생각에 정면으로 도전하는 실험입니다. 현장에서 문제를 목격해온 사람, 데이터로 세상을 분석하고 싶은 사람, AI 기술을 사회에 의미 있게 연결하고 싶은 사람 — 이 세 유형의 사람이 만나면, 관료 시스템 혼자서는 절대 만들 수 없는 정책이 탄생합니다.

물론 이 프로그램이 완벽하지는 않습니다. 행정 속도의 벽, 데이터 품질의 한계, 조직 내 수용성의 문제는 여전히 존재합니다. 하지만 2025년 독거노인 알고리즘 사례처럼, 시민의 손에서 시작된 아이디어가 4개 자치구의 돌봄 시스템을 실제로 바꾼 일이 이미 일어났습니다.

다음 변화를 만드는 사람이 여러분이 될 수 있습니다.

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💬 여러분에게 묻고 싶습니다: 여러분이 서울에서 AI로 해결하고 싶은 공공 문제가 있다면 무엇인가요? 교통, 환경, 복지, 안전, 교육 — 어떤 분야든 댓글로 남겨주세요. 가장 많이 언급된 문제는 다음 편 '서울시 공공데이터로 직접 분석해보기'에서 직접 다뤄보겠습니다.

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다음 글 예고: 서울시 빅데이터 캠퍼스의 공공데이터를 Python으로 직접 분석하는 실전 튜토리얼을 준비 중입니다. AI 비전공자도 따라할 수 있는 수준으로 제작할 예정이니 팔로우해 두세요.