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IGM세계경영연구원

기업 맞춤

단순한 ‘경영학’이 아닌 실제 업무에 적용할 수 있는 ‘경영’을 학습 할 수 있도록 구성되어 있습니다.

데이터 분석 역량강화

팬데믹 이후 디지털 전환의 속도는 더 빨라졌고 시장 요구에 맞게 조직은 끊임없이 진화하고 있습니다.
특히 디지털 전환에서의 데이터는 매우 중요한 자산입니다.
데이터 기반 의사결정은 내부 운영을 간소화하고 생산성을 높여줄 뿐 아니라 데이터를 통해 최적의 가치를 끌어낼 수 있습니다.

개요

왜 데이터분석을 배워야 하나?

기업은 '데이터를 어떻게 쌓을지(A)'라는 질문에서부터
'데이터를 활용해서 비즈니스 가치를 어떻게 높여나갈지(Z)' 사이에 수많은 데이터 관련 고민에 직면해 있습니다.
그리고 이런 문제를 속 시원히 해결해 줄 전문가를 원합니다.

 

기업에 필요한 데이터 전문가는 많습니다.
데이터를 전문으로 다루는 전문가도 있고, 데이터를 활용하여 비즈니스로 연결하는 전문가도 있습니다.
그래서 얼핏 기업의 Digital Transformation을 이끌기 위해 데이터 전문가를 영입해야 할 것만 같습니다.
그러나 사실 가장 확실하면서도 빠른 방법은 바로 Domain Knowledge, 직원들이 현업에서 쌓은 노하우와 인사이트에 Data Science를 결합하는 것입니다.



교육방식 및 체계

  • 'Learn by Example'

    데이터 분석의 핵심 기술을 익힐 sample data를 선별하여
    예제 속에서 데이터 분석의 전 과정을 배우도록 설계
    (eg.: 수치형 데이터, 범주형 데이터 등)
  • 'Learn by Process'

    데이터 분석 프로세스 , 문제해결 프로세스, 핵심 기술의 코딩 프로세스 등이 체화 될 수 있도록 교육설계
  • 'Learn by Doing'

    직접 모든 것을 '실행해 봄'으로써 학습자의 기존 경험과 새로운 데이터 분석의 지식이 이어지고
    사전학습, 수업 중 연습문제, test, 과제 결과 발표 등으로 분석/해석 능력 향상을 극대화

교육로드맵

데이터분석 교육로드맵

초보자도 이해할 수 있도록 데이터기반 사고 역량과 활용능력 향상시키고, 현업 데이터 분석 계획서를 통해 데이터 분석 시, 업무 자동화 현황 파악할 수 있습니다. 더 나아가 기업의 HR, 마케팅 데이터를 통해 기업이 원하는 분석과 결과를 예측해 볼 수 있습니다.




AI 교육로드맵

머신러닝과 딥러닝의 개념과 작동원리를 배우고, 핵심 알고리즘을 구현해 봄으로써 추후 현업의 AI문제 해결과제를 기획해 봅니다.


AI 프로젝트 로드맵

머신러닝 기반 인공지능 기술을 체계적으로 배우고, 'PDMR 프로세스'에 따라 프로젝트를 진행하면서, 향후 현업에서도 분석할 수 있는 역량을 키웁니다


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