강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
데이터 사이언스

/

데이터 분석

경영정보시각화능력 (필기)(2024~2026) - 2과목 데이터 해석 및 활용

이 강의는 데이터의 기본 개념부터 심화 분석 기법까지 체계적으로 다루며, 학습자가 데이터 기반 의사결정 능력을 갖출 수 있도록 설계되었습니다. 먼저 데이터, 정보, 지식, 통찰의 개념과 특징을 이해하고, 정형·반정형·비정형 데이터의 유형과 예시를 살펴보며 데이터가 실제 경영 및 분석에서 어떤 역할을 하는지 학습합니다. 이어서 명목형, 순서형, 범주형 데이터와 이산형·연속형·수치형 데이터의 차이를 익히고, 데이터 수명 주기와 빅데이터의 등장 배경, 효과와 특성을 통해 현대 데이터 활용의 흐름을 파악합니다. 또한 빅데이터 관련 기술과 해석 관점, 중요성, 그리고 해석 오류를 피하기 위한 기초적인 탐색적 데이터 분석(EDA) 방법을 배웁니다. 마지막으로 통계학의 기초를 다루며, 기술통계와 추론통계, 확률과 확률분포, 사건과 표본공간, 이산·연속확률분포를 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 가치 있는 지식으로 전환하는 방법을 익히게 됩니다. 본 과정을 통해 학습자는 단순한 데이터의 이해를 넘어, 실제 문제 해결과 전략 수립에 활용할 수 있는 분석 역량을 갖출 수 있습니다.

1명 이 수강하고 있어요.

  • 유용한IT학습

이런 걸 배울 수 있어요

  • 데이터, 정보, 지식, 통찰 개념 및 특징, 예시, 데이터의 역할, 정형, 반정형, 비정형 데이터 개념, 특징, 예시, 명목형, 순서형 데이터 개념, 특징, 범주형 데이터를 이해한다.

  • 이산형, 연속형 데이터, 수치형 데이터, 데이터 수명 주기, 빅데이터 등장 효과, 특성, 기술, 활용, 데이터 해석 관점, 중요성, 해석 오류, EDA를 이해한다.

경영정보시각화능력 (필기) -2과목 데이터 해석 및 활용

이 강의는 데이터의 기본 개념부터 심화 분석 기법까지 체계적으로 다루며, 학습자가 데이터 기반 의사결정 능력을 갖출 수 있도록 설계되었습니다. 먼저 데이터, 정보, 지식, 통찰의 개념과 특징을 이해하고, 정형·반정형·비정형 데이터의 유형과 예시를 살펴보며 데이터가 실제 경영 및 분석에서 어떤 역할을 하는지 학습합니다. 이어서 명목형, 순서형, 범주형 데이터와 이산형·연속형·수치형 데이터의 차이를 익히고, 데이터 수명 주기와 빅데이터의 등장 배경, 효과와 특성을 통해 현대 데이터 활용의 흐름을 파악합니다. 또한 빅데이터 관련 기술과 해석 관점, 중요성, 그리고 해석 오류를 피하기 위한 기초적인 탐색적 데이터 분석(EDA) 방법을 배웁니다. 마지막으로 통계학의 기초를 다루며, 기술통계와 추론통계, 확률과 확률분포, 사건과 표본공간, 이산·연속확률분포를 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 가치 있는 지식으로 전환하는 방법을 익히게 됩니다. 본 과정을 통해 학습자는 단순한 데이터의 이해를 넘어, 실제 문제 해결과 전략 수립에 활용할 수 있는 분석 역량을 갖출 수 있습니다.

이런 내용을 배워요

🔹 Part 1. 데이터 이해 및 해석

  • 데이터, 정보, 지식, 통찰의 개념과 특징, 데이터의 역할과 가치 이해

  • 정형·반정형·비정형 데이터, 명목형·순서형·범주형, 이산형·연속형·수치형 데이터의 특성 학습

  • 데이터 수명 주기와 빅데이터의 등장 배경, 효과, 특성, 기술 및 활용 사례 이해

  • 데이터 해석의 7가지 관점, 해석의 중요성과 오류 유형 학습

  • EDA(탐색적 데이터 분석)의 개념과 5단계 프로세스 학습

  • 통계 기초(기술통계·추론통계), 확률과 확률분포, 사건·표본공간 이해

  • 이산확률분포와 연속확률분포의 종류 학습, 데이터 마이닝 기법과 분석기술 습득

  • 문제 풀이(1~2회차)를 통해 이해도 점검

🔹 Part 2. 데이터 파일 시스템

  • 파일 시스템의 개념, 기능, 계층 구조와 주요 구성요소 학습

  • DBMS의 개념, 구성요소, 기능 이해

  • RDBMS, NoSQL, DDBMS, OODMS, 인메모리 데이터베이스의 특징과 장단점 비교

  • 테이블, 속성, 레코드, 메타데이터, 데이터 딕셔너리, 스키마 개념 학습

  • 데이터 정의어(DDL), 조작어(DML), 제어어(DCL), 트랜잭션 제어어(TCL) 이해

  • 키의 정의 및 6가지 종류, 변수 유형 8가지 학습

  • 개념적·논리적·물리적 설계 과정 이해

  • 문제 풀이(1~2회차)로 실전 감각 강화

🔹 Part 3. 데이터 활용

  • 데이터 오류의 유형, 원인, 관리 방법과 데이터 품질 검증 방법 학습

  • 결측값 유형과 처리 방법, 이상값 처리, 정규화·범주화·데이터 분리 기법 학습

  • 데이터 결합의 목적과 방법, 데이터 수집 과정과 9가지 수집 방법 이해

  • 데이터 변환·적재 방법과 도구, 데이터 저장소 유형 학습

  • 데이터 보안의 목적과 보안 조치 방법, 비식별화 개념 및 기술 학습

  • BI(비즈니스 인텔리전스)의 개념과 기술, 데이터 기반 의사결정 및 활용 사례 학습

  • 문제 풀이(1~2회차)를 통해 실무 적용력 강화

수강 전 참고 사항

이 강의는 지식공유자의 질문/답변을 제공하지 않습니다

학습 자료

주차별 교안이 pdf파일로 제공됩니다

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 경영정보 시각화 능력 자격증을 취득하고자 하는 모든 분

  • 데이터 분석의 기초를 배우고 싶은 분

안녕하세요
입니다.

8,256,114

수강생

6,094

수강평

4.6

강의 평점

278

강의

유용한 IT 강의를 통해 여러분의 성장을 돕겠습니다.

커리큘럼

전체

25개 ∙ (16시간 50분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

얼리버드 할인 중

₩67,760

30%

₩96,800

유용한IT학습님의 다른 강의

지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

비슷한 강의

같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!