데이터 사이언스

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데이터 분석

데이터 기반 디지털트랜스포메이션 - DT 전략 마스터 클래스

본 강좌는 디지털 전환 시대의 경영자가 의사 결정을 할 때 필요한 분석 역량과 기술에 대한 이해를 함양하고 실제 업무에서 활용할 수 있도록 도와줍니다.

(5.0) 수강평 5개

수강생 29명

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 기획 · 전략 · PM] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 디지털 환경 속 전략적 의사결정 과정에 대한 이해

  • 데이터가 조직의 DT 전략 수립에 적용되는 실질적인 방향성 이해

  • 업무 방식에 DT를 적용하고 비즈니스 모델의 변화를 이끌어내는 능력 함양

  • RPA와 머신 러닝의 개념과 적용 방안 제시

디지털 시대의 힘은 데이터!
데이터를 통한 의사결정 과정 전략을 배워보세요.

디지털 시대의 힘, 데이터 📊

디지털 트랜스포메이션, 4차 산업혁명, 인공지능 등 요새 자주 보이는 단어들이 있습니다.

이 모든 것을 가능하게 한 것은 디지털 기술입니다. 모든 것을 말과 몸짓으로 전하던 시기, 종이와 글을 사용하던 시기, 전화 통화와 전보를 사용하던 시기를 각각 생각해본다면, 각 시대의 커뮤니케이션 속도, 범위와 문명 발전은 각각 비교 불가능한 수준으로 차이가 있었습니다.

그리고 이제는 인터넷과 무선 통신기술이 주가 된 디지털 시대가 도래했습니다. 아직 아날로그 방식이 편하신 분도 있습니다. 아직 믿어온 직감을 계속 믿고 싶어하시는 분도 계십니다. 그러나 바뀐 시대에 적응하지 않는다면, 지금까지 잘 쌓아온 것들이 무너질 수 있는 순간입니다.

반대로 지금까지 특별하지 않았던 사람이라도, 누구보다 특별해질 수 있는 시기입니다. 정보 격차는 점점 심해지고 있습니다. 데이터를 잘 활용할 줄 안다면 돈을 많이 가진 사람보다 큰 힘을 가질 수 있습니다. 물론 돈도 따라오겠지만요.

DT 시대를 살아남기 위한 전략 💎

디지털 기술은 ‘전환’이란 말 그대로, 세상을 바꿔 놓았고 바꾸고 있습니다.

이전까지 사용해왔던 업무 기술들은 디지털 기술이 접목되어 발전하고, 혹은 도태되고 있습니다. 그리고 그 자리는 새로운 기술들이 대체하고 있습니다. 전에는 수많은 사람들이 손으로, 혹은 머리로 했던 일들을 이제는 컴퓨터를 활용한 RPA와 머신러닝으로 대체하고 있습니다. 이런 기술들이 불안정하고 느렸다면, 손과 머리는 아직도 유효한 도구였겠지만, 아쉽게도 이  기술들은 매우 빠르고 신뢰성이 높아졌습니다. 그렇다고 사람은 모두 놀아야 하는 것은 아닙니다.

이미 많이 나오고 있는 디지털 전환의 적응 사례들과 도태 사례들을 살펴보고, 디지털 기술을 활용할 수 있는 전략이 있다면 컴퓨터와 공존하여 가시적인 성과를 만들어낼 수 있습니다. 세상은 ‘전환’되고 있습니다. 전략도 ‘전환’되어야 살아남을 수 있습니다.

디지털과 데이터는 알겠지만 코딩은 도저히 못하겠다? 🤷

괜찮습니다. 디지털 기술의 발전은 코딩 없이도 고급 분석 기법을 활용할 수 있는 환경을 만들어 주었습니다.

엑셀의 기본적인 기능만으로도 대부분의 통계 분석 기법을 활용할 수 있고, 엑셀의 추가 기능인 파워쿼리는 데이터 분석을 위한 전처리 과정을 획기적으로 단순화해줍니다. 엑셀의 추가 기능으로 출발해서 지금은 독립되어 발전하고 있는 파워 BI는 분석한 데이터를 시각화하는 데 아주 유용하고 강력한 기능들을 가지고 있으며, 마이크로소프트의 Azure ML은 누구나 쉽게 머신러닝을 사용할 수 있도록 도와줍니다.

코딩을 할 수 있는 것은 분명한 장점이지만, 코딩을 하지 못하는 것은 이제 심각한 단점이 아닙니다. 오히려 지금 당장 현업에 적용하기 위해선 코딩 학습에 너무 시간을 투자하기보다는 분석 기법과 데이터의 활용 방법을 익히시는 것이 더 큰 효과를 거둘 것입니다.


강의 핵심 포인트 👀

본 강의를 통해 데이터에 기반한 의사 결정 능력을 함양하여 디지털 전환 시대라는 거대한 물살에 휩쓸리지 않고 성장의 기회로 활용해볼 수 있습니다. 

STEP 1. 데이터 기반 의사 결정의 핵심 모형 다루기

데이터 기반 의사결정은 기존의 방식보다 훨씬 안정적인 의사 선택을 가능케 합니다. 게다가 로우 리스크 로우 리턴이 아닌, 얼마든지 하이 리턴을 창출해낼 수 있습니다.

STEP 2. 자동화 프로세스 실습하기

업무 자동화를 위한 준비부터 실행까지! 이미 효율적인 자동화의 효율을 더욱 올리는 방법까지 알려드립니다.

STEP 3. 디지털 세계에서 발견한 인사이트를 현실 세계로

데이터를 기반으로 각종 기법의 머신러닝을 수행한 후 얻어진 인사이트를 실제 업무 현장에 적용한다면, 영업, 개발, 인사까지 방대한 부분의 의사결정에 혁명적인 발전을 가져올 수 있습니다.

강의를 듣고 나면? 📜

강의를 듣고 나면, 여러분께서는 다음과 같은 역량을 확보하실 수 있습니다.

  • ✔️ 디지털 환경의 의사결정에 대한 이해: 데이터 분석을 활용한 의사결정으로 커다란 가치를 창출하는 능력
  • ✔️ 통계 기법 활용 능력: 데이터의 수집, 전처리와 구체적인 모델링까지 수행하는 능력
  • ✔️ DT로 인해 등장한 기법의 활용: RPA와 머신 러닝 등을 이해하고 실제로 업무에 적용할 수 있는 능력
  • ✔️ 분석 결과를 토대로 전략을 수립하고 실행하는 능력: 마케팅, HR 등 다방면에서 데이터 분석을 수행하고 인사이트를 활용해 DT 시대의 실무자로 앞서나갈 수 있게 해주는 역량을 기르실 수 있습니다.

누구보다 빠르고, 탄탄하게 디지털 전환 시대를 완전 정복해보세요!


학습 내용 📚

스킬 1 - 마이크로소프트 Azure ML을 이용해 누구나 쉽게 머신러닝 사용하기

머신러닝을 이용해서 분석을 할 수 있습니다.

스킬 2 - 비교 분석 모델로 파악하기!

차트와 그래프를 이용해 비교, 분석할 수 있습니다.

스킬 3 - K-Means 클러스터 모형으로 전략 수립하기!

클러스터 모형을 이용할 수 있게 됩니다.

스킬 4 - 기술 통계 기반으로 사원 효율 높이기!

스킬 5 - 버스 도착 시간으로 통계량 알아보기!


이 강의의 
지식공유자는 ✒️

Q&A를 확인해보세요! 💬

Q. 데이터 사이언스에 대한 선수 지식이 필요한가요?

본 강의에서는 고급 엑셀 분석 실습과 Azure ML을 활용한 실습이 진행되므로, 기본적인 엑셀 활용 능력과 데이터 사이언스에 대한 기초 지식을 함양할 수 있는 마소캠퍼스의 '데이터 사이언스 입문 부트캠프'를 먼저 수강하신 후 수강을 추천드립니다.

Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항이나 필요 조건이 있나요?

실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.

Q. 프로그래밍을 해 본적 없는 데이터 분석 쌩초보인데, 가능할까요?

네! 본 강의에서는 엑셀과 함께 손쉽게 시각화 분석을 할 수 있는 파워 BI와 간단하게 머신러닝을 수행할 수 있는 도구인 Azure ML을 활용하여 실습을 진행하기 때문에 프로그래밍 지식은 필요하지 않습니다.

✅ 수강 전 확인해주세요!

  • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 디지털 환경의 경영진에게 필요한 전략적 의사결정 과정을 배우고 싶은 분들

  • 프로그래밍 없이 고급 데이터 분석을 활용하고 싶은 분들

  • 복잡하게 느껴질 수 있는 고급 분석을 쉽게 활용하여 성과를 창출하고 분들

  • 실제 데이터를 통해 적절한 상황 판단과 모델링에 대해 배우고 싶은 분들

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼

전체

31개 ∙ (5시간 4분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • DTS1901 교재 다운로드 센터

강의 게시일: 2022년 08월 05일
마지막 업데이트일: 2023년 06월 20일

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!