과정상세정보
전직원이 알아야 할 데이터 기반 문제 해결 방법
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NCS코드
20010107 / 정보통신 > 정보기술 > 정보기술전략·계획 > 빅데이터기획
과정소개
데이터의 개념부터 종류에 대해 이해하고, 빅데이터 조사와 수집, 가공과 분석, 시각화와 분석 등 업무에 직접 활용 가능한 데이터 분석스킬을 키울 수 있다. 분석한 데이터를 활용하여 조직 내 문제 해결 및 향후 나아갈 방향을 학습할 수 있는 과정입니다.
학습대상
- 비즈니스 전략 기획 및 수립, 마케팅, 영업 등 경영지원 관련 종사자
- 빅데이터 분석의 이해 및 분석, 처리 기법을 학습하여 데이터에 기반한 업무 기획을 하고자 하는 학습자
학습목표
- 임직원의 디지털 역량 강화, 특히 임직원의 총체적인 데이터 역량을 강화할 수 있다.
- 빅데이터 조사와 수집, 가공과 분석, 시각화와 분석 등 업무에 직접 활용 가능한 데이터 분석스킬에 대해 학습할 수 있다.
- 데이터로 기획하고 보고하는 역량을 강화하여 스마트한 실무자로 업그레이드 될 수 있다.
- 경영진 및 의사결정권자의 데이터 활용 역량을 함양할 수 있다.
- 데이터를 활용하여 조직 내 문제 해결 및 향후 나아갈 방향을 정립할 수 있다.
강사정보
교강사 소개
김인수
- 건국대학교 경영학( 석사졸업 )
- 정보통신대학원 정보통신학과 e-BUSINESS( 석사졸업 )
총 경력 : 5년 10개월
- 에이케이 아이에스(주) ( 5 년 10 개월 )
정헌석
- 대구대학교 산업공학과( 학사졸업 )
- 대구대학교 산업공학과( 석사졸업 )
- 대구대학교 산업공학과( 학사졸업 )
- 대구대학교 산업공학과( 석사졸업 )
총 경력 : 21년 4개월
- 21세기산업연구소 총괄팀장 ( 14 년 6 개월 )
- 동신휀스철망공업사 총괄팀장 ( 7 년 3 개월 )
- 대구공업대학, 김천대학, 대구대학교 강사 ( 12 년 11 개월 )
- 세민디지털대학 겸임교수 ( 1 년 9 개월 )
- 주경야독직업전문학교 품질경영/인간공학 전 ( 8 년 1 개월 )
- 영남직업능력개발원 직업상담사 전임강사 ( 1 년 10 개월 )
- 한국하이테크산업 이사 ( 2 년 4 개월 )
- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[공장자동화3급]
- 직업능력개발훈련교사[품질관리2급]
- 직업능력개발훈련교사[직업상담서비스2급]
- 직업능력개발훈련교사[건축시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[건축설비설계․시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[기계조립․관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[무역․유통관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[사회복지3급]
- 직업능력개발훈련교사[생산관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[전기공사3급]
- 직업능력개발훈련교사[총무․일반사무3급]
- 품질관리산업기사
- 인간공학기사
- 직업상담사 2급
- 생산정보관리사1급
이승훈
- Florida International Universi 상경 MBA 석사( 석사졸업 )
- Florida International Universi 상경 MBA 석사( 석사졸업 )
총 경력 : 9년 1개월
- Komit Consulting 전략영업과장 ( 1 년 11 개월 )
- (주)Speedchip 전략영업과장 ( 2 년 11 개월 )
- KM International 실장 ( 5 년 1 개월 )
천미현
- 안동대학교대학원 경영학과( 석사졸업 )
- 안동대학교대학원 경영학과( 석사졸업 )
총 경력 : 6년 6개월
- 의료법인 안동의료재단 ( 6 년 6 개월 )
내용전문가 소개
구자룡- 상명대학교 경영학(마케팅)( 박사졸업 )
총 경력 : 13년 6개월
- Carlson Marketing Group Korea 마케팅전략실장 ( 11 개월 )
- 중소기업진흥공단글로벌브랜드육성사업운영 ( 11 개월 )
- (현) 웅진패스원 캠퍼스21 마케팅 강사 ( 4 년 1 개월 )
- (현) ㈜밸류바인컨설팅 대표 컨설턴트 ( 12 년 6 개월 )
학습목차
| 회차 | 내용 |
| 1회차 | 디지털 전환과 데이터 리터러시 |
| 2회차 | 데이터의 종류와 데이터 분석 |
| 3회차 | 문제 정의와 문제 해결, 그리고 의사 결정 |
| 4회차 | 데이터 분석 프로세스 |
| 5회차 | 데이터 분석 도구 이해 |
| 6회차 | 문제 해결을 위한 2차 데이터 수집 |
| 7회차 | 문제 해결을 위한 1차 데이터 수집 |
| 8회차 | 문제 해결을 위한 리서치와 조사 설계 |
| 9회차 | 측정과 척도, 그리고 설문지 작성 |
| 10회차 | 온라인 서베이를 활용한 데이터 수집 |
| 11회차 | 데이터 분석을 위한 기초 통계 이해 |
| 12회차 | 데이터 분석을 위한 실습 환경 구축 |
| 13회차 | 엑셀을 활용한 데이터 전처리 |
| 14회차 | 데이터의 특성을 파악하기 위한 기술통계 분석 |
| 15회차 | 집단 간의 평균 차이 검정을 위한 분산 분석 |
| 16회차 | 실험에 의한 A/B 테스트 분석 |
| 17회차 | 연관성 파악을 위한 상관 분석 |
| 18회차 | 인과관계를 파악하기 위한 회귀 분석 |
| 19회차 | 텍스트 데이터의 연관성 파악을 위한 형태소 분석 |
| 20회차 | 빅데이터분석 플랫폼을 이용한 텍스트 마이닝 |
| 21회차 | 통찰을 얻기 위한 데이터 시각화 |
| 22회차 | 데이터 시각화 차트의 종류와 작성 원칙 |
| 23회차 | 엑셀을 활용한 차트만들기(1) |
| 24회차 | 엑셀을 활용한 차트만들기(2) |
| 25회차 | 피벗 테이블을 활용한 데이터 시각화 분석 |
| 26회차 | 파워 BI를 활용한 비즈니스 인텔리전스 |
| 27회차 | 데이터 분석의 결과와 결론 도출하기 |
| 28회차 | 데이터로 의사결정자와 소통하기 |
| 29회차 | 의사 결정을 도와주는 보고서 만들기 |
| 30회차 | 데이터를 활용한 스토리로 설득하기 |
| 31회차 | 데이터를 활용한 문제 해결과 의사 결정 |
교재/교구정보
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