인공지능 개요부터 역사까지
경남대학교 SW중심대학사업단
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입문 / 인공지능(AI)
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AI의 역사를 알고 앞으로의 AI를 어떤 관점으로 보아야할 지에 대해 소개하고자 합니다
입문
인공지능(AI)

데이터의 개념과 데이터 리터러시의 개념을 이해하고 설명할 수 있다.
데이터 기반 문제 정의를 할 수 있고 데이터 유형별 데이터 분석 기술을 설명할 수 있다.
데이터 분석을 위한 SW를 용도에 적합하게 활용할 수 있다.
데이터 분석 작업을 경험하고 진행 할 수 있다.
데이터를 정리하는 데서 멈추지 않고,
문제를 정의하고 전처리부터 분석과 시각화까지 연결해야 데이터의 의미를 찾을 수 있습니다. 엑셀을 활용해 데이터 리터러시의 기초와 실제 분석 과정을 익혀 보세요.
데이터의 개념과 데이터 리터러시를 이해하고, 데이터로 해결할 문제를 직접 정의합니다.
엑셀로 데이터를 전처리하며 분석에 필요한 형태로 정리하는 과정을 경험합니다.
요약 분석, 탐색 분석, 예측 분석과 시각화로 데이터에서 의미를 찾아냅니다.
데이터가 어렵게 느껴지는 것은 자연스러운 일입니다.
기초 개념부터 실제 분석 작업까지, 자신의 속도로 데이터 활용 역량을 쌓을 수 있습니다.
막연히 표만 다루던 초보자도,
데이터로 문제를 정의하고 설명하는 분석가로 성장합니다.
막연한 숫자를 분석할 질문으로 바꿀 수 있습니다.
데이터와 데이터 리터러시의 의미를 이해하고, 업무에서 마주한 문제를 어떤 기준으로 정의해야 하는지 익히게 됩니다. 매출이나 고객 수처럼 숫자를 단순히 나열하는 데서 그치지 않고, 무엇을 확인해야 하는지 스스로 정리하는 습관을 갖춥니다.
데이터와 데이터 리터러시의 의미를 이해한 뒤, 데이터 기반으로 문제를 정의하고 유형에 맞는 분석 방법을 선택하도록 안내합니다. 엑셀을 활용한 전처리부터 요약·탐색·예측 분석과 시각화까지 하나의 흐름으로 연결해 분석 과정을 익힙니다.
엑셀에서 데이터를 정리하고 전처리한 뒤, 요약표와 탐색 결과를 만들며 실제 분석 작업을 진행합니다. 분석 도구 소프트웨어의 용도를 비교하고, 데이터 리터러시 과제 예시를 통해 업무나 학업에서 활용할 결과물을 구상합니다.
강의는 엑셀을 중심으로 데이터 전처리와 분석 절차를 따라갈 수 있도록 구성되어 있으며, 요약·탐색·예측·시각화에 필요한 작업 흐름을 단계별로 확인합니다. 또한 데이터 분석 도구 소프트웨어와 과제 예시를 함께 살펴보며, 초보자도 자신의 데이터에 적용할 기준을 세울 수 있습니다.
수업 과제나 팀 프로젝트에서 표 형태의 자료를 정리해야 하지만 데이터의 종류를 구분하고 필요한 값만 추려내는 방법이 익숙하지 않은 분
엑셀의 기본 기능을 활용해 자료를 정돈하고 간단한 요약과 시각화까지 직접 완성하려는 분
매출 내역이나 고객 목록을 엑셀로 관리하면서 중복 자료와 누락된 값 때문에 보고서 작성에 많은 시간을 쓰는 분
데이터 전처리 과정을 익혀 업무 자료를 분석 가능한 형태로 바꾸고 결과를 근거 있게 설명하려는 분
데이터 분석 직무나 디지털 업무를 준비하며 요약분석, 탐색분석, 예측분석의 차이를 실제 자료로 익히고 싶은 분
엑셀을 분석 도구로 활용해 문제를 정의하고 결과를 차트로 표현하며 데이터 기반 과제를 수행하려는 분
실습 환경
윈도우 운영체제에서 엑셀을 사용합니다.
인터넷 연결과 기본 사무용 컴퓨터가 필요합니다.
선수 지식 및 유의사항
엑셀을 처음 다루는 학습자도 참여할 수 있습니다.
간단한 표 작성과 파일 저장 경험이 도움 됩니다.
데이터를 직접 정리하며 실습을 진행합니다.
학습 자료
강의 슬라이드 자료를 활용해 핵심 개념을 정리합니다.
엑셀 실습용 데이터와 분석 예제를 준비하면 좋습니다.
요약, 탐색, 예측, 시각화 실습에 활용합니다.
학습 대상은
누구일까요?
데이터분석초보자
엑셀초보자
전체
14개 ∙ (7시간 37분)
1. 데이터분석기초_01_1장
26:38
2. 데이터분석기초_02_2장
55:14
3. 데이터분석기초_03_3장
32:14
4. 데이터분석기초_04_4장
26:43
5. 데이터분석기초_05_5장
38:02
6. 데이터분석기초_06_6장-1
27:05
7. 데이터분석기초_07_6장-2
59:58
8. 데이터분석기초_08_요약분석
16:03
9. 데이터분석기초_09_탐색분석
19:38
10. 데이터분석기초_10_예측분석
22:52
11. 데이터분석기초_11_시각화
19:55
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