문제를 해결하기 위해서는 데이터가 필요하다. 문제를 해결하는 데 필요한 데이터를 수집하고 분석하고 활용하면 보다 현명하게 의사결정을 할 수 있다. 데이터 기반 문제 해결이 필요한 이유다. 체계적이고 전문적인 교육훈련을 통해 데이터 분석 역량을 높일 수 있다.
■ 교육대상 : 기업, 공공기관 등 현업 실무자
■ 교육목표 :
– 현장에서 직면하는 자사의 문제를 중심으로 실습하여 현업에서 바로 사용한다.
– 현상 파악, 문제 해결, 효과적인 의사결정 등 데이터 기반 역량을 강화할 수 있다.
– 시장과 고객의 행동 특성에 대한 데이터를 분석하고 그 결과를 바로 활용할 수 있다.
– 전략 수립이나 기획에 데이터 분석 결과를 시각화 하여 바로 활용할 수 있다.
– 빅데이터를 활용한 통찰력 있는 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있다.
■ 특장점 :
– 스몰데이터부터 빅데이터까지 실무 적용을 위한 데이터 분석 역량 강화
– 설문조사, 데이터 분석, 시각화 등 컴퓨터 실습을 통해 업무에 바로 활용
– 1인 1노트북, 인터넷 연결과 엑셀 기반 데이터 분석 실습(Excel, Power BI, KESS)
■ 교육일정 : 총 14시간(1일 7시간 기준)/과정의 내용과 시간은 협의를 통해 조정 가능
■ 교육과정 :
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교육주제 |
교육내용 |
교육방법 |
교육시간 |
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1. 데이터 리터러시와 데이터 분석 |
빅데이터와 인공지능, 그리고 데이터 리터러시 문제 해결 프로세스와 데이터 기반 의사 결정 데이터의 종류와 데이터 분석 데이터 분석 프로세스와 데이터 분석 도구의 종류 |
강의 토의 사례 |
1.0H |
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2. 문제 해결을 위한 데이터 수집 |
문제 해결을 위한 2차 데이터 수집 문제 해결을 위한 1차 데이터 수집 문제 해결을 위한 리서치와 조사 설계 측정과 척도, 그리고 설문지 작성 |
강의 토의 사례 |
2.0H |
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3. 서베이를 활용한 데이터 수집 및 기초 통계 이해 |
서베이의 종류와 온라인 서베이 구글 설문지 작성 실습 데이터 분석과 통계의 관계 기술통계와 추론통계 |
강의 토의 사례 실습 |
2.0H |
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4. 데이터 분석 준비 및 기초 데이터 분석 (분석 실습) |
데이터 분석을 위한 실습 환경 구축 엑셀을 활용한 데이터 전처리 데이터의 특성을 파악하기 위한 기술통계 분석 히스토그램과 박스 플롯을 통한 분포의 이해 |
강의 토의 사례 실습 |
2.0H |
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5. 변수 간의 관계 파악을 위한 고급 데이터 분석 (분석 실습) |
집단 간의 평균 차이 검정을 위한 분산 분석 실험에 의한 A/B 테스트 분석 연관성 파악을 위한 상관 분석 인과관계를 파악하기 위한 회귀 분석 |
강의 토의 사례 실습 |
2.0H |
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6. 연관성 파악을 위한 텍스트 데이터 분석 (분석 실습) |
텍스트 데이터의 형태소 분석 이해 빅카인즈를 이용한 형태소 분석 워드클라우드 분석 빅데이터 분석 풀랫품을 이용한 텍스트 마이닝 |
강의 토의 사례 실습 |
2.0H |
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7. 통찰을 얻기 위한 데이터 시각화 분석 (분석 실습) |
데이터 시각화와 차트의 종류 엑셀을 활용한 차트 만들기 피벗 테이블을 활용한 데이터 시각화 분석 파워 BI를 활용한 비즈니스 인텔리전스 |
강의 토의 사례 실습 |
2.0H |
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8. 데이터를 활용한 문제 해결과 의사 결정 |
데이터 분석의 결과와 결론 도출하기 데이터로 의사결정자와 소통하기 의사 결정을 도와주는 보고서 만들기 데이터를 활용한 스토리로 설득하기 |
강의 토의 사례 |
1.0H |
♦ 교육프로그램 다운로드
현업실무자를 위한 데이터 기반 문제해결 역량 강화_과정 제안(밸류바인)
