수업과 실습, 진도까지
한 흐름으로 관리합니다
COBSLAB은 자체 LXP 환경을 갖추고 있습니다. 교육 일정과 자료를 안내하고 수강생이 바로 실습하며, 담당자는 진도와 결과를 확인할 수 있어 단발성 강의보다 관리가 되는 교육을 진행합니다.
- 교육 일정·자료 안내
- IPYNB·Colab 실습
- 진도·과제 확인
- 교육 운영 리포트
오늘의 학습을 이어가세요
- 생성형 AI 라이브 세션온라인 · 김도윤 강사
- 프로젝트 멘토링3층 교육장 · 박지수 멘토
- 팀별 결과 리뷰온라인 · 50분
결측치 확인
열별 결측치 개수와 비율을 먼저 확인합니다.
missing = df.isna().sum()
missing_rate = missing / len(df)
display(missing_rate)$ python validate.py ✓ 필수 코드 검증 완료운영 대시보드
수업부터 결과 확인까지
한곳에서 이어집니다
수강생이 완료한 수업, 제출한 실습, 참여한 클래스가 운영자 화면에 바로 이어집니다. 교육 담당자는 따로 진도표를 만들지 않고 과정별 운영 현황을 확인할 수 있습니다.
클래스와 커리큘럼
기수별 클래스를 만들고 과목, 수업, 퀴즈와 과제를 배정합니다.
코드 실습 환경
IPYNB와 ZIP 자료를 올리고 Google Colab, 파일, 터미널을 수업과 연결합니다.
진도와 운영 현황
수업 완료, 과제 제출, 출석과 클래스별 이수 흐름을 한눈에 확인합니다.
역할과 기관 설정
운영자, 관리자, 강사, 수강생의 권한을 나누고 기관별 화면과 정책을 적용합니다.
교육 안내부터 실습 결과까지
교육 담당자는 운영 현황을 확인하고, 수강생은 과정 안에서 수업과 실습을 이어갑니다.
대상과 일정, 담당 강사를 정합니다.
영상, 문서, 퀴즈와 실습을 구성합니다.
노트북과 Colab에서 바로 실행합니다.
이수 현황과 결과를 운영 기록으로 남깁니다.
교육 유형에 따라 이렇게 활용합니다
교육 기간, 인원, 실습 방식과 담당자의 관리 범위를 확인해 필요한 과정에 LXP 환경을 활용합니다.
사내 AI 아카데미
직무별 과정, 기수 운영, 수강생 진도와 프로젝트 제출을 한곳에서 관리합니다.
클래스 · 진도 · 포트폴리오개발자 실습 교육
Python, 데이터 분석, LLM·RAG 과정을 노트북과 Colab 실습 중심으로 운영합니다.
IPYNB · Colab · 터미널공공·기관 교육
기관별 사용자와 권한, 과정 노출, 출석과 이수 기준을 운영 정책에 맞춥니다.
권한 · 출석 · 이수 관리부트캠프·장기 과정
일정, 공지, 멘토링, 과제와 프로젝트 결과를 과정 전체 흐름으로 연결합니다.
일정 · 공지 · 프로젝트교육 준비부터 결과 정리까지
교육 대상과 일정이 정해지면 과정과 실습 자료를 준비하고, 수강생 안내부터 진도 확인과 결과 정리까지 LXP 환경에서 운영합니다.
기업 AI 교육 상담- 01교육 준비
대상, 일정, 과정과 실습 자료를 등록합니다.
- 02수강생 안내
계정과 일정, 사전 자료와 참여 방법을 안내합니다.
- 03수업·실습 운영
수업 자료와 IPYNB, Colab 실습을 과정 안에서 진행합니다.
- 04진도·결과 정리
이수 현황과 과제, 실습 결과를 확인해 교육 담당자와 공유합니다.
교육 운영에 대해
자주 묻는 질문
일정이나 인원이 아직 정해지지 않았어도 필요한 교육부터 편하게 상담할 수 있습니다.
LMS와 LXP는 무엇이 다른가요?
LMS가 수강 등록과 이수 관리에 집중한다면 LXP는 수강생이 콘텐츠와 실습을 경험하고 프로젝트 결과를 남기는 과정까지 함께 다룹니다. COBSLAB LXP는 운영 관리와 실습 환경을 한 화면 흐름으로 연결합니다.
LXP를 별도로 구매하거나 구축해야 하나요?
아닙니다. COBSLAB의 기업 AI 교육을 진행할 때 과정의 규모와 운영 방식에 따라 자체 LXP 환경을 활용할 수 있습니다.
모든 교육이 LXP에서 진행되나요?
교육 기간, 인원, 실습 방식과 담당자의 관리 범위를 확인한 뒤 필요한 과정에 적용합니다.
교육 담당자는 무엇을 확인할 수 있나요?
클래스별 수강 현황, 진도, 과제와 실습 결과 등 교육 운영에 필요한 내용을 확인할 수 있습니다.