1. 데이터 기반 경영의 중요성
1) 기업 경쟁력의 핵심
오늘날 기업의 성공은 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려
있습니다. 빅데이터는 의사결정을 지원하고, AI 및 머신러닝
시대의 필수 기반 기술로 자리 잡았습니다.
2) 전사적 역량 강화의 필요성
데이터 분석 역량 부족은 기업의 중요한 경영 리스크로
지적됩니다. 이에 따라 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 교육을
통해 전사적 데이터 활용 능력을 강화하는 추세입니다.
2. 빅데이터 분석의 핵심 기술
1) 실생활에 적용되는 머신러닝 모델
머신러닝 분류 모델은 데이터를 기반으로 고객 유형이나 제품
카테고리를 자동으로 분류합니다. 이는 맞춤형 전략 수립에
필수적인 요소입니다.
2) 데이터 기반 예측 및 그룹화
회귀 모델은 주택 가격 예측이나 매출 추정 등 수치 데이터를
정확하게 예측하는 데 활용됩니다. 또한 클러스터링은 고객을 유사
특성별로 그룹화하여 효율적인 마케팅을 가능하게 합니다.
3. KPC의 실무 중심 빅데이터 교육
1) 비전공자를 위한 맞춤형 과정
KPC의 '비전공자도 쉽게 하는 빅데이터 분석, 오렌지3'
과정은 실무에 특화된 프로그램입니다. 기초 이론부터 현업 데이터
실습까지 체계적으로 학습할 수 있습니다.
2) 현업 적용 사례 중심의 커리큘럼
오렌지3 설치 및 활용부터 머신러닝 실습, 사기탐지 및 불량
판별 등 실제 적용 사례를 다룹니다. 이 과정을 통해 기업의
경쟁력을 강화하고 생산성 혁신을 이룰 수 있습니다.
1. 데이터 기반 경쟁력의 중요성
1) 데이터 활용 능력의 핵심
오늘날 기업 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하는지에
달려 있습니다. 빅데이터는 의사결정을 뒷받침하는 핵심 자원이자
AI 및 머신러닝 시대의 필수 기반 기술입니다.
2) 경영 리스크 관리 및 대응
데이터 분석 역량 부족은 중소·중견기업뿐만 아니라 대기업에도
중요한 경영 리스크로 작용합니다. 이를 해결하기 위해 기업들은
데이터 활용 능력을 전사적으로 강화하고 있습니다.
3) 비전공자를 위한 데이터 역량 강화
특히 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 데이터 분석 교육을 통해
내부 인력의 역량을 높이는 추세입니다. 이는 기업의 전반적인
데이터 활용 능력을 향상시키는 데 기여합니다.
2. KPC 빅데이터 분석 핵심 개념 소개
1) 데이터 기반 분류 및 예측 모델
이번 KPC 교육에서는 산업 현장에서 필수적인 분석 개념을 실습
중심으로 다룹니다. 머신러닝 분류모델은 데이터를 기반으로 고객
유형이나 제품 카테고리를 자동으로 분류하는 방법을 학습합니다.
2) 수치 데이터 예측 기법
회귀모델은 주택 가격 예측이나 매출 추정 등 수치 데이터를
기반으로 미래 결과를 예측하는 핵심 기법입니다. 이는 다양한
비즈니스 상황에서 전략적인 의사결정을 돕습니다.
3) 고객 맞춤형 전략을 위한 그룹화
클러스터링 기법은 고객을 유사한 특성별로 그룹화하여 맞춤형
마케팅 전략을 수립하는 데 활용됩니다. 이 세 가지 개념은
데이터 기반 의사결정의 핵심 축으로 산업 전반에서 널리
응용됩니다.
3. 실무 밀착형 KPC 교육 과정
1) 기초 이론부터 현업 실습까지
KPC의 ‘비전공자도 쉽게 하는 빅데이터 분석, 오렌지3’
과정은 기초 이론 학습부터 실제 현업 데이터 실습까지 아우르는
실무 밀착형 프로그램입니다. 참가자는 오렌지3 설치 및 활용법을
익히게 됩니다.
2) 구체적인 현업 적용 사례 중심
커리큘럼은 머신러닝 분류 및 회귀 실습을 포함하며, 사기탐지 및
세그멘테이션, 불량 판별 등 현업 적용 사례 중심으로
구성됩니다. 이는 이론을 넘어 실제 문제 해결 능력을 키우는 데
중점을 둡니다.
3) 오렌지3 활용 능력 배양
교육을 통해 오렌지3를 활용한 데이터 분석 과정을 직접
경험하고, 실제 산업 문제에 데이터를 적용하여 해결하는 능력을
배양할 수 있습니다. 이는 실질적인 업무 역량 강화로
이어집니다.
4. KPC 교육 참여를 통한 기업 경쟁력 강화
1) 데이터 기반 경영 환경 조성
본 교육 과정을 통해 비전공자도 쉽게 데이터 분석 역량을 갖춰
기업의 전사적 데이터 활용 능력을 높일 수 있습니다. 이는
데이터 기반 경영 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 합니다.
2) 실질적인 문제 해결 능력 확보
참가자들은 교육을 통해 데이터 분석 기술을 익히고, 이를
바탕으로 실제 비즈니스 문제 해결에 기여할 수 있는 실질적인
역량을 확보하게 됩니다. 기업은 이를 통해 생산성 혁신을 이룰
수 있습니다.
3) 교육 일정 및 장소 안내
2025년 9월 12일과 12월 11일부터 12일까지 예정된 본
교육은 한국생산성본부 강의장에서 진행됩니다. KPC와 함께라면
기업의 데이터 분석 역량을 강화하고 미래 경쟁력을 확보할 수
있습니다.
1. 데이터 기반 경쟁력 강화의 중요성
1) 데이터 활용 능력의 핵심 가치
오늘날 기업 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하는가에
달려 있습니다. 빅데이터는 의사결정을 뒷받침하는 핵심 자원이자
AI 및 머신러닝 시대의 필수 기반 기술입니다. 데이터 중심의
경영은 기업의 지속 가능한 성장과 혁신을 이끄는 동력입니다.
2) 비전공자를 위한 데이터 리터러시 확산
데이터 분석 역량 부족은 기업의 중요한 경영 리스크로 지적되고
있으며, 전사적인 데이터 활용 능력 강화가 시급합니다.
비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 데이터 분석 교육을 통해 모든
구성원의 데이터 리터러시를 높여야 합니다. 이는 기업 전반의
생산성 혁신으로 이어질 것입니다.
2. 실용적인 빅데이터 분석 기법의 적용
1) 산업 현장의 핵심 분석 모델
산업 현장에서 핵심적으로 활용되는 분석 기법으로는 머신러닝
분류모델, 회귀모델, 클러스터링이 있습니다. 이 모델들은
데이터를 기반으로 고객 유형 분류, 매출 예측, 맞춤형 마케팅
전략 수립 등 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다. 이러한
기법들은 데이터 기반 의사결정의 필수적인 도구입니다.
2) 데이터 기반 의사결정의 기반 마련
머신러닝 분류, 회귀, 클러스터링 기법은 주택 가격 예측, 사기
탐지, 고객 세그멘테이션과 같은 구체적인 현업 과제에 즉각적으로
적용될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터에 근거한 합리적인
의사결정을 내리고, 시장 변화에 민첩하게 대응하며 새로운
비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
3. KPC 공개교육을 통한 실무 역량 확보
1) 비전공자를 위한 맞춤형 학습 기회
KPC의 ‘비전공자도 쉽게 하는 빅데이터 분석, 오렌지3’
과정은 기초 이론부터 현업 데이터 실습까지 아우르는 실무 밀착형
프로그램입니다. 비전공자도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되어,
복잡하게 느껴지던 빅데이터 분석을 쉽고 빠르게 익힐 수
있습니다. 이 교육은 오렌지3라는 직관적인 도구를 활용하여 학습
효과를 극대화합니다.
2) 기업 경쟁력 강화를 위한 실질적 해법
오렌지3를 활용한 머신러닝 분류/회귀 실습, 사기 탐지, 불량
판별 등 현업 적용 사례 중심의 커리큘럼은 교육 수료 후
즉각적인 업무 활용을 가능하게 합니다. KPC 교육을 통해 실제
비즈니스 문제 해결 능력을 갖추고 데이터 기반 경영 역량을
강화함으로써, 기업은 생산성 혁신을 이루고 경쟁 우위를 확보할
수 있습니다.
빅데이터분석
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