1. 데이터 시대의 핵심 경쟁력
1) 왜 데이터 활용 능력이 중요한가?
오늘날 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에
달려 있습니다. 빅데이터는 의사결정을 지원하는 핵심 자원이자,
AI 및 머신러닝 시대의 필수 기반 기술입니다.
2) 데이터 역량 강화의 필요성
데이터 분석 역량 부족은 기업들에게 심각한 경영 리스크로
작용합니다. 이에 따라 많은 기업이 비전공자도 쉽게 배울 수
있는 데이터 분석 교육을 통해 전사적인 데이터 활용 능력을
강화하고 있습니다.
2. 실무에 바로 적용하는 빅데이터 분석 핵심
1) 데이터 기반 의사결정의 주축
산업 현장에서 데이터 기반의 효과적인 의사결정은 필수적입니다.
특히 머신러닝 분류모델과 회귀모델은 고객 분석 및 미래 예측에
핵심적인 역할을 합니다.
2) 고객 이해를 위한 분석 기법
클러스터링 기법은 고객을 유사 특성별로 그룹화하여 맞춤형 마케팅
전략을 수립하는 데 유용합니다. 이처럼 실제 비즈니스 문제
해결에 바로 적용 가능한 실습 중심의 분석 개념을 다룹니다.
3. 비전공자를 위한 실전 교육 프로그램
1) 현업 적용 중심의 커리큘럼
비전공자도 쉽게 빅데이터 분석을 배울 수 있도록 기초 이론부터
현업 데이터 실습까지 제공합니다. 오렌지3 활용법은 물론, 사기
탐지나 불량 판별과 같은 실질적인 현업 적용 사례를 다룹니다.
2) 기업 경쟁력 강화를 위한 실무 역량
본 과정은 참가자들이 데이터 분석 역량을 강화하여 기업의 생산성
향상에 기여하도록 돕습니다. 비전공자도 실무 밀착형 교육을 통해
데이터 기반 경영의 핵심 역량을 갖출 수 있습니다.
1. 빅데이터 분석의 중요성과 기업의 변화
1) 데이터 기반 경쟁력 강화
오늘날 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에
달려 있습니다. 빅데이터는 기업의 의사결정을 지원하는 핵심
자원이자, 나아가 AI와 머신러닝 시대의 필수적인 기반 기술로
자리매김하고 있습니다.
2) 데이터 분석 역량의 필요성 증대
데이터 분석 역량 부족은 중소·중견기업뿐만 아니라 대기업에서도
중요한 경영 리스크로 지목됩니다. 이에 따라 비전공자도 쉽게
이해할 수 있는 데이터 분석 교육을 통해 전사적인 데이터 활용
능력을 강화하는 추세가 확산되고 있습니다.
2. 산업 현장을 위한 핵심 분석 기법
1) 머신러닝 분류 모델 활용
데이터를 기반으로 고객 유형이나 제품 카테고리를 자동으로
분류하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 기업은 타겟 고객을
명확히 하고 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
2) 회귀 모델을 통한 예측 분석
주택 가격 예측이나 미래 매출 추정 등 수치 데이터를 기반으로
결과를 정확하게 예측하는 기법을 다룹니다. 데이터 기반의 미래
예측은 더 합리적이고 전략적인 의사결정을 돕습니다.
3) 클러스터링으로 고객 이해 심화
고객을 유사한 특성별로 그룹화하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는
데 활용됩니다. 세분화된 고객 그룹 분석은 신규 서비스 개발 및
기존 서비스 개선에도 기여합니다.
3. KPC의 실무 중심 빅데이터 분석 과정
1) 비전공자를 위한 맞춤형 교육
KPC의 과정은 비전공자도 쉽게 빅데이터 분석을 배울 수 있도록
설계되었습니다. 기초 이론부터 현업 데이터 실습까지 아우르는
실무 밀착형 프로그램입니다.
2) 오렌지3 활용의 실제 적용 사례
오렌지3 툴의 설치 및 활용 방법을 시작으로, 머신러닝 분류 및
회귀 실습을 진행합니다. 사기탐지 및 세그멘테이션, 불량 판별
등 다양한 현업 적용 사례를 중심으로 학습합니다.
3) 기업 경쟁력 강화를 위한 투자
본 교육은 기업의 전사적 데이터 활용 능력을 강화하여 궁극적으로
기업 경쟁력을 한층 더 높이는 데 기여합니다. 데이터를 통한
생산성 혁신을 목표로 합니다.
4. 교육 과정 참여 안내
1) 교육 일정 및 장소
본 과정은 2025년 9월 12일과 12월 11일부터 12일까지
두 차례에 걸쳐 진행될 예정입니다. 교육은 한국생산성본부
강의장에서 진행되며, 최적의 학습 환경을 제공합니다.
2) 커리큘럼 개요
오렌지3 설치 및 활용법을 익힌 후, 머신러닝 분류 및 회귀
모델 실습을 통해 이론을 실제에 적용합니다. 이후 사기탐지,
세그멘테이션, 불량 판별 등 현업 문제 해결 사례를 다룹니다.
1. 데이터 기반 경쟁력 강화의 필수 요소
1) 현대 기업의 성공 전략
오늘날 기업의 생존과 성장은 데이터를 얼마나 효과적으로
활용하느냐에 달려 있습니다. 빅데이터 분석 역량은 AI 및
머신러닝 시대에 의사결정의 기반이 되는 핵심 자원입니다.
2) 전사적 데이터 활용의 중요성
데이터 분석 역량 부족은 기업 전반의 경영 리스크로 작용할 수
있습니다. 비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 교육을 통해 전
직원의 데이터 활용 능력을 높이는 것이 중요합니다.
2. 핵심 분석 기법 습득으로 실무 역량 증진
1) 산업 현장의 필수 분석 개념
머신러닝 분류, 회귀 모델, 클러스터링과 같은 핵심 분석 기법은
산업 현장에서 데이터 기반 의사결정을 위한 필수 요소입니다.
이러한 개념들은 고객 이해부터 매출 예측까지 광범위하게
응용됩니다.
2) 실습을 통한 즉각적인 적용
이론뿐만 아니라 실제 데이터를 활용한 실습을 통해 이러한 분석
기법들을 체득할 수 있습니다. 이는 현업에서 직면하는 다양한
문제 해결에 즉각적으로 적용 가능한 실질적인 역량을 길러줍니다.
3. KPC 오렌지3 교육으로 실질적 변화를
1) 비전공자를 위한 최적화된 학습
KPC의 '비전공자도 쉽게 하는 빅데이터 분석, 오렌지3'
과정은 기초 이론부터 현업 데이터 실습까지 아우르는 실무 밀착형
프로그램입니다. 직관적인 오렌지3 툴을 활용하여 누구나 쉽게
빅데이터 분석을 시작할 수 있습니다.
2) 기업 경쟁력 강화를 위한 투자
사기 탐지, 고객 세그멘테이션, 불량 판별 등 실제 기업 사례를
바탕으로 한 교육은 당면한 비즈니스 문제 해결에 직접적인 도움을
줍니다. KPC와 함께라면 귀사의 데이터 활용 능력을 극대화하여
경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
빅데이터분석
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