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모집중

🚀 안내 사항

모집 기간 중 합류 과정을 거쳐 합류가 결정된 분들에 한해 OT가 진행됩니다.

OT는 대면으로 진행되며, 반드시 참여해 주셔야하고, 장소는 합격자에 한 해 메일을 통해 알려 드립니다.

선행 학습이 필요하다고 판단되는 분들은 OT 진행 이후 필요한 내용을 1:1로 학습하며, 스터디 과정 이수를 위한 준비를 합니다.

선행 학습 기간 동안 아래 내용을 학습하고, 준비합니다.

•

MVP(Minimum Viable Product)와 고도화 전략

◦

단순한 기능의 나열이 아닌 핵심 가치의 검증을 위한 전략을 학습

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MVP의 본질 이해: 가설 검증을 위해 필요한 최소한의 핵심 기능(Core Value)을 정의하고 추출하는 법 학습

▪

점진적 고도화 전략: MVP 출시 이후 사용자 피드백을 기반으로 데이터 중심의 기능 확장(Iterative Development) 계획 수립

▪

비즈니스 우선순위 설정: MoSCoW 기법 등을 활용하여 개발 한정 자원 내에서 우선순위를 결정하는 기준 체득

•

프로젝트 일정 관리 및 커뮤니케이션

◦

기획자는 팀의 나침반입니다. 가용 자원을 파악하고 리스크를 관리하는 법을 배웁니다.

▪

WBS(Work Breakdown Structure) 작성: 프로젝트 전체 범위를 세부 task 로 쪼개고 milestone 을 설정하는 방법 학습

▪

애자일(Agile) 기초: 스프린트 단위의 업무 진행과 데일리 스크럼을 통한 리스크 관리 체계 이해

▪

협업 툴 숙달: 협업 툴를 활용하여 정보를 투명하게 공유하는 문서화 습관 형성

•

산출물 작성법 및 기획 고도화

◦

말뿐인 기획이 아닌, 개발자가 즉시 코드로 옮길 수 있는 명확한 산출물을 작성

▪

PRD(제품 요구사항 문서) 작성: 서비스 배경, 목표, 유저 스토리, 기능 상세를 논리적으로 작성하는 법 학습

▪

화면 설계 및 flow: IA(정보 구조도) 설계와 User Flow를 통해 서비스의 전체 흐름을 시각화하는 도구 활용

▪

기획의 엄밀함: 예외 케이스(Edge Case)와 정책(Policy) 정의를 통해 개발 단계의 병목 사전 차단

•

도구 및 기술 언어 학습 (IT 문해력)

◦

개발팀과 원활하게 소통하고, 스스로 데이터를 다룰 수 있는 기초 기술 역량 증진

▪

JavaScript 기본: 기초를 이해하여 기능 정의 시 구현 가능 여부를 판단하는 안목 확보

▪

Google App Script 활용: 설문조사 결과 자동 수집 및 알림 구축 실습을 통해 서비스 자동화의 원리 체득

▪

DB 기초 개념: 테이블 구조와 데이터 관계(ERD)를 이해하여 백엔드 설계 시 소통 비용 절감

•

생성형 인공지능의 특징과 사용법

우리는 주제가 주어지면 각 단계별 안내를 해 드리고, 문제를 해결할 수 있도록 도와 드리는 걸 위주로 학습합니다.

우리 모임은 실제 환경에서 문제 해결을 토대로 학습하는 것을 목표로 합니다.

☕️ 모임 장소

매월 토요일 한 주를 정해 오프라인 모임이 진행됩니다. (한달에 한번)
오프라인 모임은 반드시 참여해 주셔야 하며, 수도권에서 진행되니 이 점 참고 바랍니다.

오프라인 모임이 가능하신 분들만 지원해 주시기 바랍니다.

📚 커리큘럼

서비스 기획에 필요한 핵심 산출물은 직접 작성하고, 생성형 AI와 협업해 실제로 동작하는 MVP 서비스까지 완성하는 것을 목표로 합니다.

서비스 기획 트랙 핵심 요약

기획은 문서가 아니라 설계이다.
기획자는 전달자가 아니라 서비스의 책임자다.

👉 문제를 정의

👉 구조를 설계

👉 개발 가능한 수준까지 구체화

👉 혼자서도 서비스 하나를 완성

이를 통해 실제 개발자들이 명확하게 개발 방향을 잡을 수 있도록 하는 기획자로 성장

⏱️ 전체 소요 기간 안내

본 커리큘럼은 참여자의 기본 지식 수준, 주당 학습 가능 시간 등에 따라 차이가 있어 정확한 기간을 고정하지 않습니다.
충분한 시간을 갖고, 제대로 학습하여 원하는 지식과 전문성을 갖기 위함입니다.

다만, 전체 과정을 충분히 소화할 경우 대략 3 ~ 6개월 내외 소요 예상됩니다.

1. 프로젝트 준비 (Project Setup & Problem Definition)

서비스 기획의 시작은 아이디어가 아니라 문제 정의입니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

프로젝트 배경 분석

◦

시장/도메인 이해

◦

현재 상황(As-Is)과 목표(To-Be) 정의

•

문제 정의 (Problem Statement)

◦

사용자 문제 도출

◦

해결해야 할 핵심 Pain Point 정리

•

프로젝트 목표 설정

◦

정성·정량 목표 정의

◦

기대 효과 및 성공 기준 정의

•

범위 설정

◦

무엇을 하고 / 하지 않을지 명확히 구분

◦

MVP 범위 정의

•

이해관계자 정리

◦

사용자, 운영자, 관리자 등 역할 구분

•

산출물 예시

◦

문제 정의서

◦

프로젝트 개요 문서

◦

목표 및 성공 지표 정리 문서

2. 제품 요구사항 정의 (PRD, Product Requirements Document)

아이디어를 제품 관점의 요구사항으로 구체화하는 단계입니다.

좋아 보인다가 아니라, 만들 수 있는 형태로 바꾸는 과정입니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

사용자 정의

◦

페르소나 설정

◦

사용자 시나리오 작성

•

핵심 기능 정의

◦

필수 기능 vs 부가 기능 구분

◦

MVP 기준 기능 정리

•

사용자 흐름(User Flow) 설계

◦

주요 시나리오 흐름 정의

•

KPI 설정

◦

기능별 측정 지표 정의

•

경쟁 서비스 분석

◦

기능 비교

◦

차별 포인트 도출

•

SWOT 분석 및 시장 분석

•

리스크 및 제약 조건 정리

•

WBS(작업 분해 구조) 초안 작성

•

산출물 예시

◦

사용자 시나리오 & 사용자 흐름도

◦

기능 목록 및 우선순위 문서

3. 요구사항 분석 & 서비스 구조 설계

이 단계부터 개발을 고려한 기획이 시작됩니다.

이걸 개발할 수 있을까?를 기준으로 요구사항을 재정리합니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

요구사항 분석/설계

◦

기능 요구사항 / 비기능 요구사항 분리

•

정책 정의

◦

서비스 운영 정책

◦

권한, 상태, 예외 케이스 정의

•

데이터 설계 기초

◦

주요 데이터 항목 정의

◦

데이터 흐름 이해

•

도메인 용어 정리

◦

기획·개발 공통 언어 정리

•

화면 구조 설계

◦

화면 목록 정의

◦

화면 간 관계 정리

•

IA(Information Architecture) 설계

•

스토리보드 작성

◦

화면 단위 기능 설명

•

백엔드 관점 이해

◦

API 개념 이해

◦

프론트/백엔드 역할 구분 이해

•

산출물 예시

◦

요구사항 정의서

◦

정책 정의 문서

◦

IA 구조도

◦

스토리보드

4. 생성형 AI를 활용한 개발 팀 구성

생성형 AI를 단순 브라우져에서 프롬프트를 이용하여 사용하는 것이 아닌 역할을 분리하여 실제 팀원처럼 활용하는 단계입니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

생성형 AI의 역할 정의

◦

프론트엔드 / 백엔드 / 테스터 역할 구분

•

프롬프트 설계

◦

사용자가 원하는 결과를 얻기 위한 요청 방식

•

협업 방식 설계

◦

사람이 판단해야 할 영역 vs AI에 맡길 영역 구분

•

개발 흐름 이해

◦

AI 기반 프로세스 이해

•

활용 도구 예시

◦

Cursor

◦

Claude CLI

◦

Gemini CLI 등

5. 시스템 & 애플리케이션 구조 설계

서비스 전체 구조를 한 눈에 이해할 수 있도록 시각화합니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

UML 기초 이해

◦

Use Case Diagram

◦

Sequence Diagram

◦

Class Diagram

•

ERD 설계

•

API 구조 이해

•

시스템 아키텍처 설계

•

애플리케이션 구성도 작성

•

산출물 예시

◦

UML 다이어그램

◦

ERD

◦

시스템 구성도

◦

API 구조 문서

6. MVP 구현 (생성형 AI 활용 · 바이브 코딩)

설계한 내용을 바탕으로 실제로 동작하는 서비스 구현단계입니다.
모바일과 웹을 모두 만들어 봅니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

생성형 AI를 활용한 개발 진행

•

프론트엔드 / 백엔드 흐름 이해

•

API 연동 경험

•

보안, 인증 개념 이해

•

기획자가 개발 결과를 검증하는 방법 학습

•

핵심 포인트

◦

구현은 AI가 도와주지만 구조와 판단은 사용자가 직접 수행

7. 테스트 & 개선

완성으로 끝나지 않고, 검증과 개선까지 경험합니다.

주요 학습 및 작업 내용

•

테스트 계획 수립

•

시나리오 기반 테스트

•

문제 분석 및 개선

•

기능 수정 및 구조 보완

•

MVP 완성 및 회고

•

결과물

◦

실제 동작하는 MVP 서비스

◦

전체 기획 산출물 패키지

8. 취업 준비

스터디 활동이 끝나고, 취업/이직 준비중인 분들 중 희망자에게 포트폴리오 만드는 방법과 첨삭, 모의 면접 진행합니다.

주요 내용

•

실무자가 보기 좋은 포트폴리오 만들기

◦

스토리텔링

◦

포트폴리오 기반 면접 준비

•

모의 면접

◦

기술 면접

◦

인성 면접

✍🏻 지원 자격

공통 사항

•

규칙과 법규를 준수하고, 윤리 의식을 갖고 계신 분

•

도전적이고, 새로운 것에 대해 거부감 없는 분

•

포기하지 않고, 책임감을 갖고 공부에 임하실 분

•

모르는 걸 두려워하지 않고, 올바르게 질문하실 수 있는 분

•

공부한 내용을 정리하고, 공유하고, 발표하는 것에 거리낌이 없는 분

•

인공지능에 의존하지 않고, 도구로써 이용하려는 마음가짐을 갖으신 분

•

여러 활동에 제약이 없는 분

◦

학업 활동 중이지 않으신 분 (대학, 대학원, 국비지원, 부트캠프 등 졸업했거나 수료하신 분)

◦

공부 외 네트워킹 활동에 제약사항 없으신 분

•

현재 다른 모임이나, 국비 지원 등에서 공부하고 있지 않는 분

◦

사이드 프로젝트를 진행하고, 있거나 다른 스터디 혹은 모임에 활동 중이지 않는 분

•

공부를 위해 꾸준히 시간 투자가 가능하신 분

•

꾸준함의 중요성을 알고, 쉬지 않고 달려갈 수 있는 분

추가 사항

•

IT Product manger 로서의 비전을 갖고 있는 분

•

문서 작성 프로그램을 다룰 줄 아시는 분

•

창의적이고, 만들고 싶은 욕심이 많으신 분

•

문제 발생 시 혼자 해결해 보려고 노력하여 해결해 본 경험이 있으신 분

•

원하는 목표를 이루기 위해 어떤 상황도 감수할 수 있는 의지와 열정이 있으신 분

✍🏻 지원서 작성

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