과정 소개
데이터가 넘쳐나고, 인공지능이 일자리를 대체하는 시대, 직장인에게 정말 필요한 능력은 데이터로부터 성과를 이끌어내는 힘입니다. 데이터를 어떻게 다루고, 어떻게 업무에 적용하는지가 곧 직장에서 나의 경쟁력이 됩니다. 데이터 분석, 인공지능, 알고리즘 등 어렵고 낯설게만 느껴지던 새로운 기술을 비전공자 데이터 사이언티스트가 이해하기 쉽도록 풀어냈습니다. 데이터 분석을 통해 현상을 바라보는 통찰력과 혜안을 얻으시길 바랍니다.
커리큘럼 총 15차시
- 1우리는 데이터, 인공지능 앞에 평등한가
- 2데이터로 AI 시대 살아남는 방법
- 3쉽게 읽는 호모데우스, 데이터를 믿습니까?
- 4[개인] 데이터로 표현하는 나만의 자기소개
- 5[조직] 조직의 성과와 데이터 관리 지표의 활용
- 6[기업] 데이터는 어떻게 기업의 경쟁력이 되는가
- 7[경제] 미국 연준(FED)과 데이터
- 8데이터 분석에는 고유한 내러티브가 필요하다
- 9유튜버와 데이터 분석가는 무엇이 다른가
- 10의사결정에 도움이 되는 데이터 표현법
- 11데이터 시각화의 원리를 찾아라
- 12API 개념과 데이터의 연결
- 13빅' 보다 '데이터' 평균과 인공지능의 성과지표
- 14데이터 분석 문해력을 늘려주는 스트레칭
- 15머신러닝과 딥러닝의 문제 해결 프로세스
훈련 진행 유의사항
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 · 총점 60점 이상 충족 시 수료 처리됩니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 진행단계평가·시험·과제가 있으며, 최종평가는 진도율 충족 + 진행평가 완료 후 응시할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.