기업에 꼭 필요한 빅데이터 전문교육기관

aSSIST D.S.A (Data Science Academy)

기업의 모든 분야에 데이터를 중심적(data-driven) 시각을 가진 빅데이터 전문가가 절실합니다. 기업 현업 데이터로 실무형 Data Scientist를 양성하는 전문 교육기관인 aSSIST D.S.A가 있습니다.

*aSSIST 인하우스 데이터 분석 과정을 이수한 각 기업 교육생들의 강의평가를 토대로 작성되었습니다.

데이터가 가치를 만드는 시대 aSSIST 데이터 사이언스 아카데미는이미 검증된 과정입니다!

서울과학종합대학원(aSSIST)

aSSIST 빅데이터 MBA(스위스 BSL 해외복수학위)

aSSIST 데이터 사이언스 아카데미(aSSIST – D.S.A)

공개과정 기업 맞춤과정

(국내 최초 석.박사 중심 경영전문대학원)

현장 중심의 커리큘럼을 통해 현재와 미래를 읽어낼 수 있는 통찰력 있는 빅데이터 전문가 육성.

졸업 후, Data Scientist로 활동

해당 산업의 전문성과 경험을 갖고 있으면서 데이터 분석과 해석능력을 겸비한 실무 중심의 시티즌 데이터 사이언티스트(CDS) 인력 양성

데이터 분석 기본부터 전문가 과정까지 필요한 코스 선택 가능

수준별로 필요한 교육을 선택하여 수강함으로써 실무중심의

현장밀착형 인력 양성

산업 및 기업의 데이터 특성을 반영하여 기업에 특화된 데이터 분석 전문가 설계

문제해결형 데이터분석 프로젝트 진행시 ‘PSDMTR’이라는 aSSIST만의 체계로

결과를 도출

- 강OO 부장: 코딩 등 실습 교육을 통해 DT (Digital Transformation) 기본 개념을 알고 디지털 시대의 언어를 이해할 수 있었다. - 김OO 부장: 현업에서 업무 자동화나 머신러닝 관련 프로젝트 진행 시 IT 담당자와 효과적으로 커뮤니테이션 할 수 있을 것이다.- 전OO 부장: 퇴직 직원의 퇴직 성향분석을 통해 우수인력 유지방안을 수립할 수 있을 것이다. - 황OO 부장: 디지털 시대 환경변화에 대한 경각심과 현업적용에 대한 관심도가 더욱 높아졌다.

- 나OO 과장: Jupyter notebook, Colab 등 현업에서 바로 사용 가능한 Tool을 알고 활용할 수 있게 되었다.- 배OO 차장: 기존 업무를 통해 누적된 베이스 지식과 데이터분석 기술을 융합하여 효과적인 데이터 전처리를 할 수 있게 되었다.- 전OO 대리: AI, 머신러닝, 딥러닝의 정의 및 개념을 명확하게 알 수 있었다. - 전OO 연구원: 데이터분석을 위한 통계적 분석 방법 및 머신러닝, 딥러닝 등의 AI 핵심 기술을 응용한 적용점을 동일한 업무를 하는

동료들에게 전달할 것이다.

- 김OO 연구원: 머신러닝이 무엇인지, 어떻게 하는지에 대한 기본적인 개념을 파악할 수 있었다.- 나OO 책임: 친절한 1:1 설명과 핵심 예제로 지루하지 않게 무난히 데이터 교육을 받을 수 있었다.- 방OO 선임: 파이썬에 대한 기초가 없지만 쉽고, 상세하게 배울 수 있었다.- 신OO 선임: 4차산업의 중심인 AI에 대해 직접 체험할 수 있고, 열정적인 강의를 해주시니 열의가 높았다.

- 김OO 과장: 실제 현업에서 사용할 수 있는 유용한 함수 및 코드를 받아보고 이를 적용해 볼 수 있었다.- 오OO 대리: 이론적인 강의가 아닌, 짧은 기간 안에 머신러닝을 직접 체험하고 이해할 수 있었다.- 이OO 책임: 기초적인 개념부터 다루고 핵심 기능위주로 교육을 받을 수 있었다.- 하OO 선임: 실제 데이터를 다루며 진행하는 족집게 강의가 만족스러웠다.

실제 현업에서 사용하는 데이터분석 툴을 이해하고 직접 코딩해보는 시간이 인상적이었다.

데이터터분석이라는 큰 틀 안에서 여러 가지 기법과 기본적인 기초 개념을

확실히 이해할 수 있다.

교육에서 배운 내용을 토대로 현업에 가져가 실제 적용해 볼 수 있다.

K 금융그룹 | 디지털 리더 과정

L 그룹 | 데이터분석 전문가 양성 과정

L 전자 | 파이썬 활용 데이터분석 과정

D 그룹 | 파이썬 활용 데이터분석 과정

96점

95점

98점

97점

33%

32% 35%

1 2

파이썬 프로그래밍 과정데이터 분석 파이프라인 관점에서, 예제를 통해 핵심 데이터 분석의 방법을 배울 수 있도록 진행

Learn by Example

Learn by Process

Learn by Doing

- 데이터 분석의 핵심 기술을 익힐 Sample Date 선별 (R&D 실험데이터, 제조데이터 등) 예제 속에서 데이터 분석의 전 과정을 배우도록 설계

- 데이터 분석 프로세스, 문제해결 프로세스, 핵심 기술의 코딩 프로세스 등이 체화 될 수 있도록 교육 설계

- 직접 모든 것을 ‘실행해 봄’으로써 학습자의 기존 경험과 새로운 데이터 분석의 지식이 이어지고 과제 test, 과제 결과 발표 등으로 분석/해석 능력 향상을 극대화

데이터 분석 및 AI과정의 로드맵은 이렇습니다.

포인트만 담은 Citizen Data Scientist 과정 (일반 오픈과정)

교육 후 결과

[STEP 1] 파이썬 프로그래밍 과정

[STEP 2] 데이터분석 및

업무자동화 과정

[STEP 3] 자사 데이터분석 실전

[STEP 4] 머신 러닝, 딥러닝 과정

Pandas 시작하기

Pandas 시작하기

Pandas 시작하기

Pandas 시작하기

모듈 주제교육목표

1일차(8H)

2일차(8H)

3일차(8H)

4일차(8H)

일정

파이썬 개발환경 구축을 이해하고, 파이썬에서 데이터를 저장하는 방법을 학습

함수를 활용하여 보다 구조적으로 코드를 작성하는 방법을 학습

데이터를 정제하고 변환 적재하기 위해 보다 간결하고 직관적인 파이썬스러운 코드 작성을 학습

텍스트 데이터를 분석하기 위해 파일을 저장하고 읽는 방식 학습

웹페이지 상의 데이터를 파이썬 자료구조로 읽어들이는 방법 학습

파이썬이라는 언어와 프로그래밍이 친숙해지며, 데이터 분석에 기초가 되는 문법과 코드를 사용하여 업무를 효율적으로 만들 수 있다.

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

교육비 10% 할인 교육비 15% 할인 교육비 20% 할인

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!! 1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

파이썬 코드의 활용도를 높이는 다양한 방법 실습

- 파이썬 개발환경 구축

- 함수 모듈화, 문자열 포맷팅

- 한글 문자 처리: 문자열 인코딩

- 코드를 통한 메세지 보내기

- 웹페이지 데이터 읽어내기

- 오리 타이핑 (Duck Typing)

- 문자열 제대로 처리하기

- 기본 코드 스타일

- 커스텀 데이터 타입: 클래스

- 데이터 저장: 파일 입출력

- 기본 데이터 타입: 정수/실수/문자열/참거짓 등

- 기본 자료구조: 리스트/튜플/집합/사전 타입

- 제어구조: 조건문 (if), 반복문 (for, while)

- 데이터 분석 워밍업: 함수와 데이터 정렬

- 메세지에 응답하는 프로그램: 텔레그램 봇 만들기

- 프로그램 스케줄링 지정: 스케줄에 코드 실행

[STEP 1] 파이썬

프로그래밍 과정

[STEP 2] 데이터 분석 및

업무 자동화 과정

[STEP 3] 자사 데이터 분석

실전

[STEP 4] 머신러닝,

딥러닝 과정

- (파이썬 활용)데이터 분석을 위한 기초 필수과정 - 4일(32시간) 집중과정 - 코드 작성 등 실습을 통한 현장 밀착형 과정

- (파이썬 활용) 업무 자동화를 위한 중급 실습과정 - 3일(24시간) 집중과정 - (나의 상상을 코드로) 업무에 필요한 작업 코딩해보자

- (파이썬 활용) 데이터 시각화를 위한 고급 실습과정 - 5일(40시간) 집중과정 - 효과적인 보고 및 분석을 위해 Pandas 활용하자

- 다양한 인공지능 모델 실습을 통한 미래예측 과정 - 5일(40시간) 집중과정 - 인공지능 서비스를 내손으로 직접 만들어보자

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[STEP 1] 파이썬 프로그래밍 과정

[STEP 2] 데이터분석 및

업무자동화 과정

[STEP 3] 자사 데이터분석 실전

[STEP 4] 머신 러닝, 딥러닝 과정

파이썬 활용한 데이터분석 및 업무 자동화 과정

파이썬 활용한 자사 데이터 분석 실전

빅데이터 기반 비즈니스 혁신

Pandas를 활용한 기초 통계량 분석

데이터분석 실습

파이썬으로 업무자동화 하기

[분석 1단계]데이터 준비

[분석 1단계-1]Pandas로 대용량 다루기

[분석 2단계]데이터 전처리

[분석 3단계]EDA와 데이터 시각화

파이썬으로 업무데이터 다루기

파이썬 기초 문법 복습

Numpy 맛보기

Pandas 맛보기

세부모듈 주제교육목표

1일차(8H)

3일차(8H)

2일차(8H)

일정

빅데이터 기반 비즈니스 혁신 사례를 살펴보고, 데이터 분석을 위한 파이썬의 핵심 문법을 학습

Numpy의 핵심기능을 배우고 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원

판다스를 활용한 기초통계량 분석을 실습

위에서 학습한 데이터분석 단계들을 와인품질데이터에 적용하여 실습

단순 반복적으로 많은 시간을 잡아 먹는 일들을 파이썬을 활용하여 자동화 코드를 만들어 보고 현업에 적용해 본다.

파이썬의 데이터를 다듬고 변형하는 주요 문법들을 배우고 적용

빅데이터를 다루기 위해 Pandas로 대용량 데이터를 다루는 다양한 방법을 실습

파이썬기반 데이터 전처리 기술을 학습

파이썬의 다양한 시각화 벙법

다양한 데이터를 로딩하고 저장하는 등의 데이터 다루기에 익숙해 질 수 있도록 배우고 실습

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

교육비 10% 할인 교육비 15% 할인 교육비 20% 할인

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!! 1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

- IoT, 데이터 관리/분석, 머신러닝, 딥러닝, AI 기술의 발전

- 빅데이터 기반 업무혁신 프로세스 및 사례

- 결측치 처리하기

- 데이터 변형 등

- matplotlib API 살펴보기(Figures와 subplot)

- Pandas에서 그래프 그리기 등

- 실습: 와인품질데이터

- 업무자동화 실습1: 파이썬으로 파일 체계화하기

- 업무자동화 실습3: 파이썬으로 이메일 보내기

- 업무자동화 실습2:스프레드시트 값 한번에 업데이트하기

- 업무자동화 실습4: 직원들에게 보고서 알림 메일 보내기

- 업무자동화 실습5: 파이썬으로 zip 백업파일 만들기

- 1차원 배열, 다차원 배열, 특수 행렬 생성 등

- IF조건문, dictionary(딕셔너리) , tuple(튜플), 함수 등

- 연산, 문자열, 출력, 데이터 타입, 포메팅, 논리형, 리스트, 반복문 등

- Data Structure, Series, Data Frame, 그래프 그려보기, 그룹별 분석하기 등

- 기술통계 계산과 요약, 상관관계와 공분산, 유일값, Count, 빈값 채우기 등

- 특정 조건을 충족하는 행의 필터링, 특정열 선택하기, 여러개의 CSV파일 읽기 등

- CSV파일 로딩과 저장, 텍스트 파일 조금씩 읽어오기, 데이터를 텍스트 형식으로 기록하기, JSON Data, XML과 HTML: 웹내용 긁어오기 등

- 데이터베이스 스타일로 DataFrame합치기, 색인 머지하기, 축따라 이어 붙히기, 겹치는 데이터 합치기, 피버팅으로 데이터 나열 방식 바꾸기 등

교육 후 결과

파이썬을 활용한 데이터 분석의 대표적 라이브러리들을 능숙하게 다룰 수 있으며, 다양한 분석 및 시각화 방법을 혼자서 도출해낼 수 있다.

교육 후 결과

[STEP 1] 파이썬 프로그래밍 과정

[STEP 2] 데이터분석 및

업무자동화 과정

[STEP 4] 머신러닝. 딥러닝 과정

[STEP 3] 자사 데이터 분석 실전

파이썬시작하기

실전 데이터분석

데이터 분석실습 1

데이터 분석실습 2

데이터 분석실습 3

파이썬과 엑셀의 연동

모듈 주제교육목표

1일차(8H)

5일차(8H)

2일차(8H)

4일차(8H)

3일차(8H)

일정

Pandas로 각종 데이터를 불러들이는 방법 학습

현업의 데이터로 직접 분석

Pandas로 데이터 분석&시각화

다양한 데이터를 직접 분석

예제 데이터를 가지고데이터 분석 전체 프로세스를 실습

파이썬을 통해 엑셀에 활용 용이

다양한 시각화 방법 학습

기존 업무에서 사용하던 답답한 툴(엑셀 워드 등)을 파이썬을 활용하여 업무 자동화로 효율적이게 바꿀 수 있으며, 본인이 가지고 있던 데이터를 자유자재로 능숙하게 다룰 수 있다.

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

교육비 10% 할인 교육비 15% 할인 교육비 20% 할인

1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!! 1개월 이내 수강 시 교육효과 UP!!

- Pandas 기본 자료구조 Series/ DataFrame 생성 및 주요 멤버함수

- 개별 주제 프로젝트 진행 및 트러블슈팅/리뷰/피드백

- 간결하게 시각화하기

- 주식 데이터 수집(크롤링 등) 및 시각화

- 파이썬에서 엑셀을 처리하는 다양한 방법

- 실습: 시카고 샌드위치 맛집 분석

- 누락된 데이터, 데이터를 다양한 각도로 살펴보기

- 현업의 실전 데이터로 분석

- 실습: 품질관련 데이터

- 예측분석의 5단계 프로세스와 관련 기술 이해

- ‘고객수요 예측’ 데이터분석 프로세스 실습

- 데이터 시각화: matplotlib/seaborn/folium 활용

- Pandas 활용한 기초 통계량 분석

- 입맛대로 데이터 변환하기: apply 함수 활용 데이터 변환

- 타이타닉 생존자 데이터 분석 등

- 웹을 통한 데이터 확보: API를 통한 데이터 크롤링

- 원하는 범위의 데이터 처리하기: 행과 열의 데이터 추가/변경/삭제

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파이썬 기반 머신러닝, 딥러닝 과정 *분석 툴: Jupyter notebook & Google Colab 등

교육 후 결과

탐색적 분석

RNN시계열 분석

머신러닝 이해

CNN이미지 분석

머신러닝 응용

모듈 주제교육목표

1일차(8H)

5일차(8H)

2일차(8H)

4일차(8H)

3일차(8H)

일정

데이터의 가치를 파악하고 분석 품질을 높이기 위해서 데이터의 수집, 탐색, 변환 방법을 학습

시계열 데이터, 음성인식, 자연어 처리 등을 효과적으로 다루기 위해서 RNN을 사용

머신러닝의 핵심 기능은 모델을 설계하고 모델 성능을 데이터를 사용하여 향상

인공지능의 획기적인 발전은 CNN을 머신러닝의 모델로 사용

머신러닝 모델인 랜덤포레스트를 중심으로 모델의 성능을 비교

인공지능의 기반이 되는 머신러닝과 딥러닝에 동작 원리를 이해하게 되고, 현업 실무에서도 활용할 수 있는 역량이 생긴다.

- 지도학습, 비지도학습, 선형회귀 모델 구현

- 다층퍼셉트론(MLP)

- 결정트리, 랜덤포레스트

- RNN, LSTM, GRU 구축

- 데이터 처리: sklearn, colab 사용법

- 분류 성능

- 음성 신호 분석

- 특성 공학: 차원축소, 주성분 분석

- 손실함수와 성능평가

- 이미지 인식, 데이터 확장

- 과대적합, 과소적합, 하이퍼 파라미터 튜닝

- 이미지 객체 구분: 얼굴인식, 나이 예측

- 클러스터링

- 제품 생산 데이터 분석, 이상치 패턴 감지

- 데이터 변환: 표준 스케일링, 로그변환

- 모델 최적화, 경사하강법 실습

- CNN, 전이학습

- 로지스틱 회귀, 품질예측

- RNN을 이용한 시계열 예측

- 데이터 탐색: 지역별 에너지 소비 분석

기업 특성에 맞는 데이터 분석 전문가 양성이 필요한 이유?

* 미국 경제 분석국(the US Bureau of Economic Analysis)이 다양한 산업군과 여러 업종에 걸쳐 빅데이터를 활용하는 부분과 그 이점에 대한 조사결과

빅데이터 분석(Big Data Analytics) 부분 중 가장 큰 비중을 차지하는 것은 회사의 의사 결정 프로세스인 것으로 나타남

빅데이터 분석의 이점에 대해서는 회사의 약 40%가 어떤 형태로든 분석 데이터를 통해 비즈니스를 도왔다고 응답함

업계의 주요 전략적 주도권을 더 잘 지원한다

비즈니스의 다른 많은 측면을 예측하는 데 도움이 될 수 있다

고객과의 관계가 개선되었다

고객 트렌드와 패턴을 이해하는 데 있어 경쟁력이 있다

위험성 개선, 재무 성과 개선

운영 효율성이 향상되었다

49%

40%

16%

35%

10%

25%

9%

20%

사내 데이터 보유량이 많고 증가속도도 빠른데 이걸 어떻게 활용하면 좋을까?

DT 교육을 해도 왜 효과가 눈에 보이지 않을까?

우리 회사는 IT, DT 전담 부서가 있으니변화에 잘 대응하고 있겠지?

우리의 경쟁사는 DT에 대한 대응을어떻게 하고 있을까?

사내 데이터 분석에 고급 데이터 전문 인력(석사.박사급)이 필요하지는 않고...

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K금융그룹은 현실로 다가온 빅데이터 시대에 대

비하기 위해 그룹내 실무진 뿐만 아니라 각 계

열사 부서장을 대상으로 교육을 실시했다. 이

번 DT 교육은 금융업계가 가지고 있는 데이터

를 기반으로 영업, 보안, 블록체인, 고객 관리, 고

객 유형 분석 등에 관한 내용으로 구성되어 있

으며, 의사결정이 필요한 부서장들이 직접 코

딩 실습을 해보고 적절한 의사결정에 대한 이

론교육과 IT 실무진과의 커뮤니케이션 및 협업

시 필요한 역량 및 언어를 배우는 것에 목적을

두었다.

L그룹은 2018년부터 빅데이터 시대에 중요성을 인

지하여 데이터분석 기본교육을 현업 실무자 대상으

로 실시하였고, 기본교육에 이어 데이터를 관리하고

사용하여 생산을 주로 담당하고 있는 전 직군의 실

무진(연구원, 차장, 과장, 대리)을 대상으로 데이터 분

석 전문가를 양성하기 위해 2019년 전문가 양성 과

정을 실시하였다.

본 교육은 실제 데이터를 다루는 교육으로 현업에

서 해결하지 못하는 문제점을 가지고 담당 교수와 함

께 해결해 보는 프로젝트형 과정으로 진행되었다. 그

결과 현업에 바로 적용시킬 수 있는 알고리즘과 완성

된 데이터를 구축하였고, 새로운 아이디어까지 창출

해 내는 혁신적인 프로그램을 완성하였다.

D그룹은 현재 데이터를 다루고 있거

나 데이터 관련 부서에서 해당 직무에

서 지식과 경험이 풍부한 실무진을 대

상을 빅데이터 전문 인력을 육성하기

위해 약 50명을 대상으로 데이터 분석

교육을 실시했다. 그동안에 업무 생산

성 향상을 위해 빅데이터 교육 뿐만

아니라 IT, 컴퓨터 관련 교육을 실시

하였으나 휘발성 교육이 많았다. 그리

하여 그룹 인재개발팀은 계속해서 부

각되고 있는 4차산업혁명의 핵심인

빅데이터, AI 교육에 집중하게 되면서

빅데이터 시대에 현존하는 최고 전문

교수진과 함께 과정을 설계했다. 해당

<DT(Digital Transformation) 교육을 받고 있는 K금융그룹 계열사 부서장들>

<데이터 사이언티스를 육성하는 교육 프로그램을 이수중인 D그룹 실무진>

<데이터분석 기본 교육에 이어 전문가 양성 코스를 밟고 있는 L그룹 실무진들>

5점 (만점)

5점 (만점)

4점

4점

3점

3점

2점

2점

1점

1점

4.8점

K 금융그룹 L그룹

<교육만족도>

<교육만족도>D그룹

4.9점

4.9점과정은 기본적인 파이썬 문법부터 자

사 데이터를 활용하여 분석해 보는 파

이썬 활용 데이터 분석 기본과정과

자사 데이터 기반의 프로젝트형 심화

과정까지 진행됐다. 교육생들은 과정

종료 후 ＂지금까지 따분한 이론적인

교육형태에서 벗어나 실습 중심의 교

육이 훨씬 효과적이다.“, “실무에서 바

로 적용해 볼 수 있는 코드를 제공받

고 직접 코딩해 볼 수 있는 점이 유용

했다.” 등의 이번 빅데이터 교육에 대

한 긍정적인 반응이 쏟아졌다.

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담당자: 김아람 | arkim@assist.ac.kr | 02-360-0718담당자: 최석우 | swchoi@assist.ac.kr | 070-7012-2227

기업에서 바로 활용 가능한 데이터 분석가 양성 과정

데이터 사이언스 아카데미