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사무직으로 취업을 준비하거나,막 입사한 신입이라면,엑셀 앞에서 한 번쯤 긴장하게 됩니다 😥 학교에서 배운 엑셀과회사에서 쓰는 엑셀은 생각보다 많이 다릅니다. 실무에서는 복잡한 기술보다기본 기능을 얼마나 정확하고 빠르게 쓰느냐가 더 중요합니다. 2026년 기준 사무직 신입이 실제로 가장 많이 쓰는 엑셀 기능 TOP 10을 실무 기준으로 한번 정리했습니다.1️⃣ ➕ SUM AVERAGE COUNT 기본 함수엑셀의 시작이자 끝입니다.실무에서 가장 많이 쓰는 함수입니다.합계 계산평균 구하기데이터 개수 세기📌 엑셀 함수 예시=SUM(B2:B10)=AVERAGE(B2:B10)=COUNT(B2:B10) 이 세 가지가 자연스럽게 나오면사무직 기본기는 이미 갖춘 겁니다.2️⃣ 🔀 IF 함수 조건 처리사무직 엑셀의..

4취업 준비나 자기계발을 위해 가장 먼저 고민하게 되는 것이 바로 '컴활'과 'MOS'죠.특히 MOS는 국제 자격증이라는 타이틀 덕분에 인기가 많은데, 많은 분이 궁금해하시는 유효기간에 대해 아주 솔직하고 명쾌하게 정리해 드릴게요. 😉 🔓 MOS는 '평생 소장' 가능한 무기입니다 결론부터 말씀드리면, MOS 자격증에는 유효기간이 전혀 없습니다. 한 번 합격해서 자격증을 손에 넣으셨다면, 10년이 지나든 20년이 지나든 그 자격은 영구적으로 유지됩니다.토익처럼 2년마다 비싼 응시료를 내며 갱신해야 하는 번거로움이 없다는 게 가장 큰 매력이죠! "MOS는 유통기한이 없는 국제 공인 자격증입니다. 한 번의 노력으로 평생 스펙을 확보할 수 있다는 뜻이죠." ⚠️ 하지만 '버전의 함정'을 조심하세요 유효기간은..

인공지능(AI)은 이제 단순한 유행을 넘어서, 사회 전반에 깊숙이 영향을 미치는 핵심 기술로 자리잡았습니다.특히 2025년에는 생성형 AI, 멀티모달 AI, AI 에이전트 등 새로운 흐름들이 급격하게 부상하고 있으며, 이로 인해 지금 어떤 기술을 학습해야 할지 혼란스러운 분들도 많습니다.2025년 기준으로 가장 주목받는 인공지능 트렌드를 정리하고, 지금 공부하면 미래에 도움이 될 핵심 AI 기술을 소개해 볼께요.가 보실까요!1. 생성형 AI의 진화 (Generative AI)2023년부터 주목받아온 생성형 AI(Generative AI)는 2025년에도 여전히 핵심 트렌드입니다.텍스트, 이미지, 영상, 음악까지 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술로, 대표적인 예시로는 ChatGPT, 미드저니, DALL..

2025년 현재, 인디 게임 개발은 더 이상 거대한 자본이나 인력 없이도 시작할 수 있는 현실적인 도전이 되었습니다.특히 언리얼 엔진 5(UE5)의 강력한 기능과 무료 라이선스 정책은 인디 개발자에게 매력적인 선택지로 떠오르고 있습니다. 언리얼 엔진을 기반으로 인디 게임을 개발하는 데 필요한 전반적인 로드맵을 최신 트렌드와 함께 소개할께요. 두둥~ 1. 왜 언리얼 엔진인가? – 인디 개발자에게 적합한 이유무료 사용: 상업적 수익이 일정 금액(100만 달러) 이하일 경우 무료최고 수준의 그래픽 퀄리티: Nanite, Lumen 기술로 고품질 표현 가능광범위한 커뮤니티와 학습 자료: 공식 문서, 유튜브 튜토리얼, 포럼 등 풍부한 정보 2. 개발 전 준비 단계: 기획과 학습✔ 핵심 아이디어 구체화복잡한 시스템..

인공지능(AI)은 이제 선택이 아닌 필수 역량으로 자리잡고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 "어디서부터 어떻게 시작해야 할지" 막막해하곤 합니다. 특히 비전공자나 개발 경험이 없는 분들은 더더욱 그렇죠. 이 글에서는 인공지능을 처음 시작하는 분들을 위한 단계별 학습 로드맵을 제시합니다. 학습 방향을 체계적으로 정리해 드리니, 지금 바로 시작해보실까요?!!1단계: 인공지능 기초 이해AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이 이해인공지능의 역사와 발전 방향주요 활용 사례 살펴보기 (의료, 자율주행, 금융 등)추천 콘텐츠:유튜브 채널: '조코딩', '모두의연구소'블로그/미디엄 기사무료 AI 입문 강의 (K-MOOC, edX 등)2단계: 파이썬 기초 학습인공지능 개발에 가장 많이 사용되는 언어: Python추천 학습 항목..

인공지능(AI)이 우리 삶 깊숙이 자리 잡은 지금, 관련 용어인 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 많은 사람들이 두 용어를 혼용해서 사용하지만, 실제로는 중요한 차이점이 존재합니다.딥러닝과 머신러닝의 차이점, 그리고 각 기술이 어떻게 실생활에 활용되고 있는지를 같이 알아볼까요? 머신러닝이란 무엇인가?머신러닝(Machine Learning)은 ‘기계가 데이터를 통해 학습하는 기술’입니다. 즉, 사람이 일일이 규칙을 입력하지 않아도, 알고리즘이 데이터를 분석하고 그 안에서 패턴을 찾아내는 방식입니다. 예를 들어, 이메일의 스팸 여부를 판단하는 알고리즘은 과거의 이메일 데이터를 학습하여 새로운 메일이 스팸인지 아닌지를 예측할 수 있..