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![[DS Class] 데이터 리터러시, 데이터 읽고 쓰기의 기술 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[DS Class] 데이터 리터러시, 데이터 읽고 쓰기의 기술
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 6차시
▪ 초보자도 데이터 리터러시 역량을 얻을 수 있는 친절한 데이터 활용 가이드!
데이터 분석이라는 복잡해보이는 영역에 '엑셀'이라는 친숙한 분석 도구를 이용해 누구나 쉽게 데이터와 데이터 분석을 이해할 수 있도록 한다. 데이터 개념과 데이터 기반 의사결정을 이해하고 데이터 분석을 실습하며 데이터 기반 문제 해결 능력을 키울 수 있다.
▶교육대상
- 데이터 분석 기반의 업무를 하고 있는 직장인
- 데이터셋을 분석하며 실무에 바로 적용할 수 있는 역량을 높이고 싶은 직장인
▶학습목차
1. 데이터 기반 의사결정의 이해
2. 데이터 리터러시 역량과 데이터의 이해
3. 데이터 사이언스 프로세스와 데이터 분석 모델
4. 데이터 수집과 관리 리터러시
5. 데이터 전처리와 데이터 분석 리터러시 핵심 역량
6. 데이터와 기술 통계
7. 데이터와 추론 통계
8. 데이터 분석 리터러시
9. 디지털 서비스 분석의 이해
10. 데이터 시각화와 데이터 기반 사업 진행 사례
▶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 자체의 상품성부터 비즈니스에서의 데이터 활용이라는 메가 트렌드를 이해하며 디지털 트랜스포메이션의 기반을 다질 수 있다.2. 비즈니스 문제를 데이터 분석 기반 인사이트로 해결하고 조직의 데이터 기반 전략 수립에 기여할 수 있다.
3. 데이터 시각화 역량까지 습득하여 분석 결과를 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있다.
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
