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[비환급] 빅데이터 분석을 통한 Business Insight
| 과정소개 | 다양한 분석기술의 발전과 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 생성되면서, 이러한 빅데이터를 분석하여 비즈니스에 활용하는 경향이 점점 더 두드러지고 있습니다. |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 학습목표 | 1. 빅데이터의 기초를 이루는 핵심기술인 클라우드, 사물인터넷, 하둡, 인공지능에 대해 이해할 수 있다. 2. 마케팅, 금융, 의료분야와 국내 빅데이터 활용사례를 파악할 수 있다. 3. 빅데이터 플랫폼 및 머신러닝 알고리즘의 기술적인 이해를 통해 빅데이터를 효과적으로 분석할 수 있다. 4. 빅데이터 시각화를 통해 빅데이터의 성격을 직관적으로 표현할 수 있다. 5. 빅데이터로 새로운 비즈니스를 창출하고 미래 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있다. |
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| 교육대상 | 1. 빅데이터 분석을 통해 실무활용이 필요한 모든 임직원 2. IT 업종, 마케팅 및 통계, 정보처리, 전략 및 기획 담당자 3. 빅데이터 플랫폼 및 머신러닝 알고리즘에 관심있는 IT종사자 4. 빅데이터에 관심있는 모든 임직원 |
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| 수료기준 |
✔ 수료기준은 진도율 80%이상, 총 환산 점수 60점 이상입니다
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| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 빅데이터의 이해 |
| 2차시 | 최신 ICT 트렌드 |
| 3차시 | ICBM : 클라우드 |
| 4차시 | ICBM : 빅데이터와 인공지능(1) |
| 5차시 | ICBM : 빅데이터와 인공지능(2) |
| 6차시 | 빅데이터 활용 사례 : 마케팅 |
| 7차시 | 빅데이터 활용 사례 : 금융 및 기타분야 |
| 8차시 | 빅데이터 정보화전략계획(ISP) 사례 |
| 9차시 | 빅데이터 플랫폼 |
| 10차시 | 빅데이터 분석 : 머신러닝(1) |
| 11차시 | 빅데이터 분석 : 머신러닝(2) |
| 12차시 | 빅데이터 분석 : 머신러닝(3) |
| 13차시 | 빅데이터 시각화 : 개요 |
| 14차시 | 빅데이터 시각화 : 시각 요소의 활용 |
| 15차시 | 빅데이터의 3대 요소 및 개인정보 비식별화 |
| 16차시 | 빅데이터의 미래 |



