“데이터 활용 능력”

개인의 생산성을 좌우하는 핵심 역량입니다.

INTRO 강의 소개

4차 산업이 활성화 되면서 데이터의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다. 이에 따라 앞으로는 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하여 적절히 활용할 수 있는 능력이 기업 뿐만 아니라 개인의 생산성을 크게 좌우하는 핵심 역량이 될 것입니다.  

그런데 ‘데이터 분석’ 이라고 하면 많은 사람들이 파이썬(Phython), R, C# 과 같은 어려운 프로그램 언어를 먼저 떠 올립니다. 그리고 코딩에 대한 부담감 때문에 데이터 분석 역량을 키우기를 주저하는 경우를 종종 봅니다. 하지만 사실 이러한 언어들은 데이터를 이해하기 위한 도구들에 지나지 않습니다. 데이터 분석을 위해 활용할 수 있는 도구들은 무수히 많이 있습니다. 결국 제대로 된 분석을 위해서는 도구 보다는 데이터와 데이터 분석 자체에 대해서 이해하고 이를 활용할 수 있는 자신만의 도구를 찾는 것이 필요합니다.  

본 강의는 먼저 데이터의 특성에 대한 올바른 이해를 바탕으로 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 통합하는 과정을 통해 데이터 분석의 기초를 다지고 수집된 데이터를 효율적으로 시각화 하고 분석  하여 데이터로부터 실질적인 가치를 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 누구나 활용할 수 있는 엑셀과 엑셀의 진화라고 불리는 데이터 분석 및 BI(Bussiness Intelligence)툴인 마이크로소프트 파워비아이를 활용합니다.

 

WHO 어떤 사람이 들으면 좋을까요

데이터 과학에 입문하고자 하는 학생, 일반인

데이터 분석 프로세스 및 모델을 구축하려고 하는 법인 또는 개인

프로그래밍 언어보다는 데이터 자체에 대한 이해와
이를 바탕으로 하는 실질적인 분석 보고서 작성 및 배포가 필요한 직장인

머신러닝 알고리즘의 기초에 대해 알고 싶은 직장인

BOOK 수강생을 위한 도서 제공

강의를 수강하시는 분들께는 강의 수강에 필요한 도서
엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문: 웹 크롤링부터 데이터 분석, 시각화와 머신러닝 구현까지(링크)‘가 제공됩니다.

CURRICULUM 교육내용을 확인해보세요

Part 1. 데이터에 대한 이해


데이터 분석을 위한 데이터의 특성을 이해합니다. 변수와 테이블에 대한 이해를 바탕으로 데이터를 정형화 하는 방법에 대해서 학습하고 엑셀 고급 기능을 통해 필요한 데이터를 필터링 하는 ‘쿼리’에 대해서 본격적으로 학습합니다.

A. 데이터의 특성 이해하기
  1. 정형 데이터(Structured Data) 와 비정형 데이터(Unstructured Data) 
  2. 테이블과 변수 이해하기 
  3. 엑셀 고급필터링을 활용한 쿼리 만들기

다양한 형태로 저장되어 있는 로컬 또는 온-프레미스 데이터를 효과적으로 수집하는 방법에 대해서 학습합니다. 파일형태로 흩어져 있는 데이터를 하나의 테이블로 통합하고 이를 자동화 하는 기법에 대해서 배웁니다. 파워쿼리의 쿼리편집기 기능을 활용합니다.  

B. 데이터 수집 1
  1. 로컬 데이터 수집 기초
  2. 흩어져 있는 대리점별 매출 데이터 통합하기
  3. 쿼리를 통한 데이터 통합 자동화

대부분의 데이터가 저장되어 있는 웹으로부터 필요한 데이터를 수집하고(웹 크롤링) 정형화 하는 기법에 대해서 학습합니다. 이를 위해 데이터 처리에 특화된 엑셀 애드인 프로그램인 파워쿼리(엑셀 2016부터는 기본 기능으로 포함)함수와 M 코드를 활용합니다.

C. 데이터 수집 2 (엑셀을 활용한 웹 크롤링)
  1. 웹 데이터 수집 기초
  2. 오픈 API 활용하여 코스피 시장 배당 순위 가져오기
  3. RSS 활용하여 기업별 뉴스 데이터 가져오기
  4. 데이터 수집 자동화 하기

Part 2. 실전 데이터 분석


엑셀을 활용한 고급 데이터 분석 기법에 대해서 배웁니다. 엑셀의 가장 기본적인 데이터 분석 방법인 피벗 테이블에 대해서 이해하고 대용량 데이터를 연결하여 분석할 수 있게 해 주는 엑셀 애드-인 프로그램인 파워피벗에 대해서 학습합니다. 또한 엑셀 추가기능인 ‘분석도구’를 사용하여 기본적인 통계분석을 실행하는 방법에 대해서도 학습합니다.  

D. 데이터 분석 기초
  1. 데이터 요약 분석, 피벗테이블에 대한 이해
  2. 대용량 데이터 분석 기초
  3. 엑셀 고급 분석 기능 이해하기
  4. 데이터 관계 설정을 통한 배당 성향 분석하기

복잡한 데이터의 변화와 패턴을 손쉽게 파악할 수 있게 해 주는 고급 시각화 모듈에 대해서 배웁니다. 이를 위해  강력한 무료 데이터 시각화 소프트웨어인 마이크로소프트 ‘파워 비아이(Power BI)’를 활용합니다.

E. 데이터 시각화
  1. 데이터 시각화 기초 
  2. 엑셀의 진화, 파워비아이에 대한 이해
  3. 고급 반응형 시각화 보고서 만들기  
  4. 파워비아이를 활용한 분석 보고서 작성 및 공유 

머신러닝의 기초 개념에 대해서 학습하고 실제 데이터를 활용하여 간단한 머신러닝 모델을 만들어 봅니다. 이를 통해 머신러닝에 대한 이해를 높이고 쌓여진 데이터로부터 다양한 시각의 분석 결과를 만들어 낼 수 있는 방법에 대해서 학습합니다.

F. 머신러닝 기초
  1. 머신러닝이란 무엇인가
  2. 머신러닝 적용을 위한 데이터 전처리
  3. 머신러닝과 알고리즘
  4. 머신러닝 프레임 워크 Azure Machine Learning Studio
  5. 머신러닝 알고리즘을 활용한 판매데이터 분석 실습

Preview 수업 미리보기

INSTRUCTOR 강사 소개

김보겸

김보겸

강사

  • 신한은행 근무
  • Worldvision Finance Team
  • Worldvision Uganda KOICA project manager
  • Worldvision International Ministry Stratigy Unit. Data Analyst
  • 기전대학교 강의 (재무관리 및 파생상품 가치평가)
  • ‘Bigdata for good’ Startup weekend 멘토
  • 위키아카데미, 엑셀을 활용한 데이터 분석 및 머신러닝 입문 강사
  • 저서 : ‘엑셀을 활용한 데이터 과학 실무 입문’ (2018 위키북스)

NOTIFICATION

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필기도구 및 실습에 필요한 개인 노트북을 꼭 지참해주시기 바랍니다.

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실습환경 : 윈도우 기반 2010 Professional plus version 이상의 엑셀, 4GB 이상의 메모리를 가진 노트북

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주차 공간 및 주차비는 지원되지 않습니다. (대중교통 이용)

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강의 별 진행 가능한 최소인원이 미달될 경우 일정이 연기될 수 있습니다. 일정 연기 결정 시, 수강생 분들께 기존 개강일 약 3일 전에 개별 연락을 드립니다. 이 점 양해 부탁드리겠습니다. 강의 마감 후 해당 강좌 수강을 원하시는 분은 02-2262-7366 (블로터아카데미)로 개별 연락 부탁드립니다.