ビッグデータ分析を通じたBusiness Insight

人事評価の目的と機能、伝統的な評価方法から最近多様な企業で頻繁に活用されるBSC、MBO、OKRなどの評価方法の原理および長所と短所、補完および運用方法などを実務事例を中心に提示しました。

生産管理の核心である生産計画及び工程管理業務を理解し、第4次産業革命に対応した業務体系構築及びシステム活用に至るまで、より効率的で先進化された生産管理業務を遂行できるよう内容を構成いたしました。

物権の設定と変動、不動産登記、名義信託、留置権、抵当権、賃貸借保護法等、不動産実務で頻繁に直面する争点を中心に構成し、法律の基礎を固めようとする実務者だけでなく、中級以上の実務担当者にも実質的な法律感覚を提供できるよう構成しました。

韓国記録経営研究所の代表が直接考案したスケジューリングとタスク管理方法を通じて、優先順位管理、ビジョン管理、日程管理、プロジェクト計画とスケジューリングなどのスケトゥ方法を提示しました。また、講師の経験に基づいたスケジューリング方法と日程記録のノウハウを通じて、三日坊主から抜け出す賢い自己啓発方法を盛り込みました。

Customer Journey Map（カスタマージャーニーマップ）を通じて顧客の体験を理解し、ブランド化された顧客体験デザインおよびサービス改善課題導出方法論をお教えします。実際の多様なCXM成功事例研究を通じて自社売上を増大し、顧客管理のレベルを一段階アップグレードできます。また顧客体験管理で成功した多様な事例を通じて自社に接木できるポイントを見つけることができます。

内部統制の設計評価と運用評価、RCM（統制技術書、Risk Control Matrix）事例分析などの内容で構成されています。これを通じて内部会計管理制度を効果的に運営し、高度化することができます。

ビジネスパーソンが業務にAIを積極的かつ効果的に活用できるよう、ハルシネーション（Hallucination）回答、すなわち的外れな回答を減らし、求める回答を正確に引き出すための様々なテクニックをお教えします。

企業の資金管理、資金収支計画の策定、資金調達など資金業務全般にわたる企業の資金管理方案を様々な事例とともに分かりやすくお伝えします。これにより、企業の資金業務担当者が業務を遂行するために必要な資金管理及び資金調達の実務能力を養うことができます。

現代のリーダーに求められる力量を基盤として、チームワークを育み、コミュニケーションを図る方法、組織に応用可能なセルフリーダーシップ、スーパーリーダーシップ、失敗経営などの方法を提示しました。 これにより、揺るがない組織のリーダーとして成長できます。

成果を出すリーダーのノウハウ技法を様々な事例と組み合わせてお教えします。

変革主導リーダーシップ能力を把握し、組織全体を見ながら事業活動に必要なチェンジマネジメントスキルを体得し、組織内の変革マネジメント活動やプロジェクトなどを主導的に推進できるようになります。

不動産競売を学ぶ人が「本当に」疑問に思う理論と事例を、現場中心の資料を中心に構成しました。初心者向けの競売投資のための競売用語の説明、競売投資時に役立つサイト、現場で役立つ「チェックリスト」など、現場で役立つ様々な資料を提供します。権利分析から現場、ローン、明け渡しまで、不動産競売手続き全体を扱っており、超初心者でも簡単に落札でき、明け渡しまでできます。100万ウォン台の落札から1,000億ウォン台のビル競売コンサルティングまで、競売落札・講義経験約20年の経験豊富な国内最高専門家ソル・チュンファン教授の講義で、競売を始めてみてください。

記録管理を通じて、自己を成長させるとともに、会社での成果や自身の価値向上の基盤を築くことができます。今日も右往左往するずぼらな人に記録管理をおすすめする理由です。

この時代の親たちのメンターである亜洲大学のチョ・ソンミ教授が、学校で子どもたちが受ける傷とその原因について、自ら見て感じた様々な事例を提示し、共感しやすいように伝え、傷ついた子どもたちの心をどのように癒すことができるか解決策を提示し、正しい親の役割について考えられるよう構成されています。

提案、報告、説明会など様々なプレゼンテーション状況で自分の主張や考えを成功的に伝えることができる能力を向上させる過程です。本過程を通じてより競争力のあるプレゼンターとして生まれ変わることを願っています。

Excelをビジネスツールとして使用する際の最も基本的な核心をお教えします。Excelの計算原理から、関数、数式、集計、フィルター活用まで、Excelの様々な要素をお伝えします。数式の構成方法、数式の中心にある関数の理解、集計およびフィルター機能の活用方法で内容が構成されています。

大学、研究所、企業の開発成果を法的に保護し、独占的技術競争力を確保するための特許ガイドで構成いたしました。また、知的財産ベースの研究開発動向把握および空白技術予測を通じた効率的で競争力のある研究開発の方向性をお知らせいたします。

技術に基づく革新製品の発掘、提案、事業部門移管に関する全般的なガイドを提示し、製品開発に関するR&D、製品開発、マーケティング、事業部門間の機能と役割をお知らせします。

企業の教育訓練担当者が必ず知っておくべき内容を中心に、業務を遂行する上で直接的な支援を提供できる戦略的実行方案などをお伝えします。また、企業の人的資源開発体系を設計する方法論と手順、最近の力量モデリングの活用と職務分析を通じた教育体系事例分析などの内容も併せて構成いたしました。

職務中心の人事管理のための職務分析手順、NCS職務分析、職務分析と成果管理（KPI）、職務給制などの全般的な理論を基に、現場で頻繁に発生する課題を多様な事例と結び付けて分かりやすく構成しました。

この講義は、データ分析を初めて始める学習者から実務で活用しようとする学習者まで全てを対象に、Rを活用したデータ処理と可視化の全過程を体系的に学習できるよう構成されています。 まず基礎セッティング段階では、開発環境のインストールから始めてDataFrameとSeries生成方法を身につけ、Rプログラミングに必要な基本技を堅実に固めます。続いて核心機能学習に移り、インデックシング、スライシング、ソート、フィルタリング、欠損値処理などデータ分析で最も頻繁に使用される機能を実習中心で学習します。 基礎を固めた後は、中級機能に拡張して日付・時間データ処理、グループ化演算（groupby）、データ結合（merge、concat）、関数適用（apply、lambda）など実際のデータ分析業務で必須的に要求される機能を集中的に扱います。これにより単純なデータ操作を超えて、複雑なデータ構造を扱う能力を育てることができます。 最後に、可視化パートでは線グラフ、ヒストグラム、ボックスプロット、時系列グラフなど多様な可視化技法を扱い、データをより直感的に表現する方法を学習します。可視化を通じて分析結果を効果的に伝達する能力まで一緒に習得することができます。 特に本講義は理論学習に留まらず、多様な例題と段階別実習を通じて学んだ内容をすぐに適用できるよう構成されています。したがって受講生は講義についていくだけでも実務感覚を自然に育て、さらに実際のプロジェクトにも活用可能なデータ分析力量を確保することができます。

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

ビッグデータビジネスの核心を理解し、現場でマーケティング戦略にどのように活用するかについてのインサイトを提供します。

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

Rでビッグデータ分析記事実技を準備する方が試験に備えてお手伝いいたします。ビッグデータ分析記事実技試験に出題された問題をもとに、必要な部分だけを選別してお知らせします。コースを完了すると、ビッグデータアナリティクスの実機合格に一歩近づくことができます。 最近、テストの投稿問題をレビューし、関連するスクリプトとデータをアップロードしました。 最近の試験についても確認してください。

ADsP要約本 + 過去問解説。2025年8月46回試験反映！（随時更新！）

KNIMEの基本使用法から高度なデータ分析技法まで実習を通じて学習し、実際のデータに適用可能な分析スキルを習得します。

Arduinoと風力センサーを利用してデータを収集し、ビッグデータを分析する実戦プロジェクト講義です。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

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いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

この講座は、主催機関の出題ガイドに基づき、経営情報可視化実技試験（Tableau）に必須の核心となる概念と機能を体系的に習得することを目標としています。 実戦で頻繁に出題される機能を自由に活用できるように実習中心に構成しており、模擬試験A, Bタイプの問題演習を通じて出題類型への理解と問題解決能力を共に向上させることができます。 講義案および講義資料は、https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime で確認できます。

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化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。