데이터분석 아카데미

기업체 교육프로그램 - 데이터 분석 아카데미

교육 기관 소개

연세대학교 정보대학원
  • ○ 연세대학교 정보대학원 사업수행 역량

  • - 교 수 진 : 총 12명
  • - 설립년도 : 2000년 3월
  • - 공학, 이학, 인문 사회학을 넘나드는 포괄적 분야에 대한 인터넷을 포함한 정보 응용 시스템의 개발 및 활용
  • - 다양한 학제간의 교류를 통한 문제해결 지향적 교육과 연구 진행

  • ○ 연세대학교 정보대학원 교육 및 연구 영역

  • - 정규 석·박사 과정 : 디지털 경영, IoT 서비스융합, ICT·콘텐츠, 정보보호, UX, 비즈니스 빅데이터 분석, 맞춤형 융합
  • - 계약 석사 과정 : 정보미디어전략, 빅데이터, AI 핀테크
  • - 공학, 이학, 인문 사회학을 넘나드는 포괄적 분야에 대한 인터넷을 포함한 정보 응용 시스템의 개발 및 활용

  • 정보대학원 빅데이터 분석 교육 과정

  • ○ 정보대학원에서 빅데이터 관련 교육과정을 이미 일반 석사과정 및 계약학과 과정을 통해 선도적인 커리큘럼을 운영하고 있음

  • ○ 비즈니스 빅데이터 분석 과정
  • - 빅데이터 분석 + 정보기술 + 디지털 경영의 세 영역이 융합된 다양한 지식을 연구
  • - 기반 역량, 기술 역량, 분석 역량, 사업 역량을 지닌 빅데이터 분석 전문가 양성
  • - 경영과 빅데이터 분석 기술을 바탕으로 데이터 과학자, 비즈니스 분석 전문가, 컨설턴트 등을 양성

  • ○프리미엄 빅데이터(SMBA) 석사과정

  • - 효과적인 데이터처리 및 응용 능력을 바탕으로 현황 분석 및 효과적인 의사결정력을 창출할 수 있는 빅데이터 분석 처리 전문가 양성
  • - 기존 방식으로 다룰 수 없는 큰 규모의 데이터 솔루션 기반 융합 교육
  • - 데이터 기반 관리기법, 제도적 지원, 운영환경 등에 대한 실무기반의 전문 교육
  • - 컴퓨터 공학, 응용 통계학, 경영학, 디지털 비즈니스의 융합 과정
  • - 문제 해결 중심의 학습, 과목마다 사례 연구, 실습, 프로젝트 비중을 일정 수준 이상으로 유지하여 실무 능력 배양

  • 교육 프로그램 구조

  • ○ 빅데이터 인재 양성을 위한 2단계 과목 구조
  • - 기초에서 고급으로 이어지는 체계적인 교육 과정을 통해 빅데이터를 활용할 수 있는 능력 함양
  • ○ 교육 프로그램 구성


  • 교육 프로그램 과목명 및 내용

    과목 별 주요 내용
  • ○ 각 단계별 주요 과목

  • * 일부 과목의 강의 기간과 강사는 교육과정 진행 상황에 따라 조정될 수 있습니다.

    과정 운영

    운영개요
  • ○ 교육 인원 : 총 30명 (최대 35명)

  • ○ 단계구성
  • - Foundation → Application 의 2단계로 구성하며, 단계별로 12주씩 총 24주의 기간 동안 운영됨
  • - 협의에 따라 방학기간 편성 가능

  • ○ 교육 시간
  • - 1과목당 주 3시간으로 진행되며, 주당 3과목을 개설함 (총 주당 9시간/총 216 시간으로 교육 프로그램 진행)

  • ○ 교육일/시간
  • - 매주 금요일 19:00 ~ 22:00
  • - 매주 토요일 09:00 ~ 16:00
  • ※ 수업시간은 금요일 전일제 또는 금요일 2과목, 토요일 1과목 편성도 가능함

  • 수료조건
  • ○ 출석 : 과목별 수업시수의 80% 이상 출석 + 평점 B 이상 필수
  • ○ 평가 : 종합평가 시험 70/100점 이상
  • ○ 엄격한 출석체크와 다양한 평가를 통하여 엄정하게 수료 사정을 진행
  • ※ 수료기준 미충족시 미수료 처리

  • 학생복지 및 특전
  • ○ 식사 제공 (2회)
  • ○ 교육기간 동안 연세대학교 교내 정기 주차 지원
  • ○ 성적우수자 및 우수발표자 시상 (상패)
  • ○ 연세대학교 총장 명의 수료증 수여
  • 교육장소
  • ○ 교육장소 소개 : 연세대학교 신촌캠퍼스 새천년관

  • ※ 과제수행 등 원활한 교육진행을 위하여 교육생 개별 노트북 지참 요망

  • 제안기관의 차별성

    연세대학교 정보대학원 차별성

  • ○기업 맞춤형 학위 과정 운영 경험
  • - 빅데이터, 정보미디어전략 등 다양한 기업연계 학위과정 운영

  • ○탄력적 커리큘럼 확대, 제공 가능
  • - 빅데이터, IoT, 클라우드 등 최신 ICT 동향을 반영한 교육을 반영한 교육
  • - 금융 빅데이터 특화 과목 구성
  • - 기술과 경영의 융합적 교육 및 연구 수행

  • ○국내 최고 강사진과 실무 체험형 프로그램
  • - 응용통계학, 정보산업공학과, 문헌정보학, UX디자인 등 교내외 최고 강사진 보유
  • - 10년 이상의 국내외 기업 산학 협력 운영

  • ○빅데이터 참조모델 기반 창의적 커리큘럼 운영
  • - NIA 빅데이터 커리큘럼 참조모델 적용
  • - 캡스톤 프로젝트를 통한 금융·서비스 빅데이터 비즈니스 모델 발굴 및 사내 사업화 연계 과정 제공
  • 기대효과

    빅데이터 전문가 양성


  • ○ 해당 기업체만을 위해 기획된 교육 프로그램
  • - 커리큘럼 및 컨퍼런스 등 연계 프로그램 맞춤형 제공

  • ○ 산학 협력을 통한 교류 활성화
  • - 국내외 학계 전문가와의 협력 네트워크를 활용한 노하우 및 최신 트렌드 공유

  • 고부가가치 신규 사업 모델 발굴


  • ○ 창의적 기업가정신에 기반한 신규 사업 모델 발굴
  • - 비즈니스 빅데이터를 활용한 사내 벤처 등 신규 사업 모델 발굴

  • ○ 차세대 신성장동력
  • - 비즈니스 빅데이터에 기반, 기존 비즈니스간 연계·파생된 사업 모델 개발

  • 비즈니스 경쟁력 강화 및 지속적인 시장 지배력 확보


  • ○ 정확한 예측을 통한 신상품 개발
  • - 보험 상품 계리, 카드 부가서비스 설계 등 분야에 활용

  • ○ 최적화된 마케팅 지원
  • - 데이터 분석을 통한 고객군 세분화에 따른 micro-marketing 수행

  • 캡스톤 프로젝트 사례

    [금융분야]
    • 사회연결망 분석을 통한 보험사기 예측모델 구축
    • 주행거리 예측모델
    • 부동산 시세 분석 및 예측
    • Uplift modeling을 활용한 연체관리 Optimization
    • 재무제표를 활용한 기업일반보험 언더라이팅 모형 개발
    • Machine Learning 기법을 활용한 개인사업자 신용평가모델 개발
    • 이상 금융거래 계좌 탐지
    • OTT 서비스 디지털 Lock-in 활성화 방안
    • P2P 대출시장 분석 및 시사점
    • 콜센터 STT를 이용한 고객보험 향후예측
    • 자동차보험 계약체결 예측모델 개발
    • 실시간 전자공시(DART) 정보분석

    [제조/서비스 분야]
    • 공정 Data 분석을 통한 품질 예측 모델링 수립
    • 지방 권역內 효율적인 마케팅 전략 수립을 위한 상권 분석
    • 손익분석을 통한 자동차 소재 추천 제품군 도출
    • 데이터분석을 통한 HR 정책 도출
    • 고객 Trend 분석을 통한 식자재유통 판매전략 수립
    • 식자재 상품 매출 수요 예측

    DOWNLOAD그림1.bmp