데이터분석 아카데미
기업체 교육프로그램 - 데이터 분석 아카데미
교육 기관 소개
연세대학교 정보대학원
○ 연세대학교 정보대학원 사업수행 역량
- 교 수 진 : 총 13명
- 설립년도 : 2000년 3월
- 지식 정보관련 분야의 학제 간 이론과 실무적 지식을 겸비하고, 기술적 역량과 비즈니스적인 역량을 균형있게 활용할 수 있는
국제적 수준의 IT융합전문가를 양성
○ 연세대학교 정보대학원 교육 및 연구 영역
- 일반과정 : 디지털 경영, IoT 서비스융합, ICT·콘텐츠, 정보보호, UX, 비즈니스 빅데이터 분석, 맞춤형 융합
- 산학협력과정 : 정보미디어전략, 빅데이터, AI 핀테크, IBK AI 빅데이터, 교보 AI 빅데이터
- 데이터분석 아카데미(비학위) : KB금융그룹, 삼양홀딩스, (주)롯데칠성음료, SGI서울보증, 수협은행
- 공학, 이학, 인문 사회학을 포함한 융복합 전공에 대한 정보응용 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 20명 (최대 25명)
○ 단계구성
- Foundation → Applications 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 14:00 ~ 21:00
- 매주 토요일 09:00 ~ 12:00
※ 수업시간은 "금요일 2과목, 토요일 1과목" 또는 "금요일 1과목, 토요일 2과목" 편성 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
○ 교육기간 동안 연세대학교 교내 정기 주차 지원
○ 성적우수자 및 우수발표자 시상 (상패)
○ 연세대학교 총장 명의 수료증 수여
교육장소
○ 교육장소 소개 : 연세대학교 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
정보대학원 데이터분석 아카데미 과정 연혁 내용
- 2000.03.
- 정보대학원 개원(구분: 전문대학원) 설립인가(교육부 대원45160-309)
- 2005.03.
- 정보미디어전략(ITMS) 석사과정 계약학과 신설
- 2006.03.
- 교육부 2단계 BK21 플러스 사업단 선정 : U-비즈니스, U-산업정책 전문가 육성 사업단
- 2007.02.
- BK21 1차년도 연차평가 1위
- 2011.12.
- 연세대학교 자체평가 '대학원부문 1위' 선정
- 2012.08.
- KT 글로벌 핵심인재 육성 과정 운영
- 2013.09.
- 교육부 3단계 BK21 플러스 사업단 선정 : ICT기반의 스마트 사회 전문가 육성 사업단
- 2013.09.
- 금융정보보호(FPS) 석사과정 계약학과 신설
- 2014.03.
- 빅데이터(SMBA) 석사과정 계약학과 신설
- 2015.09.
- 디지털포렌식(DFP) 석사과정 계약학과 신설
- 2016.09.
- KB금융그룹 데이터분석 아카데미 과정 신설 및 1기 운영
- 2017.05.
- KB금융그룹 데이터분석 아카데미 2기 운영
- 2018.08.
- KB금융그룹 데이터분석 아카데미 3기 운영
- 2019.04.
- KB금융그룹 데이터분석 아카데미 4기 운영
- 2019.03.
- 빅데이터 박사과정 계약학과 신설
- 2019.06.
- 삼양홀딩스 데이터분석 아카데미 과정 신설 및 1기 운영
- 2020.04.
- 롯데 데이터분석 아카데미 과정 신설 및 1기 운영
- 2019.03.
- 교육부 4단계 BK21 플러스 사업단 선정 : AI-빅데이터 기반 초스마트 사회 구현 선도 교육연구단
- 2021.03.
- AI 핀테크 석·박사과정, IBK AI 빅데이터 석사과정 신설
- 2021.05.
- SGI서울보증 데이터분석 아카데미 과정 신설 및 1기 운영
- 2021.05.
- 롯데 데이터분석 아카데미 2기 운영
- 2022.05.
- 수협은행 데이터분석 아카데미 과정 신설 및 1기 운영
- 2022.08.
- 롯데 데이터분석 아카데미 3기 운영
- 2022.08.
- SGI서울보증 데이터분석 아카데미 2기 운영
- 2022.09.
- 교보AI빅데이터 석사과정 신설
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
참고사항
- 주임교수: 김희웅 02-2123-4195, kimhw@yonsei.ac.kr
- 담당직원: 고은희 02-2123-7487, ehgo@yonsei.ac.kr, FAX : 02-2123-8654