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데이터 분석

모두를 위한 프로세스 마이닝

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

본 강좌는 프로세스 마이닝을 처음 접하거나 익숙하지 않은 분들을 위한 강의입니다. 본 강좌를 수강한 분들은 실무 분석에 요구되는 프로세스 마이닝 이론과 다양한 분석 기법및 노하우를 학습할 수 있습니다.

이런 걸
배워요!

  • 프로세스 마이닝의 기본 개념

  • 이벤트 로그의 구조와 데이터 추출 방법

  • Disco 소프트웨어를 활용한 실습

  • 구매 프로세스 분석

  • 불완전 케이스 처리 방법

  • 프로세스 복잡성 단순화 방안

  • 다양한 분석 질문과 사례

모두를 위한 Process Mining

프로세스 마이닝은 프로세스에 초점을 맞춘 최신의 데이터 분석 기술입니다. 이 기술을 통해 우리는 실제 프로세스 흐름을 시각화하여 프로세스의 전체적인 모습을 빠르고 객관적으로 파악할 수 있습니다. 병목이나 재작업과 같은 문제 영역을 발견할 수 있고, 직감을 분명히 하거나 직감이 틀렸음을 증명할 수 있습니다. RPA(Robotic Process Automation) 도입을 위한 프로세스 자동화 영역을 선정할 수도 있습니다. 프로세스 변화와 자동화가 이루어진 후에 이러한 변화와 자동화가 실제 효과적인가를 검증할 수 있습니다. 그리고 머신러닝이나 딥러닝을 활용한 최적화 모형의 개발에 도움되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 이유로 현재 폭스바겐, 라보뱅크, 푸르덴셜, 카카오M 등의 국내외 선도기업이 프로세스 마이닝을 적극적으로 활용하고 있습니다.

4차 산업혁명의 도래로 프로세스 마이닝은 이제 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, IT 담당자, 현업 담당자, 감사인 등의 실무전문가와 관련 분야에 취업을 희망하는 대학(원)생이 갖춰야 할 필수역량이 되고 있습니다. 본 강좌는 프로세스 마이닝을 처음 접하거나 익숙하지 않은 분들을 위한 강의입니다. 본 강좌를 수강한 분들은 실무 분석에 요구되는 프로세스 마이닝 이론과 다양한 분석 기법(프로세스를 다양한 관점으로 도출하기, 복잡한 프로세스 분석 방안, 불완전 케이스 처리 기법 등) 및 노하우를 학습할 수 있습니다. 본 강좌를 통해서 프로세스 마이닝 전문가가 되어 보세요.

학습 목표

  • 실무 분석에 요구되는 프로세스 마이닝 이론을 학습한다.
  • 실무 분석에 활용할 수 있는 다양한 프로세스 마이닝 분석 기법을 학습한다.
  • 개선을 위한 통찰력을 발견할 수 있는 프로세스 마이닝 역량을 기른다.

도움이 되는 분들

  • RPA(Robotic Process Automation) 관련 담당자나 컨설턴트
  • 딥러닝, 머신러닝, 데이터 마이닝 등의 데이터 분석 담당자
  • ERP, 린(Lean) 등의 프로세스 혁신 관련 담당자나 컨설턴트
  • 고객 여정 분석에 관심을 가진 온라인 마케팅 담당자
  • 프로세스 관리자
  • IT부서의 담당자
  • 감사 관련 담당자나 컨설턴트
  • 데이터 분석 등 위와 관련된 분야에 관심을 가진 대학생과 대학원생

참고 사항

  • 전 세계 160여개의 기업이 구매해서 사용 중이며 수 천 개의 프로젝트에 성공적으로 활용된 프로세스 마이닝 S/W인 Disco를 활용한 실습 교육을 제공합니다. 별도의 라이선스를 신청하지 않아도 제공된 4개의 데이터셋을 실습에 활용할 수 있습니다.

지식공유자 소개

이보경
본 강좌의 대표 강사인 이보경 박사는 프로세스 마이닝 전문기업인 ㈜피엠아이지의 수석 Process Miner입니다. 2017년 대학민국 학술원 우수도서에 선정된 "경영자와 실무전문가를 위한 프로세스 마이닝"을 공동 집필했고, 중앙선거관리위원회 등의 프로세스 마이닝 프로젝트를 수행했습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 프로세스 마이닝에 관심 있는 사람

  • 데이터 분석가를 꿈꾸는 사람

  • 비즈니스 프로세스 개선을 원하는 사람

  • 4차 산업혁명에 대비하고 싶은 사람

  • 실무 중심의 교육을 원하는 사람

커리큘럼

전체

25 ∙ 4시간 17분

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 2018년 05월 22일
마지막 업데이트일: 2019년 11월 28일

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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