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다양한 분석기술의 발전과 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 생성되면서, 이러한 빅데이터를 분석하여 비즈니스에 활용하는 경향이 점점 더 두드러지고 있습니다.
이에 본 과정에서는 빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고 마케팅, 금융, 의료분야 빅데이터 활용사례를 학습 후, 빅데이터 플랫폼 구축과 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 더 나아가 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.
학습대상
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
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.
1. 빅데이터의 이해
2. 최신 ICT 트렌드
3. ICBM : 클라우드
4. ICBM : 빅데이터와 인공지능(1)
5. ICBM : 빅데이터와 인공지능(2)
6. 빅데이터 활용 사례 : 마케팅
7. 빅데이터 활용 사례 : 금융 및 기타분야
8. 빅데이터 정보화전략계획(ISP) 사례
9. 빅데이터 플랫폼
10. 빅데이터 분석 : 머신러닝(1)
11. 빅데이터 분석 : 머신러닝(2)
12. 빅데이터 분석 : 머신러닝(3)
13. 빅데이터 시각화 : 개요
14. 빅데이터 시각화 : 시각 요소의 활용
15. 빅데이터의 3대 요소 및 개인정보 비식별화
16. 빅데이터의 미래
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