본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
이번 강의는 뉴스 데이터에서 중요한 정보를 효과적으로 추출하고 요약하는 방법을 배울 수 있는 실습 중심의 강의였다. 특히 프롬프트 엔지니어링을 활용해 별도 모델 학습 없이도 이벤트를 추출하는 과정이 인상적이었다.
처음에는 뉴스 데이터를 어떻게 정형화할 수 있을지 막연했지만, 카테고리 분류부터 시작해 기업 공시 분석, 요약, 이벤트 추출을 단계별로 진행하면서 점점 감을 잡을 수 있었다. 특히 SENTiVENT와 같은 연구 논문에서 제안된 접근법을 적용하는 과정이 흥미로웠다. 단순한 개념 설명이 아니라, 최신 연구를 기반으로 실제로 구현하는 방식이어서 실무에서도 바로 활용할 수 있을 것 같았다.
실시간 뉴스를 기반으로 이벤트를 탐지하고 요약하는 것은 금융이나 비즈니스 분석에 특히 유용해 보였다. 예를 들어 특정 기업의 매출이 급증했을 때, 해당 기업뿐만 아니라 경쟁사의 동향도 함께 분석하는 방식이 실용적이었다. 이를 통해 단순한 뉴스 요약을 넘어 연관된 인사이트를 도출하는 과정을 경험할 수 있었다.
강의에서 가장 유익했던 점은 PoC(Proof of Concept) 제품화 과정이었다. 단순히 데이터 분석을 하는 것이 아니라, 이를 시각화하고 최종적으로 활용할 수 있는 형태로 개발하는 과정이 포함되어 있어서 더욱 실질적인 도움이 되었다.
물론 아쉬운 점도 있었다. 실시간 데이터를 활용하는 과정에서 API 호출이나 데이터 전처리 과정이 다소 빠르게 지나가서 초반에 따라가기 어려운 부분이 있었다. 이 부분에 대한 기초적인 설명이 조금 더 추가되었으면 좋겠다는 생각이 들었다.
전체적으로 이 강의는 뉴스 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 요약하는 AI 기반의 자동화 프로세스를 경험할 수 있는 좋은 기회였다. 특히 금융, 경제, 기업 분석에 관심이 있는 사람들에게 유용할 것 같고, 자연어 처리와 AI 기술을 실무에 적용하는 방법을 배울 수 있는 실용적인 강의였다.
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각
② 오늘자 날짜, 공부종료 시각
③ 클립 1번 수강 인증 사진
④ 클립 2번 수강 인증 사진
⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
