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파이썬은 모르지만 데이터 분석은 하고 싶어 (with. ChatGPT)
과정코드 |
HLSP89916 |
교육분야 |
공통/직무 > 비즈니스 스킬 > 데이터분석 |
학습방법 |
동영상(Web+ Mobile) |
교재제공 여부 |
없음
-
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고용보험 환급액 |
대기업 : 7,480원 | 중견기업 : 14,960원 우선지원기업 : 16,830원 |
교육비 |
130,000원 |
학습기간 |
1개월 |
학습시간 |
9시간
(영상재생시간 03:46:54)
*영상재생시간은 퀴즈와 summary를 제외한 영상시간입니다.
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과정개요
효율적인 데이터 분석을 위한 ChatGPT 활용 이론부터 맞춤 데이터 분석 방법까지! 업무 생산성을 높이는 똑똑한 데이터 분석법을 파헤치다!
#데이터분석 #데이터시각화 #데이터 리터러시 #데이터 활용 #ChatGPT #업무생산성 #데이터 커뮤니케이션
오늘날 우리 주변 곳곳에는 수많은 데이터가 흘러 넘치고 있습니다. 그야말로 '데이터의 시대'라고 해도 과언이 아닌데요.
그렇다면 우리는 이러한 데이터들을 어떻게 활용할 수 있을까요?
데이터의 시대에 경쟁력을 갖추기 위해서 데이터를 분석하고 활용하는 것은 이제 ‘필수 역량'이 되었습니다.
이에 따라 최근 '데이터 리터러시'를 요구하는 기업이 점점 더 증가하고 있지만, 일반 직장인의 입장에서 데이터 분석의 벽은 높게만 느껴지는 것이 현실이죠.
하지만, 우리에게는 데이터 분석 작업을 손쉽게 도와줄 ChatGPT가 있습니다!
ChatGPT를 활용하여 효율적으로 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 배워보세요.
학습목표
1. ChatGPT의 주요 기능을 습득하여 손쉽게 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
2. ChatGPT를 통해 복잡한 구조의 데이터를 한눈에 알아보기 쉽게 시각화한 자료를 제작할 수 있습니다.
3. 프롬프트 엔지니어링 기법을 습득하여 원하는 데이터 분석 및 시각화 결과를 얻기 위한 프롬프트를 작성할 수 있습니다.
4. 다양한 데이터를 상황에 맞게 적절하게 분석하여 효과적인 데이터 시각화를 수행할 수 있습니다.
과정특징
1. 요즘 가장 HOT한 ChatGPT를 현업에 활용하는 가장 쉬운 방법!
직장인에게 꼭 필요하다는 ChatGPT를 활용한 데이터 분석 역량, 나도 업무에 적용해보고 싶은데 막상 시도하려니 어떻게 해야 할지 막막하다고요? 직장인들에게 아주 유용한 현업 적용 스킬들을 모아 구성하였습니다.
2. 학습자의 현업 활용을 위한, 핵심만 쏙쏙 담은 실습!
이론 강의만으론 100%로 학습했다고 할 수 없겠죠. 다양한 사례의 실습과 가장 필요한 핵심 스킬을 쏙쏙 담았습니다. 답답하기만 했던 이론 강의에서 벗어나 이론과 실습을 한 번에 해결해 보세요.
3. 나도 전문가가 되는, 현직자의 꿀Tip 제공!
강의 중간중간 제공되는 현직자의 경험에서 우러나오는 꿀Tip을 바탕으로 현업에 바로 활용할 수 있는 인사이트를 습득해보세요.
4. 활용이 막막한 당신을 위한, Exercise!
열심히 강의를 들었지만 현업에서 적용할 때면 막막했던 적 있으신가요? 배운 내용을 내 것으로 만드는 가장 쉬운 방법은 직접 해보는 것입니다!
실전 적용이 어려운 학습자를 위한 연습 문제를 제공함으로써 배운 내용을 자연스럽게 복습하고 데이터 분석 스킬을 체득할 수 있도록 구성하였습니다.
교육대상
1. ChatGPT를 통해 데이터 분석을 효율적으로 수행하고자 하는 직장인
2. 파이썬은 잘 모르지만 데이터 분석을 잘 해보고 싶은 직장인
3. 다양한 상황에 적절한 데이터 분석 인사이트를 도출하기 원하는 직장인
4. ChatGPT를 통해 손쉽게 데이터 시각화 자료를 제작하여 데이터 기반 커뮤니케이션에 활용하고자 하는 직장인
교수소개
- 교수명
- 홍민기
- 학력
-
한국과학기술원 문화기술대학원 공학석사
경희대학교 기계공학과 공학사
- 경력
-
현) TmaxBI 연구원
현) 스코프랩스 강사
교육목차
- 제1장
- 데이터 분석의 기본기
- 제1절
- 데이터 시대의 필수 스킬, 데이터 리터러시
- 제2절
- 빅데이터 분석 프로세스
- 제2장
- ChatGPT를 활용한 데이터 분석
- 제1절
- 효율적인 빅데이터 분석을 위한 ChatGPT ADA
- 제2절
- 똑똑한 명령어 작성을 위한 프롬프트 엔지니어링
- 제3절
- 쉽게 읽히는 데이터 분석 결과 시각화 방법
- 제4절
- 데이터 분석 영역의 확장, GPT API 활용법
- 제3장
- 실전! 데이터 분석 프로젝트
- 제1절
- 데이터 분석 프로젝트: 매출 데이터로부터 인사이트 도출하기
- 제2절
- 데이터 분석 프로젝트: 경쟁사 분석 및 시각화
수료기준
항목 |
사전 진단 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가 비율 |
0% |
0% |
0% |
50% |
50% |
60점 이상 |
수료조건 |
없음 |
80%이상 |
없음 |
필수 |
필수 |