과정정보
교육소개
빅데이터 시대, 데이터 사이언스가 과학적인 비즈니스 의사결정을 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 본 과정을 통해 다양한 데이터 분석법과 활용방안에 대해 학습하고 이를 현업에 적용할 수 있을 것이다.
학습목표
1. 데이터 사이언스의 개념과 적용분야에 대해 설명할 수 있다.
2. 데이터를 분석하고 활용하는 다양한 기법들을 이해하고 현업에 적용할 수 있다.
3. 데이터를 기반으로 하여 비즈니스 의사결정에 도움을 주고 인사이트를 얻을 수 있다.
학습대상
- 데이터분석 업무가 필요한 마케팅 / 전략 관련 부서
- 데이터 사이언스에 관심있는 임직원
강사 및 내용전문가 소개
채서일 교수(메타비경영연구원)
김건우 교수(서울시립대)
평가비율 및 수료기준
진도율 0%
진행평가 0%
최종평가 100%
수료기준: 60점 이상
학습목차
1
01.데이터사이언스의 개념과 프로세스
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FROM THE BEGINNG
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데이터사이언스가 바꾸는 세상
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데이터사이언스는 무엇일까?
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비즈니스 의사결정을 위한 데이터사이언스
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데이터사이언스의 프로세스
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
2
02.데이터의 분석과 측정
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FROM THE BEGINNG
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데이터의 분류
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데이터의 분석으로 성공한 예
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데이터와 측정의 수준
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빅데이터의 이해
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
3
03.좋은 데이터를 수집하는 방법
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FROM THE BEGINNG
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분석 목표와 데이터 연결하기
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양질의 데이터란 무엇인가?
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보유 데이터의 사용 및 추가 데이터 수집
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온라인 데이터 스크랩핑(Scraping)
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
4
04.데이터의 기초 분석 방법
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FROM THE BEGINNG
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데이터 기초 분석(Descriptive Analysis)의 목적
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데이터 요약 분석
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관계성 분석
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비교 분석
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
5
05.예측분석을 위한 기본회귀분석 방법
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FROM THE BEGINNG
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회귀분석이란?
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다중회귀분석을 사용하는 이유
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교호작용을 포함한 회귀분석
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
6
06.현업 활용을 위한 파생회귀분석 방법
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FROM THE BEGINNG
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다항회귀분석
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로지스틱 회귀분석
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시계열 데이터 분석
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
7
07.기업에서 중요한 인과관계 분석방법
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FROM THE BEGINNG
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상관관계의 한계와 인과관계의 중요성
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기업 데이터 분석에서의 인과관계 분석법
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
8
08.모던 데이터 분석 방법
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FROM THE BEGINNG
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연관성 분석
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의사결정나무와 랜덤포레스트
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네트워크 데이터 분석
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클러스터링 및 토픽 모델링
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
9
09.빅데이터와 머신러닝
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FROM THE BEGINNG
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왜 빅데이터를 이야기하는가?
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빅데이터와 병렬처리
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머신러닝과 오버피팅
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
10
10.3가지 트렌드로 보는 데이터사이언스
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FROM THE BEGINNG
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초개인화 분석
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직접 정보(Direct Information)의 활용
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비정형 데이터 분석의 아이디어
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Digital Transformation
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CHECK POINT
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MISSION COMPLETE
수강후기
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