11월 Monthly Leaf 🌿- BigTree Letter🌳 (AD)

2026. 11. 4.

Big Tree Letter

안녕하세요, 빅트리 구독자님!

차가워진 바람과 함께 겨울이 성큼 다가온 11월, 🍁❄️
어느덧 2026년도 두 달밖에 남지 않았습니다. 이번 뉴스레터에서는 빠르게 변화하는 AI 기술과 실무 수요를 반영한 신규 AI 실무 교육부터 연구·데이터 분석 역량을 높일 수 있는 다양한 교육 과정을 소개합니다. AI Agent를 활용한 업무 자동화와 협업, 생성형 AI 기반 데이터 분석부터 전문 연구를 위한 통계분석까지 폭넓은 교육을 준비했습니다.

남은 2026년, 새로운 기술을 익히고 실무 역량을 한 단계 높일 수 있는 AI러닝센터의 다양한 교육을 만나보세요!

AI를 단순히 활용하는 것을 넘어

나만의 업무 도구와 결과물을 직접 만들어보며 새로운 성장을 시작해 보세요. ✨

[신규교육] 소개
'Claude 메타분석: 분석부터 연구결과까지' 신규 교육을 소개합니다.
[신규교육] 소개
'연구를 위한 LLM Wiki: 서재에서 연구 설계까지' 신규 교육을 소개합니다.
[신규교육] 소개
'AI 가상 오피스 구축 실무: Hermes Agent 멀티 에이전트 설계' 신규 교육을 소개합니다.
[신규교육] 소개
'Easy SEM: SEM Analysis Platform' 신규 교육을 소개합니다.
11월 추천교육
이달의 주목할 만한 교육을 강조하며, 이를 통해 여러분의 데이터 분석 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.

여러분의 학습과 성장을 지원하기 위해 정성껏 준비한 이번 11월호도 많은 기대 부탁드립니다!

일부 과정은 조기 마감될 수 있으니 관심 있는 과정은 미리 확인해 보시기 바랍니다.

📌 요청 시 선발행 및 현장 결제도 가능합니다.

11/12~13(목~금) 'Claude 메타분석 : 분석부터 연구결과까지' 신규 교육이 진행될 예정입니다.

Claude 메타분석 : 분석부터 연구결과까지

✨ 그동안 많은 연구자들의 관심을 받았던 ‘메타분석의 이해와 활용’ 강의를 Large language model(LLM)을 활용하고 있는 AI 시대에 맞추어, 연구자들이 메타분석을 보다 쉽고 편리하게 이해하고 활용할 수 있도록 구성하고자 합니다.

Claude로 메타분석의 주요 과정을 수행하고, 분석 결과는 R(meta, metafor)을 이용해 확인합니다.

✨데이터를 불러오는 것부터 결과 보고서 작성까지

코딩 데이터 불러오기

분석을 위한 코딩 데이터를 불러와 분석을 준비합니다.
효과크기 분석

연속형·이분형·상관관계 데이터의 효과크기를 분석합니다.
조절효과분석

하위집단분석과 메타회귀분석을 수행합니다.
누적 · 민감성분석

누적메타분석과 민감성분석을 수행해 결과를 확인합니다.
Small-study effects

Small-study effects를 검정하고 결과를 확인합니다.

결과 보고서 작성

분석 결과를 정리해 결과 보고서를 작성합니다.

[ 실습에서 직접 확인할 결과 ]

< 메타분석 자동화 도구 (무료 배포) >

< Forest Plot 구현 >

🎯 수강대상

메타분석을 체계적으로 학습하고 싶은 분
메타분석 연구를 계획하거나 수행 중인 분
Claude와 R을 연구 분석에 활용하고 싶은 분

✦ Claude Pro 유료 계정 신청 옵션 (선택)

실습 계정 비용을 기관/부서 비용으로 교육비와 함께 결제하길 원하시거나, 개별 계정 생성이 번거로우신 수강생을 위해 Claude Pro 계정 구매 지원 옵션을 제공합니다.

메타분석을 이해하는 것에서 더 나아가, Claude와 R을 활용해 분석 과정을 직접 수행하고 싶다면

이번 과정에서 직접 경험해 보세요!

자세히 보기 ⭐

11/12~13(목~금) '연구를 위한 LLM Wiki: 서재에서 연구 설계까지' 신규 교육이 진행될 예정입니다.

연구를 위한 LLM Wiki: 서재에서 연구 설계까지

✨ 연구 과정에서 수집한 다양한 자료를 체계적으로 관리하고, 핵심 정보와 아이디어를 연결하여 연구에 활용하는 역량이 중요해지고 있습니다.

본 과정은 연구 자료의 수집·정리부터 지식 연결, AI 기반 자료 조사 및 근거 검증까지 연구 업무 전반을 효율화하기 위한 실습 중심 과정입니다. 이를 통해 연구 자료의 활용도를 높이고, 신뢰성 있는 연구 결과와 문서를 작성할 수 있도록 지원합니다.

✨과정 특징

문헌 수집 → 논문 노트 → 개념 연결
LLM Wiki → 연구 질문 → 프로포절 초안

SOURCE / 출처

내 서재의 논문, 하이라이트, 코멘트를 AI의 재료로 활용합니다. 자료를 수집하고 읽고 정리하는 흐름을 연결합니다.
BUILD / 축적

첫날에는 LLM Wiki를, 둘째 날에는 프로포절 초안과 참고문헌을 만듭니다.
VERIFY / 검증

주장마다 인용 근거를 연결하고 근거가 없는 내용은 표시합니다. AI의 결과를 검토하고 최종 판단하는 방법을 익힙니다.

⚙️ 활용 도구

1) Zotero : 문헌 수집과 인용 관리

2) Obsidian : 노트와 개념 연결

3) Claude Desktop + MCP : 내 서재와 대화하는 AI

4) NotebookLM : 같은 자료를 다양한 형태로

[ 실습에서 직접 확인할 결과 ]

< 논문에서 추출한 개념이 자동 연결되는 LLM Wiki >

< 근거와 검증 상태를 확인하는 문헌 리뷰 (검증 등급 포함) >

< Zotero 서재의 논문 15편을 대화만으로 NotebookLM 노트북으로 변환 >

🎯 수강대상

대학원생 · 연구원 · 교수
논문과 연구보고서를 읽고 쓰며, 문헌 조사부터 연구 설계까지 연결하고 싶은 분
기관 · 기업의 조사분석 실무자
반복되는 자료 조사와 보고서 작성을 돕는 연구 시스템이 필요한 분
흩어진 자료를 연결하고 싶은 분
Zotero·Obsidian·AI를 각각 사용하며, 논문과 노트를 하나로 묶고 싶은 분
내 자료로 AI를 활용하고 싶은 비개발자
내 서재를 읽고 문헌 정리와 인용 검증을 돕는 연구 에이전트를 만들고 싶은 분

✦ Claude Pro 유료 계정 신청 옵션 (선택)

연구 자료를 수집하고 정리하고 핵심 정보와 아이디어를 연결하고

AI를 활용해 근거 검증까지 체계적으로 수행해 보세요!

자세히 보기 ⭐

11/18~19(수~목) 'AI 가상 오피스 구축 실무: Hermes Agent 멀티 에이전트 설계' 신규 교육이 진행될 예정입니다.

AI 가상 오피스 구축 실무: Hermes Agent 멀티 에이전트 설계

✨ AI에게 일을 시켜본 경험은 누구나 있습니다. 하지만 매번 같은 설명을 반복하고, 앞 작업이 끝날 때까지 기다린 뒤 결과를 직접 다음 작업으로 넘겨야 한다면 자동화라고 보기 어렵습니다. 이 과정에서는 역할별 담당자를 만들고, 누가 무엇을 누구에게 넘길지 미리 설계해 지시 한 번으로 결과물이 나올 때까지 스스로 굴러가는 업무 구조를 만듭니다.

⚙️ Hermes, 나만의 AI 담당자를 만드는 도구

Hermes Agent는 Nous Research가 개발한 오픈소스 AI 에이전트 프로그램입니다. Hermes Agent는 AI 모델과 도구를 연결해, 지시한 업무를 여러 단계에 걸쳐 수행하도록 구성할 수 있습니다. 이 과정에서는 리서치·분석보고·발표자료 담당자의 역할과 작업 지침을 나누고, 결과물을 주고받는 협업 흐름을 설계합니다.

✨과정 특징

노코딩 설계 → 실제 업무 시나리오 → 결과물 중심