디지털역량 |
LEARNING SOLUTION 디지털역량 |
빠르게 변화하는 디지털시대 실무역량 강화 프로젝트!
4차 산업혁명 시대 디지털 혁신에 대응하는 것이 기업의 경쟁력이 되고 있습니다.
이에 인싸이트러닝㈜은 최신 비즈니스 및 기술 분야 컨설팅, 연구결과를 토대로 디지털 트랜스포메이션, 데이터 사이언스 등
기본 개념 이해부터 프로그램 실무 활용까지 학습 가능한 최적의 교육 프로그램을 제공합니다.
ㆍ Q. 똑같은 과정이라도 대상자에 따라 다르게 진행되나요?
A. 이해도와 직무 등을 반영하여 기초부터 실무까지 별도 시행됩니다.
A. 이해도와 직무 등을 반영하여 기초부터 실무까지 별도 시행됩니다.
ㆍ Q. 대상자 수준은 어떻게 고려해야 하나요?
A. 맞춤형 과정 운영 시 사전 논의를 통해 수준점검을 위한 테스트를 거쳐 레벨別 별도 과정이 시행됩니다.
A. 맞춤형 과정 운영 시 사전 논의를 통해 수준점검을 위한 테스트를 거쳐 레벨別 별도 과정이 시행됩니다.
ㆍ Q. 수업은 잘 들었지만 현업적용시 고민이 큽니다.
A. 현업 프로젝트 적용시 추가 발생되는 고민을 해결해드리기 위해 과정 후 프로젝트별(개인/팀원 일부) 최소3~10회 이상 컨설팅 지원이 가능합니다.
예) Etcher 데이터 통계처리 및 CD산포와의 영향성 분석/환경성 불량과
제품성 불량 분석을 통한 통계적 공정관리 및 공정 개선 외 다수 현업프로젝트 컨설팅 지원
A. 현업 프로젝트 적용시 추가 발생되는 고민을 해결해드리기 위해 과정 후 프로젝트별(개인/팀원 일부) 최소3~10회 이상 컨설팅 지원이 가능합니다.
예) Etcher 데이터 통계처리 및 CD산포와의 영향성 분석/환경성 불량과
제품성 불량 분석을 통한 통계적 공정관리 및 공정 개선 외 다수 현업프로젝트 컨설팅 지원
데이터 분석 |
|
---|---|
데이터처리 |
|
임직원의 역량 강화 및 데이터 전문가 양성을 위해 요구되는 필수 역량을 바탕으로 고객사별 시행목적에 따라
맞춤형 과정(통계, 머신러닝 전문가 등)을 아래 예시와 같은 형태로 구성하여 운영 제공합니다.
[고객사 맞춤형 과정 운영예시]
구분 | 세부내용 | 비고 | ||
---|---|---|---|---|
정규세미나 |
ㆍ기업의 성과 창출 두가지 방법론 ㆍ품질 & 생산성 동시 향상 전략 ㆍ통계 & 샘플링의 목적과 활용 ㆍ가설검정 & 분산분석 이해와 활용 |
|||
이론 |
LV1 (Basic) |
ㆍ사례로 살펴보는 통계적 의사결정의 중요성 ㆍ데이터 특성 및 추측통계, 평균의 가설검정 |
||
LV2 (Advanced) |
ㆍ데이터 유형에 따른 확률분포 ㆍ공정능력분석을 통한 품질 및 문제 진단 ㆍ모수의 추정과 통계적 가설 검정 ㆍ상관분석 및 다양한 회귀분석법 |
|||
LV3 (응용) |
ㆍ정규 확률분포 및 비정규 확률분의 이해와 활용 ㆍ모수의 추정과 가설검정을 통한 동일성 검정법 ㆍ다변수 복잡계 분석을 위한 다중회귀분석 및 다항회귀분석 ㆍ계수형 변수가 포함된 복잡계의 데이터 마이닝 방법 ㆍ데이터 전처리 및 마이닝을 위한 다변량 분석 |
마이닝/동일성 혼합 과정 구성 가능 컨설팅 연계 가능 |
||
TOOL | Spotfire |
Spotfire 입문 |
ㆍ데이터 시각화 개요 및 Spotfire 시작하기 ㆍ다양한 그래프 그리기 및 데이터 다루기 ㆍMini Project 종합 실습 |
|
Spotfire 실무활용 |
ㆍSpotfire 기본 기능 및 데이터 다루기 ㆍ통계 기능 및 분석, 확장 기능 사용하기 ㆍMini Project 종합 실습 |
|||
R | R 입문 |
ㆍ데이터 구조, 기본 함수 ㆍ데이터 처리 및 분석(통계분석, 데이터 변경 및 요약) ㆍ데이터 마이닝 및 데이터 시각화 |
||
R 프로그래밍 실무 활용 |
ㆍR의 주요기능 학습: 텍스트 분석, 경로분석, 요인분석, 집단분석 선형회귀 등 ㆍR 을 사용한 다양한 Data 분석방법 학습 |
|||
Python | Python 입문 |
ㆍPython 개요와 데이터 구조 ㆍ제어문과 함수, 클래스 및 상속 ㆍ모듈과 패키지, 입/출력과 예외 처리 ㆍDB 제어와 연결, 파일과 데이터 처리 |
||
Python 프로그래밍 실무 활용 |
ㆍPython 빅데이터와 Python ㆍ데이터 획득과 표현, 데이터 분석 및 시각화 ㆍ시계열 데이터과 워드클라우드 |