최근 데이터 과학, 빅데이터, 머신러닝 등의 용어가 여기저기서 들리고 있습니다. 그런데 정작 데이터 과학자들이 구체적으로 어떤 일을 하는지, 데이터 과학이 각 분야에서 어떻게 활용되며 세계를 바꾸고 있는지 확인하기는 어렵습니다. 본 과정은 다양한 분야에서 활동하고 있는 데이터 과학자들이 모여 데이터 과학의 현재를 이야기합니다. 또한, 기업이 데이터 사이언티스트와 협력하기 위해 기본적으로 알아야 할 AI에 대한 지식과 활용법, 비즈니스를 성공적으로 이끄는 유능한 데이터 사이언티스트의 핵심 역량도 담고 있습니다. 비즈니스 현장에서 인정받는 전문가가 되고 싶다면, 넘쳐나는 데이터 속에서 고객의 핵심 니즈를 캐내는 유능한 직원이 필요하다면 본 과정을 놓치지 않길 바랍니다.

통계학은 현대인의 필수 교양 지식입니다. 그런 만큼 통계학에 대한 중요성과 관심은 날로 커져 가지만, 수학이라는 벽에 부딪혀 접근하기가 쉽지 않습니다.
본 과정은 다양한 형태의 도식화, 수학적 접근의 최소화, 통계 이론에 활용 사례를 더해 쉽게 통계학에 접근합니다. 더불어, 데이터과학자가 알려주는 불확실성을 이해하고 대비하는 사고법. 세계를 움직이는 법칙이자 본질인 통계와 확률을 어떻게 이해하고 이를 바탕으로 미래를 대비해야 하는지 알려줍니다.

우리는 모바일 기기, 사물인터넷 센서, SNS가 데이터의 폭증을 주도하는 빅데이터 시대를 살아가고 있습니다.
본 과정은 제4차 산업혁명 시대를 살아가는 사람들이 빅데이터의 핵심을 이해하고, 나아가 어떻게 하면 자신만의 차별적인 경쟁력을 키울 수 있는지를 알 수 있도록 빅데이터의 모든 것을 담았습니다. 또한, 비전공자도 데이터를 기반으로 합리적인 의사결정을 할 수 있도록, 자신에게 필요한 데이터 분석 방법을 찾고 활용할 수 있는 노하우를 제공합니다.

감과 우연, 직관에 의존하는 비즈니스는 오래갈 수 없습니다. 점점 더 개인과 비즈니스의 역량을 계획적으로 성장시키기 위해 데이터 기반의 의사결정과 그 경험이 필수로 여겨지고 있습니다. 실제로 이미 많은 이들이 미래의 석유라고 하는 데이터를 확보하고 분석하고 그 결과를 적용하여 미래가 아닌 현재의 자산을 만들어가는 중입니다.
스마트기기를 통해 여러 종류의 소비자 데이터가 기하급수적으로 쌓여 가는 지금, 경영전략은 물론 기획, 마케팅, 고객관리 등 모든 업무 영역에서 데이터 분석은 가장 요구되는 능력일 수밖에 없습니다. 본 과정은 10년 넘게 구글의 최고 데이터분석 전략가로 활약하며 20억 달러의 매출을 달성하고 구매전환율을 400퍼센트 수직 상승시킨 닐 호인의 경험을 길잡이 삼아, 실제로 직접 활용할 수 있는 데이터분석 툴을 기초부터 활용까지 학습합니다.

* 엑셀, R, 파이썬 프로그램을 이용해 과제를 제출하는 실습형 평가문항이 포함된 과정입니다.
* 실습을 위해서는 엑셀 2010 이상의 버전이 설치되어 있어야 합니다.

본 과정은 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 [데이터 분석 전문가(ADP)] 자격증과 [데이터 분석 준전문가(ADsP)] 자격증을 준비하는 과정입니다. 1과목 데이터의 이해, 2과목 데이터 분석 기획 그리고 3과목 데이터 분석의 내용을 정리하였습니다.

※ 본 과정의 과제는 파이썬을 활용하여 실습해보는 형태로 출제되었습니다.
데이터를 다루는 데 언어나 라이브러리는 도구일 뿐입니다. 진짜 중요한 것은 문제해결 능력입니다.
본 과정은 주어진 문제를 어떻게 단계적으로 접근하면 좋을지에 대해 가이드를 주는 과정이다. 프로그래밍 기초 지식만 있다면 통계에 대한 지식이 전혀 없는 비전공자도 데이터 분석에 입문할 수 있도록 설계되었다. 기본적인 데이터 전처리 및 시각화, 그리고 결과 회고에 이르기까지의 분석 사이클을 일정 수준까지 경험할 수 있다.

생성형 AI는 이미 우리 생활에 상당히 깊이 들어왔고, 우리는 인공지능 이전으로 돌아갈 수 없다. AI를 모른 채로는 살아갈 수 없는 세상이다. 그렇지만 파편화된 인공지능 정보나 개별 서비스/사이트/툴의 좁은 이야기에만 머물러서는, 인공지능과 우리 개개인, 더 나아가 사회를 제대로 논할 수 없게 될 것이다. 그리하여 여기 인공지능 시대에 꼭 필요한 상식이자 최고 역량이 될 AI 종합력, AI 리터러시(Artificial Intelligence Literacy)를 소개한다. 생성형 AI 충격 이후, 이제 인공지능의 바다에 무작정 뛰어들거나 극히 일부만 붙들고 안주하기보다, 체계적이고 종합적인 접근을 통해 유연하고도 단단한 인공지능 시대 생활력을 쌓아야 할 때다.

전 세계에서 특이점이라 불리는 챗GPT가 등장하면서 기업 전략으로서 인공지능을 활용하는 방안에 대한 관심이 많아졌습니다. 챗GPT를 잘 활용하기 위해서는 똑똑하게 질문하는 방법이 중요합니다. 본 과정을 통해 인공지능과 협업하는 방법을 배우고, 이를 업무 전략으로 활용하는 방안을 학습할 수 있습니다.

이제 인간은 그림자 같은 존재가 된 AI를 떼어 놓고는 살아갈 수 없는 시대가 되었습니다. AI 트렌드와 일반 기술에 대해 많은 이야기를 하고 있지만, 정작 개인적 또는 공적 업무에 제대로 활용하지 못하며 각자의 업무와 AI 기술을 접목하는 방법도 모르는 경우가 많습니다. 본 과정에서는 AI의 기본 정의와 회사 내 11대 핵심 프로세스에 AI를 어떻게 접목해 활용하는지 다룹니다. 또한, 지난 70여 년 AI 역사에 대한 통찰을 바탕으로 비즈니스 현장에서 체험한 좌절과 성공의 사례를 꼼꼼하게 분석하고 대안들을 정리하여 제공합니다. 여러 기업의 사례를 통해 현장 실무에 인공지능을 활용하는 방법에 대하여 배울 수 있을 것입니다.

2022년 말 공개된 대화형 인공지능 모델 챗GPT가 많은 화제를 모으고 있습니다. 혹자는 애플의 아이폰에 버금가는 혁명이라는 말도 있을 정도입니다. 본 과정은 챗GPT가 무엇이고, 어떻게 활용하며, 우리 사회에 어떤 영향을 주게 될지에 대해 소개하는 과정입니다. 본 과정을 통해 챗GPT라는 디지털 신기술을 우리가 일상에서 어떻게 활용할 수 있을지, 그리고 더 나아가 인공지능 기술의 한계와 잠재력에 대해서 생각해볼 수 있을 것입니다.

챗GPT가 이끄는 초거대 AI는 전에 없던 부가가치를 창출하고, 더 나아가 우리 인류가 가진 여러 난제를 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. 물론 여전히 풀지 못한 한계와 문제점 등 해결해야 할 부분도 많지만, 초거대 AI가 만들어갈 무궁무진한 미래는 상상이 아닌 현실이 되어 곧 우리 앞에 다가올 것입니다. 이러한 거대한 패러다임의 변화는 필연적으로 기업과 개인에게 성공과 부의 기회를 제공합니다.
본 과정에서는 챗GPT와 초거대 AI 혁명의 실체를 명확하게 파악하고 이로 인해 발생하는 투자의 핵심 포인트와 전략을 명확하게 보여줍니다. 이제 우리가 해야 할 일은 더 많은 질문을 던지는 일입니다. 좋은 질문을 던져서 답을 얻고, 이를 토대로 자신만의 생각을 더 탄탄하게 가져가야 합니다.

인류의 미래를 바꿀 신기술 챗GPT, 드디어 세상에 없던 산업이 등장합니다. 본 과정에서는 AI 시장을 주도하고 있는 핵심 기업들이 어떤 기술 개발에 매진하고 있는지 생생하게 보여주고 챗GPT와 동시에 업무와 창작을 도와주는 AI 도구와 어플리케이션들을 총망라해 소개합니다.

본 과정에서는 초거대 AI기술에 대한 이해와 경제 및 산업에 미치는 파장에 대해 소개하고 챗 GPT로 시작된 수많은 생성 AI 활용법에 대해 다룹니다. 특히 챗GPT라는 서비스와 그 배경 기술인 생성형 AI의 개념과 더 나아가 생성형 AI를 두고 벌이는 세계 기업들의 경쟁에 대해 분석해봅니다.

초기에 사물 인터넷은 4차 산업 혁명을 견인하는 다이버전스 역할을 했지만, 이제는 각 산업의 기반 기술이자 핵심기술로 자리 잡았습니다. 인공 지능, 빅 데이터, 클라우드, 이동통신, 양자 컴퓨터, 확장 현실 등 ICT 기술뿐만 아니라 지능형 반도체, 최첨단 소재, 로봇 등 ICT 이외의 기술 발전도 함께 이루어지고 있습니다. 다양한 기술이 각 산업 분야에 융합되어 적용되며 급속한 변화를 가져오고, 경제 환경의 변화와 맞물려 그 파급 효과가 커지고 있습니다. 플랫폼 경제, 프로토콜 경제, 암호화 화폐 등 정보 기술에서 유래한 경제 용어가 자연스럽게 통용되고 비즈니스 패러다임도 빠르게 변화하고 있습니다. 본 과정에서는 사물 인터넷의 개념 및 주요 기술, 확장 현실로 가능한 초연결 메타버스, 로봇의 진화, 스마트자동차, 스마트공장의 주요 기술에 대해 학습합니다.

데이터 과학과 클라우드 컴퓨팅 기술은 개발자에게 필수 불가결한 역할을 맡고 있습니다. 데이터 과학과 클라우드 컴퓨팅, 두 분야를 융합하여 성과를 극대화할 수 있는 강력한 플랫폼이 바로 아마존 웹 서비스(AWS)입니다. 본 과정은 이러한 AWS 핵심 서비스를 직접 경험하고, 데이터 저장, 처리, 분석 및 시각화에 이르기까지 데이터 과학 프로젝트의 전체 라이프사이클을 아우르도록 설계되었습니다. 본 과정을 통해 AWS 클라우드 서비스의 이론을 파악하고 실무에서 적용 가능한 데이터 과학 프로젝트를 구현하는 방법을 알게 될 수 있을 것입니다.

본 과정에서는 블록체인의 탄생과 작동 원리, 업무·일상·사회에 적용되는 방식에 대한 기본적인 개념을 상세히 다루고 데이터의 가치와 소유권, 데이터 1.0에서부터 데이터 3.0의 흐름과 개념, 블록체인, NFT, 메타버스, 다양한 데이터 수익화 모델에 이르기까지 데이터 관련 포괄적인 이론과 심도 있는 지식을 다양한 사례를 통해 쉽게 설명합니다.