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[스쿨] 데이터 어플리케이션 아카데미
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| 과정코드 | HLSP51380 |
|---|---|
| 교육분야 | 공통/직무 > IT > 데이터 사이언스 |
| 학습방법 | 동영상(Web+ Mobile) |
| 교재제공 여부 | 없음 - |
| 고용보험 환급액 |
대기업 : 9,140원 | 중견기업 : 18,290원 우선지원기업 : 20,580원 |
| 교육비 | 500,000원 |
| 학습기간 | 3개월 |
| 학습시간 |
38시간
(영상재생시간 17:42:18) *영상재생시간은 퀴즈와 summary를 제외한 영상시간입니다. |
과정개요
향후 기업의 성패는 조직의 데이터 리터러시 역량에 달려있다’
데이터 기반 사고력 x 데이터의 비즈니스 적용역량 x 데이터 기반 문제해결 능력
‘조직의 90% 현업자를 위한 데이터 실전 비즈니스 활용역량 제시’
기업들은 디지털 전환을 위해 막대한 비용을 들여 데이터 분석인력을 채용하고 기술 솔루션을 도입하고 있습니다. 하지만 실상 가트너의 C.D.O(데이터 총 책임자) 대상 설문조사를 살펴보면 디지털 트랜스포메이션 추진에 있어 제일 큰 걸림돌 중 하나로 ‘조직원들의 데이터 리터러시 역량의 부재’ 로 꼽았습니다.
데이터가 비즈니스에 실제 적용되려면 현업자들이 데이터를 기반으로 사고하고 비판하고 소통하여 문제를 해결할 수 있는 데이터 리터러시 역량이 반드시 전제되어야 합니다.
본 과정은 기술적 관점이 아닌 비즈니스 관점에서 데이터를 접근하는 방식과 업무현장과 의사결정에 적용할 수 있는 구체적이고 체계적인 방법들을 제시합니다.
데이터 기반 사고력 x 데이터의 비즈니스 적용역량 x 데이터 기반 문제해결 능력
‘조직의 90% 현업자를 위한 데이터 실전 비즈니스 활용역량 제시’
기업들은 디지털 전환을 위해 막대한 비용을 들여 데이터 분석인력을 채용하고 기술 솔루션을 도입하고 있습니다. 하지만 실상 가트너의 C.D.O(데이터 총 책임자) 대상 설문조사를 살펴보면 디지털 트랜스포메이션 추진에 있어 제일 큰 걸림돌 중 하나로 ‘조직원들의 데이터 리터러시 역량의 부재’ 로 꼽았습니다.
데이터가 비즈니스에 실제 적용되려면 현업자들이 데이터를 기반으로 사고하고 비판하고 소통하여 문제를 해결할 수 있는 데이터 리터러시 역량이 반드시 전제되어야 합니다.
본 과정은 기술적 관점이 아닌 비즈니스 관점에서 데이터를 접근하는 방식과 업무현장과 의사결정에 적용할 수 있는 구체적이고 체계적인 방법들을 제시합니다.
학습목표
1. 일상에서의 합리적인 커뮤니케이션부터 조직 내에서 본인의 직무와 자사의 비즈니스 차원에서 데이터를 해석하고 설득하는 방법에 대해 학습할 수 있습니다.
2. 데이터 리터러시 역량의 핵심개념과 필요성을 이해하고 4개의 대분류, 16가지로 세분화된 역량들의 특징을 학습하고 현업에 적용할 수 있습니다.
3. 데이터에 기반한 문제해결 4단계 프로세스에 대해 학습하여 비즈니스 관점에서 효과적으로 데이터를 파악하고 활용하는 실전적인 능력을 향상시킬 수 있습니다.
2. 데이터 리터러시 역량의 핵심개념과 필요성을 이해하고 4개의 대분류, 16가지로 세분화된 역량들의 특징을 학습하고 현업에 적용할 수 있습니다.
3. 데이터에 기반한 문제해결 4단계 프로세스에 대해 학습하여 비즈니스 관점에서 효과적으로 데이터를 파악하고 활용하는 실전적인 능력을 향상시킬 수 있습니다.
과정특징
[데이터 리터러시 핵심개념에서 데이터 기반 문제해결 까지]
기술적 관점이 아닌 비즈니스 관점에서 필요한 데이터 리터러시, 즉 데이터를 기반으로 이해하고 해석하는 핵심개념를 학습할 수 있습니다. 이를 기초로 보고, 문서와 같은 일반적인 커뮤니케이션 영역부터 의사결정과 문제해결과 같은 심화된 비즈니스 영역까지 데이터를 기반으로 한 비즈니스 역량을 단계적이고 체계적으로 발전시킬 수 있습니다.
[데이터에 익숙하지 않은 비전공자를 위한 다양하고 풍부한 사례]
주변에서 쉽게 접할 수 있는 뉴스와 미디어 자료 등을 활용한 강의 구성으로 데이터로 사고하는 방식에 대해 쉽고 흥미롭게 접근할 수 있으며 데이터 관련 실제 비즈니스 문제해결 케이스까지 풍부한 사례를 통해 막연했던 데이터 리터러시 역량의 구체적인 활용방안에 대해 이해할 수 있습니다.
[전문가의 구체적이고 실전적인 노하우 제시]
디지털 비즈니스 기업 임원(COO) 및 글로벌 전략컨설턴트 출신의 전문가가 데이터에 관련한 기업현장에서의 오해와 현업에서의 어려움에 대해 알려주고 글로벌 SNS 및 AI기업의 전 ·현직 임원들과의 Q&A 세션을 통해 다수의 현직자들에게 필요한 노하우를 제시합니다.
기술적 관점이 아닌 비즈니스 관점에서 필요한 데이터 리터러시, 즉 데이터를 기반으로 이해하고 해석하는 핵심개념를 학습할 수 있습니다. 이를 기초로 보고, 문서와 같은 일반적인 커뮤니케이션 영역부터 의사결정과 문제해결과 같은 심화된 비즈니스 영역까지 데이터를 기반으로 한 비즈니스 역량을 단계적이고 체계적으로 발전시킬 수 있습니다.
[데이터에 익숙하지 않은 비전공자를 위한 다양하고 풍부한 사례]
주변에서 쉽게 접할 수 있는 뉴스와 미디어 자료 등을 활용한 강의 구성으로 데이터로 사고하는 방식에 대해 쉽고 흥미롭게 접근할 수 있으며 데이터 관련 실제 비즈니스 문제해결 케이스까지 풍부한 사례를 통해 막연했던 데이터 리터러시 역량의 구체적인 활용방안에 대해 이해할 수 있습니다.
[전문가의 구체적이고 실전적인 노하우 제시]
디지털 비즈니스 기업 임원(COO) 및 글로벌 전략컨설턴트 출신의 전문가가 데이터에 관련한 기업현장에서의 오해와 현업에서의 어려움에 대해 알려주고 글로벌 SNS 및 AI기업의 전 ·현직 임원들과의 Q&A 세션을 통해 다수의 현직자들에게 필요한 노하우를 제시합니다.
교육대상
1. 회사에 데이터는 많이 쌓여 있지만 비즈니스에 어떻게 활용할지 모를 전략/기획/마케팅 담당자
2. 데이터 분석 교육을 받았지만 비즈니스 현장에서의 즉각적인 적용점을 느끼지 못해 고민하는 현업전문가
3. 데이터 및 데이터 활용에 대해 관심은 있지만 ‘선 분석목적, 후 분석기법’ 방식에 공감하는 직장인
4. 비즈니스 모델은 갖고 있으나 투자유치 등 데이터와 숫자 중심의 설득과 제안이 필요한 스타트업 및 신사업 담당자
5. 상위자 로부터 데이터와 팩트 기반의 보고/설득/PT 를 요구받는 기업 내 실무자
2. 데이터 분석 교육을 받았지만 비즈니스 현장에서의 즉각적인 적용점을 느끼지 못해 고민하는 현업전문가
3. 데이터 및 데이터 활용에 대해 관심은 있지만 ‘선 분석목적, 후 분석기법’ 방식에 공감하는 직장인
4. 비즈니스 모델은 갖고 있으나 투자유치 등 데이터와 숫자 중심의 설득과 제안이 필요한 스타트업 및 신사업 담당자
5. 상위자 로부터 데이터와 팩트 기반의 보고/설득/PT 를 요구받는 기업 내 실무자
교수소개
- 디지털 혁신의 비밀, 데이터 문제해결력
- 교수명
- 강양석
- 학력
- 고려대학교 경제학과
- 경력
-
現) 띵킹파트너, 딥스킬 대표
前) 셀바스 AI 최고운영책임임원
前) 딜로이트 컨설팅 전략팀장
- [데이터 리터러시] 의견은 됐고, 데이터로 말하라
- 교수명
- 강양석
- 학력
- 고려대학교 경제학과
- 경력
-
現) 띵킹파트너, 딥스킬 대표
前) 셀바스 AI 최고운영책임임원
前) 딜로이트 컨설팅 전략팀장
- 디지털 혁신의 비밀, 데이터 커뮤니케이션
- 교수명
- 강양석
- 학력
- 고려대학교 경제학과
- 경력
-
現) 띵킹파트너, 딥스킬 대표
前) 셀바스 AI 최고운영책임임원
前) 딜로이트 컨설팅 전략팀장
교육목차
- 1교시 [데이터 리터러시] 의견은 됐고, 데이터로 말하라
- 1 절 - 나는 과연 호모 데이터쿠스인가?
- 2 절 - 데이터, 정확한 차이를 알려주는 잣대
- 3 절 - 데이터, 못보던 것도 보게 하는 현미경 그리고 복잡한 것도 쉽게 픽토그램
- 4 절 - 데이터, 미래를 알려주는 미래학자, 비밀요원, 그리고 거짓말 탐지기
- 5 절 - 데이터로 결정하라①: 버스 타기와 프랜차이즈 계약
- 6 절 - 데이터로 결정하라②: 입지 결정과 상품 결정
- 7 절 - 데이터로 결정하라③: 사원 교육과 냉장고 구매
- 8 절 - 데이터로 결정하라④: 자금 운영과 상권 경쟁
- 9 절 - 데이터에도 핵심 유형이 있고, 적합 메시지가 있다
- 10 절 - 데이터도 한계가 있다(feat.부재)
- 11 절 - 데이터도 한계가 있다(feat.오류와 불충분)
- 12 절 - 데이터, 설득을 위한 원샷 원킬 스나이퍼
- 13 절 - 데이터로 설득력을 극대화하라
- 14 절 - 감각, 데이터의 마지막 퍼즐
- 15 절 - 완벽한 설득 = 데이터 + 사고력
- 16 절 - 데이터가 변화시키는 세상: 데이터 저널리즘
- 2교시 디지털 혁신의 비밀, 데이터 커뮤니케이션
- 1 절 - 데이터 이해역량의 정의와 데이터 공감능력의 이해
- 2 절 - 직관으로 포착하고 팩트로 파악하기
- 3 절 - 데이터의 패턴을 파악하고 해석 및 비판하기
- 4 절 - 데이터 확보역량의 정의와 데이터 타겟팅의 이해
- 5 절 - 데이터 획득과 대체데이터 확보의 방법
- 6 절 - 데이터 의사결정을 위한 맥락분석과 어프로치 설계하기
- 7 절 - 데이터 의사결정을 위한 데이터 가공 및 활용하기
- 8 절 - 데이터로 커뮤니케이션 하기①: 표현과 스토리텔링
- 9 절 - 데이터로 커뮤니케이션 하기②: 리포팅과 토론
- 10 절 - 데이터 기반 조직의 요건과 조직문화 구축
- 3교시 디지털 혁신의 비밀, 데이터 문제해결력
- 1 절 - 데이터 기반 문제해결(DDPS)의 정의
- 2 절 - 데이터 기반 문제해결의 핵심사고력
- 3 절 - 데이터 기반 문제해결의 핵심개념: C.O.N.V.O
- 4 절 - Step 1 : 문제정의 및 구조화
- 5 절 - Step 1 : 문제정의 실사례
- 6 절 - Step 2 : 가설수립
- 7 절 - Step 3 : 가설검증
- 8 절 - Step 4: 데이터 스토리 텔링
- 9 절 - 데이터 기반 주요 비즈니스 문제유형
- 10 절 - 데이터 기반 프로젝트 사례(1): 유통구조 개선방안
- 11 절 - 데이터 기반 프로젝트 사례(2): 스마트 팩토리 공정최적화
- 12 절 - 데이터 기반 프로젝트 사례(3): 통계적 기법의 활용
패키지 과정 수료기준
| 항목 | 사전 진단 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 수료점수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 평가 비율 | 0% | 0% | 0% | 100% | 0% | 60점 이상 |
| 수료조건 | 없음 | 80%이상 | 없음 | 필수 | 없음 |
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