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데이터는 답을 알고 있다! 데이터 기반 의사결정 DDDM
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 6차시
데이터 기반 의사결정을 하려면 무엇을? 어떻게? 시작해야 하는가?
데이터를 기반으로 의사결정을 내리면 주관적인 판단과 직관에 의한 결정으로 인한 오류를 최소화할 수 있으며, 다양한 리스크를 사전에 예측하고 빠르게 대처할 수 있습니다. 따라서 데이터 기반 의사결정은 기업이나 조직이 더 나은 의사결정을 내리고 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 중요한 요소이기에 해당 과정을 통해 이러한 역량을 강화 시킨다면 데이터를 전략적 무기로 사용할 수 있을 것입니다.
▶교육대상
- 데이터를 활용하는 방법을 알고 싶은 분
- 객관적이고 합리적인 의사결정을 하고 싶은 모든 직장인
- 데이터를 활용한 혁신과 경쟁력을 확보하고 싶은 모든 임직원
▶학습목차
1. 데이터 기반 의사결정이란 무엇인가?
2. 일상에서 만나는 데이터 기반 의사결정(DDDM)
3. 데이터 기반 의사결정의 프로세스와 장단점
4. 탐색적 데이터 분석(EDA)이란 무엇인가?
5. 기초 통계치 파헤치기 part.1
6. 기초 통계치 파헤치기 part.2
7. 붓꽃 데이터로 살펴본 데이터 분석 방법
8. 데이터 기반 의사결정과 머신러닝
9. 회귀 알고리즘이란 무엇인가?
10. 이웃 데이터 따라 분류하는 KNN Classifier
11. 조건에 따라 값이 변하는 Bayes 정리
12. 머신러닝에 최적화된 Naïve Bayes Classifier
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 데이터 기반 의사결정의 필요성과 기초 개념을 알아본다.2. 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 및 시각화 분석 방법에 대한 이해도를 높인다.
3. 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 모델링, 알고리즘에 대해 파악한다.
강의목차(총 6강)
-
1. 1. 머신 러닝과 딥러닝 45분
2. 2. 퍼셉트론 32분
3. 3. 딥러닝 모델 요소 33분
4. 4. 딥러닝의 구성 요소 26분
5. 5. 순전파와 역전파 31분
6. 6. 딥러닝 문제 해결과 개발 52분
