우리에게 정말 필요한 것은 “올바른 데이터 분석 모델을 만들 수 있는 역량”입니다. 그런데 막상 데이터 분석을 위한 데이터 세트가 주어지면, 망망대해에 홀로 던져진 듯 막막함을 느끼진 않으셨나요?
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스는 현실에 가까운 마스터 데이터로 실습하여 데이터 분석을 시작하기 위한 접근법과 분석 모델을 세우는 방법을 알려드리고 문제해결을 위한 사고력까지 길러드립니다.
“이 수업은 탄탄한 시나리오 기반으로 이루어집니다.”
본 과정은 전자제품 유통판매사인 “마소 전자마트”를 배경으로 현실의 다양한 문제를 어떻게 해결할 것인지 고민하고 답을 찾아내는 Problem-Based Learning입니다. 엑셀 확장 기능을 활용하여 현실에서 겪을 수 있는 비즈니스 문제를 해결하며 학습합니다.
👍이런 분들께 추천 드립니다
- 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분
- 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
- 실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며 실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분
- 비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분
👀강의 특징
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 핵심 포인트!
1. 현실적인 상황에 지식을 녹여낸 Problem-Based Learning
좋은 의사결정을 위해 개별적으로 보이던 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화 기술, 통계와 경제, 경영 기법을 하나로 녹여 내는 역량을 함양합니다.
2. 누구나 일상적으로 마주치는 비즈니스 문제 데이터 분석을 통해 해결
기업 활동의 목표인 매출을 높이기 위해 조직 구성원이 검토해야 할 여러 관점을 약 7만 건의 일상적인 제품 판매 정보 데이터를 토대로 분석하는 실습을 진행함으로써 수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.
3. 익숙한 엑셀 프로그램으로 최대한 쉽게 해결 방법 찾기
가장 효과적이고 효율적인 방법으로 신속하게 의사 결정할 수 있도록, 의문이 들 때 바로 켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로, 최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다.
4. 하나의 데이터 세트를 다양한 관점으로 탐색
“우리 회사의 데이터”는 딱 하나입니다. 하나의 데이터 세트를 다각도로, 점점 더 깊이 들여다보며 숨어 있는 인사이트를 찾아내는 능력이 필요합니다. “마소 전자마트”라는 가상 기업의 5년치 판매 데이터를 여러 관점으로 검토하는 연습을 통해 꼬리에 꼬리를 무는 질문을 어떤 방식으로 처리하여 의미 있는 결론에 도달할 수 있는지 깨닫게 됩니다.
🏆데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면
데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면 가질 수 있는 역량은 다음과 같습니다.
1.좋은 의사결정을 위해 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화 기술, 통계와 경제, 경영 기법의 파편화된 지식을 하나로 녹여내어 현실의 상황에 적용하는 역량을 함양합니다.
2. 데이터 시스템이 구축되지 않은 회사라도 엑셀 파일로 가지고 있음직한 제품 판매정보 데이터로 실습을 진행함으로써 수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.
3. 불필요하게 복잡한 분석을 거쳐 이뤄지는 의사결정은 효용이 떨어집니다. 의문이 들 때 바로 켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로, 최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다.
4. 분석 과정에서 나타나는 “관찰자 오류”를 최소화하는 확률 기반 의사결정 모형을 활용하는 다양한 방법을 다룹니다.
📖학습 내용
💬예상 질문 Q&A
Q. 시뮬레이션 강의가 다른 강의와 다른 점은 무엇인가요? A. 강의 내내 수강생 분들은 마소전자의 경영진이 됩니다. 따라서 내 기업이라는 생각으로 몰입하여 의사결정 과정을 배우실 수 있으며, 다루는 데이터 또한 ‘마소전자’라는 가상의 기업의 정체성에 맞도록 현실을 반영하였습니다.
Q. 기본적으로 엑셀을 잘 다루어야 수업을 따라갈 수 있나요? A. 강사님께서 클릭해야 하는 버튼 하나 하나 짚고 넘어가기 때문에 엑셀 실력에 대해서는 걱정하지 않으셔도 됩니다.
Q. 저는 아직 직급이 그렇게 높지 않은데, 직급이 높아야만 의미 있는 강의인가요? A. 그렇지 않습니다. 다루는 데이터의 사이즈만 달라질 수 있을 뿐, 데이터 기반으로 사고하는 능력은 직급과 분야를 막론하고 요구되는 역량입니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요? A. 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
✒️ 지식공유자 소개
✔️ 수강 전 확인해주세요!
-실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
-강의 교안 및 실습파일은 <0. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.
이런 분들께 추천드려요
학습 대상은 누구일까요?
실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분
탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며 실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분
비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분
선수 지식, 필요할까요?
실습 위주의 강의로, 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기 활용을 권장 드립니다.
Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천 드립니다.
데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다.
엑셀 기본 함수를 다루는 능력이 필요합니다.
안녕하세요 입니다.
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강의
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
The course content is very good.
However, while the initial lessons included explanations of calculations and Excel functions, I found it somewhat disappointing that as the course progressed, it increasingly used content from practice Excel files and proceeded without explanations of the Excel functions.
Although the course content itself becomes more complex toward the end, if the early parts provided detailed explanations about why certain methods should be used, then the latter parts should have also explained why specific functions need to be used for beginners, or why the Excel formats provided in Monte Carlo are set up that way.
While it was easy to follow initially, perhaps due to my limited knowledge of statistics, I can understand and follow the flow, but the question of "why this particular method was used" remains unresolved.
Thank you for leaving a review😊 This course was designed so that anyone can easily follow along by pre-filling the parts that might feel complex as much as possible in advance, so I think there might be the disappointment you mentioned. I will take your valuable feedback into consideration and incorporate more detailed content into future course production!
The introductory bootcamp was good, but I think this course was better.
It was a lecture that I could feel that a lot of care was put into the production of the lecture, because it presented the knowledge organically as a story, rather than simply listing it.