Program
데이터분석 맞춤형 교육 커리큘럼을 통해 쉽게 접근하고 배울 수 있도록 설계하였습니다.
데이터분석 맞춤형 교육 커리큘럼을 통해 쉽게 접근하고 배울 수 있도록 설계하였습니다.
Program데이터분석에 대한맞춤형 교육 커리큘럼을 통해 데이터 분석을 쉽게 접근하고 배울수 있도록 설계합니다. |  |
초급
중급
고급
[금융 특화]
금융 AI 리더십 및 전략 과정데이터 사일로를 진단하고 AI 거버넌스 수립, ROI 기반의 의사결정 체계(DDI), 신사업 타당성 검토 등 전사적 비즈니스 혁신 로드맵을 설계하는 리더 전용 과정입니다.
[유통 특화]
유통 리더십 및 구조혁신 과정적자 매장 턴어라운드, 데이터 거버넌스 통합, SCM 4.0 고도화 등 유통 비즈니스 전 과정의 AI 내재화를 위한 경영 전략과 의사결정 시스템을 구축하는 과정입니다.
[표준 과정]
생성형 AI 활용 업무 효율화문서 작성, 요약, 기획, 커뮤니케이션 등 반복 업무를 생성형 AI로 표준화하고, 바로 적용 가능한 업무 생산성 패턴을 실습합니다.
데이터분석 입문자를 위한 과정으로, 엑셀을 다뤄본적이 없거나 어려워하는 분들을 위해 데이터 분석 기초와 엑셀 활용법을 배울 수 있습니다.
관리자급 리더들의 데이터 기반 의사결정 문화를 이해하고, Data, AI의 최신 트렌드 및 분석 툴 활용 역량을 함양하는 과정입니다.
엑셀 사용 경험은 있으나, 데이터 분석 경험이 적은 초보자들을 대상으로 데이터 분석부터 시각화까지 배울 수 있는 과정입니다.
SQL 기반의 환경에서 데이터 관리를 해본 적 없거나, 시작해보고 싶은 사람들을 위한 과정으로 SQL에 대한 기초 학습 과정입니다.
[금융 특화]
AI 뱅킹 실무 과정파이썬과 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용해 신용평가(CSS) 모델링, 초개인화 디지털 마케팅, 상호금융 특화 AI 서비스를 직접 구현해보는 현업 실무자 과정입니다.
[유통 특화]
AI SCM 및 물류 혁신 과정정형 데이터 분석(Pandas)과 예측 모델을 통해 복잡한 수요를 예측하고, 운송 경로 최적화 및 스마트 창고 관리를 실습하여 현업의 물류 비용을 직접 절감하는 과정입니다.
[표준 과정]
AI 노코드 데이터 의사결정노코드 분석 도구와 생성형 AI를 결합해 데이터를 분석하고, 의사결정에 필요한 인사이트 및 보고서 산출물을 만드는 실습 중심 과정입니다.
[표준 과정]
융합 데이터 분석 사례 교육실무형 데이터셋 기반 사례를 통해 문제정의부터 분석·시각화·해석까지 수행하고, 조직에 적용 가능한 분석 관점과 산출물을 확보합니다.
데이터 수집에서부터 전처리, 분석 및 시각화까지 데이터 분석에 관한 전반적인 과정을 배우고, 코딩 없이 머신러닝을 통해 데이터 분석을 배울 수 있는 교육 과정입니다.
머신러닝/딥러닝 입문자를 위한 머신러닝 기초 이론을 학습하고, 노코딩 머신러닝 툴 실습부터 머신러닝 라이브러리 실습까지 실무에서 사용하는 머신러닝에 대한 기초 실습 및 개념을 배웁니다.
[금융 특화]
AI 투자 및 보험 과정시계열 분석과 딥러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩, 강화학습 기반의 자산 배분 전략, 그리고 인슈어테크(언더라이팅, FDS) 혁신을 주도하는 최고급 심화 과정입니다.
[유통 특화]
AI 푸드테크 및 축산 과정비전 AI를 활용한 품질 검사(QC) 및 예지 보전으로 스마트 팩토리를 구현하고, NLP 마이닝 기반의 시장 트렌드 분석과 원료 배합 최적화로 R&D 역량을 극대화하는 과정입니다.
[표준 과정]
노코드 AI 서비스 구현생성형 AI 및 AI 코딩 도구를 활용해 서비스 기획부터 프로토타입 개발까지 진행하며, MVP 수준의 서비스 구현 경험을 확보합니다.
[표준 과정]
Tensorflow로 구현하는 머신러닝·딥러닝 데이터분석머신러닝/딥러닝 핵심 이론을 이해하고, TensorFlow로 신경망 모델을 직접 구현하며 데이터 분석과 모델링을 실전 형태로 수행합니다.
[표준 과정]
AI 융합 데이터 분석·개발 활용ChatGPT/Colab/NotebookLM 등 도구를 결합해 분석-개발 흐름을 완주하고, 재사용 가능한 자동화·분석 템플릿을 구축합니다.
[표준 과정]
LLM 서비스 개발 미니 프로젝트적용 사례를 분석하고 n8n·노코드/로우코드로 워크플로우를 구현하며, RAG·평가(Eval)·운영 가이드를 포함한 MVP를 제작합니다.
ChatGPT, Gemini 등 LLM 서비스를 활용하여 데이터를 업로드하고, 분석하는 과정을 배우고, 데이터 분석 업무 자동화에 대해 실습하는 과정입니다.
Tensorflow/PyTorch 등 신경망 구성 실습부터 Transformer모델을 기반하여 최신 트렌드의 딥러닝 모델들을 학습하며, 자연어 처리까지 배우는 딥러닝 실습 과정입니다.
시계열 데이터 분석 등 최신 데이터 분석 방법 및 시각화를 배우고, LLM 기술 동향 및 실습을 통해 데이터 분석 자동화를 배웁니다.
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