이론을 듣고 끝나는 교육이 아니라, 교육이 끝난 다음 날 바로 업무에 쓰는 교육을 설계합니다. 대상과 목표에 따라 네 갈래의 과정을 운영합니다.
현업의 문제를 해결하는 실전 역량을 강화하고, 이를 통해 조직의 디지털 전환(DX)과 실질적인 업무 혁신을 실현합니다.
이론 중심이 아닌, 교육 종료 후 즉시 현업 파이프라인에 투입할 수 있는 실무 중심 교육을 제공합니다.
범용적인 예제가 아니라, 수강 조직이 실제로 다루는 데이터를 활용한 맞춤형 실습을 진행합니다.
현장에서 직접 AI·데이터 프로젝트를 수행하고 성과를 낸 ‘필드 전문가’들이 강의를 이끕니다.
업무를 바꾸는 과정, 도구를 익히는 과정, 사업을 설계하는 과정, 그리고 학생의 문제해결력을 기르는 과정입니다.
AI Agent를 활용해 문서·데이터 업무를 자동화하고, 나만의 업무 도구까지 직접 만드는 과정입니다. 생성형 AI를 ‘아는’ 교육이 아니라 ‘함께 일하는’ 교육입니다.
업무 자동화 · 데이터 분석 · AI Agent 제작을 로우코드/노코드와 바이브 코딩 두 트랙으로 구성했습니다. 비개발자부터 심화 사용자까지 단계적으로 확장합니다.
국제개발협력의 이해에서 출발해 PCM·PDM 사업기획, 성과관리, 모니터링 및 평가까지. 사업을 직접 수행하고 평가해 온 현장 전문가가 강의합니다.
AI 시대의 문제발견, 디자인씽킹, 소셜벤처, 창업, 그리고 인문사회계열을 위한 바이브 코딩까지. 학생이 스스로 문제를 찾아 프로젝트로 만들게 합니다.
대학 교직원 교육에서 제품 매출과 재고 예시를 드는 것은 맞지 않습니다. 배운 것을 그날 업무에 쓰려면, 예제부터 여러분이 다루는 데이터여야 합니다.
대학의 교육 수요는 두 갈래입니다. 유니비스타는 양쪽 모두를 맡습니다.
문서·데이터 업무 자동화, BI 활용, 사업기획과 성과관리. 배운 다음 날 업무 흐름이 달라지는 것을 목표로 합니다.
문제해결력, AI 활용 역량, 소셜벤처와 창업, 국제화 감각. 기업과 기관이 실제로 요구하는 역량이 무엇인지 아는 강사가 가르칩니다.
학생 교육은 기업·공공기관·NGO에 직접 출강해 온 강사가 맡습니다.
현장이 어떤 역량을 요구하는지 알아야, 학생에게 무엇을 가르칠지 정할 수 있습니다.
강의안을 읽는 강사가 아니라, 시스템을 구축하고 사업을 수행하고 평가해 온 실무자가 강단에 섭니다.
