AI 데이터 분석 실무 과정
주요 교육과정을 안내해드립니다.
1. 필요성
4차 산업혁명 시대, 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이자 혁신과 성장의 원동력입니다. 하지만 방대한 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 것은 여전히 많은 기업에게 큰 과제입니다. AI 기반의 데이터 분석 역량은 기업의 의사결정 수준을 한 차원 높이고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하며, 궁극적으로 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 역량으로 부상했습니다.
본 과정은 데이터 분석의 기본 원리부터 AI 모델 활용까지 실제 비즈니스 문제 해결에 적용할 수 있는 실무 능력을 배양하여, 기업의 데이터 기반 의사결정 문화 정착과 디지털 전환(DX)을 선도하는 인재를 양성하는 것을 목표로 합니다.
ㆍ데이터 기반의 합리적인 의사결정 능력 강화
ㆍAI 기술을 활용한 비즈니스 문제 해결 역량 배양
ㆍ방대한 데이터를 통한 시장 트렌드 및 고객 니즈 파악
ㆍ업무 효율성 증대 및 새로운 비즈니스 모델 발굴
ㆍ데이터 리터러시 함양을 통한 전사적인 디지털 전환 가속화
2. 강의 대상
ㆍ업무 효율성 증대 및 새로운 비즈니스 모델 발굴
ㆍ데이터 분석 및 AI 기술 활용에 관심 있는 모든 임직원
ㆍ기획, 마케팅, 생산, 품질, 영업 등 각 직무에서 데이터 분석이 필요한 실무자
ㆍ데이터 기반의 의사결정 역량을 강화하고자 하는 중간 관리자
ㆍAI 도입 프로젝트에 참여하거나 계획 중인 담당자
ㆍ엑셀 이상으로 데이터 분석 툴을 배우고 싶은 분
| 과정제목 | 내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 데이터의 이해와 비즈니스 문제 정의 | 1) 데이터의 종류와 데이터 기반 사고의 중요성 2) 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석 프로젝트 정의 3) 데이터 수집 및 정제 (크롤링, API 연동 등 기초 소개) |
2시간 |
| 데이터 시각화 및 인사이트 도출 | 1) 데이터 시각화 도구(Ex. Power BI, Tableau 등) 활용 기초 2) 차트 및 그래프를 통한 데이터 패턴 파악 3) 시각화된 데이터를 통한 핵심 인사이트 도출 |
2시간 |
| AI/머신러닝 기본 개념 및 알고리즘 이해 | 1) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개요 및 차이점 2) 지도학습(회귀, 분류)과 비지도학습(군집) 핵심 알고리즘 원리 3) AI 모델 학습 및 평가 방법 |
4시간 |
| AI 모델 구축 및 실무 적용 (파이썬/R 기초 실습) | 1) 파이썬(Python) 또는 R을 활용한 데이터 전처리 및 분석 기초 2) 주요 AI 라이브러리(Ex. Scikit-learn)를 이용한 모델 구축 3) 비즈니스 데이터(매출, 고객, 생산 등)에 AI 모델 적용 실습 |
6시간 |
| AI 분석 결과 해석 및 비즈니스 전략 수립 | 1) AI 모델 분석 결과 해석 및 보고서 작성 2) 분석 결과를 활용한 마케팅, 생산, 인사 등 전략 수립 3) AI 기반 의사결정 시스템 도입 사례 연구 |
2시간 |
| 데이터 거버넌스 및 윤리적 활용 | 1) 데이터 품질 관리 및 보안 2) AI 활용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제와 책임 3) 기업 내 데이터 기반 문화 정착을 위한 방안 |
2시간 |
