1. 빅데이터 분석, 기업 경쟁력의 필수 조건
1) 데이터 기반 경영 시대의 도래
오늘날 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에
달려 있습니다. 빅데이터는 의사결정을 뒷받침하는 핵심 자원이자
AI, 머신러닝 시대의 기반 기술입니다.
2) 비전공자도 필요한 데이터 활용 능력
데이터 분석 역량 부족은 기업의 중요한 경영 리스크로 지적되고
있습니다. 이에 기업들은 비전공자도 이해할 수 있는 교육을 통해
전사적 데이터 활용 능력을 강화하는 추세입니다.
2. 실무에 바로 적용하는 빅데이터 분석 핵심 개념
1) 고객 이해와 예측을 위한 모델 학습
이번 교육에서는 데이터를 기반으로 고객 유형을 분류하는 머신러닝
분류 모델을 다룹니다. 주택 가격 예측이나 매출 추정 같은 수치
데이터를 다루는 회귀 모델도 실습합니다.
2) 맞춤형 전략 수립을 위한 데이터 그룹화
고객을 유사 특성별로 그룹화하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는
클러스터링 기법을 배웁니다. 이 세 가지 핵심 개념은 산업
전반에서 널리 응용되고 있습니다.
3. 비전공자를 위한 KPC 빅데이터 분석 과정
1) 현업 중심의 실무 밀착형 커리큘럼
KPC의 '비전공자도 쉽게 하는 빅데이터 분석, 오렌지3'
과정은 기초 이론부터 현업 데이터 실습까지 아우릅니다. 오렌지3
설치 및 활용부터 사기 탐지, 불량 판별 등 실제 적용 사례를
중심으로 진행됩니다.
2) KPC와 함께하는 데이터 경쟁력 강화
본 과정은 한국생산성본부 강의장에서 진행되며, 비전공자도 쉽게
데이터 분석 역량을 강화할 수 있도록 설계되었습니다. KPC와
함께 데이터 기반 경영 역량을 한층 더 강화해 보세요.
1. 기업 경쟁력의 핵심, 빅데이터 분석의 중요성
1) 데이터 활용 능력의 필수성
오늘날 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하는지에
달려있습니다. 빅데이터는 의사결정을 뒷받침하는 핵심 자원이자,
AI 및 머신러닝 시대의 기반 기술로 자리매김하고 있습니다.
2) 데이터 분석 역량 부족의 리스크
데이터 분석 역량 부족은 중소기업뿐 아니라 대기업에도 중요한
경영 리스크로 지적됩니다. 이는 기업이 미래 변화에 대응하고
혁신을 이루는 데 큰 장애물이 될 수 있습니다.
3) 전사적 데이터 활용 능력 강화 추세
이에 따라 많은 기업들은 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 데이터
분석 교육을 통해 전사적인 데이터 활용 능력을 강화하는
추세입니다. 이는 모든 직원이 데이터 기반 사고를 할 수 있도록
돕는 중요한 전략입니다.
2. 산업 현장에서 활용되는 빅데이터 분석 핵심 개념
1) 머신러닝 분류 모델의 적용
머신러닝 분류 모델은 데이터를 기반으로 고객 유형이나 제품
카테고리를 자동으로 분류하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 기업은
타겟 마케팅이나 제품 추천 시스템을 고도화할 수 있습니다.
2) 회귀 모델을 통한 예측 분석
회귀 모델은 주택 가격 예측, 매출 추정 등 수치 데이터를
기반으로 미래 결과를 예측하는 기법입니다. 이는 기업의 의사결정
정확도를 높이고 재무 계획 수립에 기여합니다.
3) 클러스터링을 활용한 고객 세분화
클러스터링은 고객을 유사한 특성별로 그룹화하여 맞춤형 마케팅
전략 수립에 활용됩니다. 효과적인 고객 세분화를 통해 고객
만족도를 높이고 매출 증대를 기대할 수 있습니다.
3. 비전공자를 위한 실무 밀착형 교육 과정 소개
1) 오렌지3 기반의 학습 접근성
본 과정은 비전공자도 쉽게 사용할 수 있는
오렌지3(Orange3) 도구를 활용하여 데이터 분석을
시작합니다. 기초 이론부터 도구 설치 및 활용법까지 체계적으로
배울 수 있습니다.
2) 현업 데이터 중심의 커리큘럼
커리큘럼은 머신러닝 분류 및 회귀 실습, 사기 탐지,
세그멘테이션, 불량 판별 등 현업 적용 사례 중심으로 구성되어
있습니다. 실제 업무에 바로 적용 가능한 실용적인 지식과 기술을
습득할 수 있습니다.
3) 교육 일정 및 장소 안내
교육은 2025년 9월 12일과 12월 11일~12일에 걸쳐
한국생산성본부 강의장에서 진행됩니다. 구체적인 문의는 ICT
교육센터를 통해 가능합니다.
4. KPC 공개 교육을 통한 기업의 생산성 혁신
1) 기초부터 심화까지 아우르는 실습
이 과정은 데이터 분석의 기초 이론부터 실제 산업 현장에서
활용되는 고급 기법까지 폭넓게 다룹니다. 참가자들은 직접
데이터를 다루며 실질적인 분석 역량을 키울 수 있습니다.
2) 다양한 현업 적용 사례 학습
사기 탐지, 고객 세그멘테이션, 제품 불량 판별 등 실제
기업에서 발생할 수 있는 다양한 문제 상황을 해결하는 사례를
학습합니다. 이를 통해 학습한 내용을 실제 업무에 유연하게
적용할 수 있습니다.
3) 데이터 기반 경영을 위한 교육 목표
KPC의 빅데이터 분석 공개 교육은 비전공자도 쉽게 데이터 분석
전문가로 성장하도록 돕습니다. 궁극적으로 기업의 전사적 데이터
활용 능력을 강화하고 생산성 혁신을 이끌어내는 데 기여합니다.
1. 데이터 기반 경영의 중요성
1) 기업 경쟁력 강화를 위한 핵심 요소
오늘날 기업의 지속 가능한 성장은 데이터를 얼마나 효과적으로
활용하는지에 달려 있습니다. 빅데이터는 의사결정을 지원하는 필수
자원이자 AI 및 머신러닝 시대의 기반 기술로 그 중요성이 더욱
커지고 있습니다.
2) 전사적 데이터 활용 능력 강화의 필요성
많은 기업이 데이터 분석 역량 부족으로 인해 경영 리스크에
직면하고 있습니다. 비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 데이터 분석
교육을 통해 전사적인 데이터 활용 능력을 강화하는 것이
시급합니다.
2. 실무에 바로 적용 가능한 핵심 분석 기법
1) 비즈니스 문제 해결을 위한 모델 활용
머신러닝 분류 모델은 고객 유형 자동 분류나 제품 카테고리화에,
회귀 모델은 주택 가격 예측이나 매출 추정 등 수치 기반 예측에
활용됩니다. 이러한 기법들은 데이터 기반 의사결정의 핵심 축을
이룹니다.
2) 맞춤형 전략 수립을 위한 데이터 심화 분석
클러스터링은 고객을 유사 특성별로 그룹화하여 개인화된 마케팅
전략 수립에 기여합니다. 이처럼 산업 전반에서 널리 응용되는
핵심 분석 개념들을 실제 현장 데이터를 통해 익히는 것이
중요합니다.
3. KPC와 함께하는 실용적인 빅데이터 분석 역량 강화
1) 비전공자를 위한 맞춤형 교육 프로그램
KPC의 빅데이터 분석 과정은 기초 이론부터 현업 데이터
실습까지 아우르는 실무 밀착형으로 구성됩니다. 이를 통해
비전공자도 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 데이터 분석
역량을 쉽게 습득할 수 있습니다.
2) 기업 생산성 혁신을 위한 실천적 제안
오렌지3를 활용한 머신러닝 실습부터 사기 탐지, 불량 판별 등
다양한 현업 적용 사례를 통해 실질적인 성과를 창출할 수
있습니다. KPC와 함께 데이터 기반 경영 역량을 강화하여
기업의 생산성과 경쟁력을 한층 더 높여 보시기 바랍니다.
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