PART 1
비즈니스 애널리틱스의 개요, 이해와 활용, 주요 사례와 시사점
1
실무에 꼭 필요한
베이지안 통계학
연세대학교 박태영 교수님
2
비즈니스 애널리틱스 개요
연세대학교 방영석 교수님
3
비즈니스 애널리틱스
이해와 활용
: 주요 사례와 시사점
연세대학교 조대곤 교수님
- 데이터사이언스
- 누구나 수강 가능
Business Analytics : 데이터로 비즈니스 성장을 이끄는 비즈니스 분석
우리 기업의 문제점을 데이터 분석과 시각화로 파악하세요. 연세대학교 교수진의 이론 업계 탑티어 실무진의 고퀄리티 비즈니스 분석!
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연세 Next AI Campus
Business Analytics
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'직감'으로 하는 비즈니스는 그만!
데이터와 숫자로 명확하게
커리큘럼 요약
오늘 배워 내일 써먹는
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비즈니스 분석의 모든 스킬!
실무에 꼭 필요한
비즈니스 애널리틱스
PART 2
비즈니스 데이터 지표 설계부터 분석, 시각화까지
1
SQL을 활용한
데이터 분석 및 지표 활용
임광빈 강사님
2
프로젝트에 데이터 곁들이기 : 지표 도출부터 대시보드, 시뮬레이션까지
김재훈 강사님
3
데이터 시각화를 적용한
비즈니스 전략
: PowerBI 기반 시각화
제시카 강사님
교수/강사진
연세대 최고의 교수진과
연세대 최고의 교수진과
탑티어 실무진의 콜라보
박태영교수
연세대학교 응용통계학과하버드대학교 통계학 석·박사
한국통계학회 교육이사
방영석교수
연세대학교 경영학과맥길대학교 경영학 박사
KAIST 경영공학 학·석·박사
조대곤교수
연세대학교 경영학과카네기멜런 정보시스템경영 박사
(전) SK텔레콤 경영전략실 매니저
임광빈강사
두어스 데이터 분석가(전) 와이어드컴퍼니 프로덕트팀리더
(전) 모두의요금제 데이터 분석가
김재훈강사
스타트업 Co-Founder(전) 위대한상상(요기요) VCP팀
(전) 카카오엔터테인먼트 사업기획팀
제시카강사
IT 대기업 데이터 분석가(현) SSM 대학원 겸임교수
(전) S 대기업 이커머스 총괄 팀장
프로젝트
실무에서 가장 많이 쓰는
실무에서 가장 많이 쓰는
SQL 주요 패턴 실습
SQL 자주 쓰는 쿼리 패턴(1)
SQL 자주 쓰는 쿼리 패턴(2)
데이터 기반 문제 정의
지표 트리
PowerBI 시각화 전략(1)
PowerBI 시각화 전략(2)
PowerBI 시각화 전략(3)
PowerBI 시각화 전략(4)
PowerBI 시각화 전략(5)
수강혜택
연세대학교 총장 명의
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커리큘럼
꼭 필요한 내용만 담았어요.
총 79개의 커리큘럼
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[PART 1] 1. 실무에 꼭 필요한 베이지안 통계학
00:00:541-1. 통계학이란?
00:00:031-2. 통계학과 머신러닝의 비교
00:00:032-1. 머신러닝의 분류
00:00:032-2. 머신러닝의 분파
00:00:033-1. 베이지안 관점
00:00:033-2. 사후분포
00:00:034-1. 베이지안 갱신
00:00:035-1. 베이지안 점추정
00:00:035-2. 베이지안 구간추정
00:00:035-3. 베이지안 가설검정
00:00:036-1. 사전분포의 선택
00:00:036-2. 강건한 사전분포의 선택
00:00:037-1. 베이지안 분석
00:00:038-1. 베이지안 머신러닝의 소개
00:00:038-2. 베이지안 A/B 테스트
00:00:039-1. 베이지안 시뮬레이션
00:00:039-2. 대표적인 MCMC 방법론
00:00:039-3. STAN을 이용한 베이지안 계산
00:00:03 -
[PART 1] 2. 비즈니스 애널리틱스 개요
00:00:151-1. 기업 의사결정 패러다임의 변화
00:00:031-2. 데이터 기반 의사결정의 핵심 : 인과관계와 상관관계의 구분
00:00:031-3. 설명 모형과 예측 모형의 비교
00:00:031-4. 생성형 AI 시대의 비즈니스 애널리틱스
00:00:03부록. 데이터 기반 의사 결정의 가치 및 주의점
00:00:03 -
[PART 1] 3. 비즈니스 애널리틱스 이해와 활용 : 주요 사례와 시사점
00:00:241-1. 비즈니스 애널리틱스의 배경 및 주요 프레임워크
00:00:031-2. 디지털 전환의 의미와 주요 사례
00:00:032-1. 빅테크 사례와 시사점
00:00:032-2. 고객/제품 사례와 시사점
00:00:033-1. 생산 및 운영 애널리틱스 사례와 시사점
00:00:033-2. HRM/HRD 사례와 시사점
00:00:034-1. 인공지능 기술 발전과 비즈니스 애널리틱스
00:00:034-2. 결론 및 제언
00:00:03 -
[PART 2] 1. SQL을 활용한 데이터 분석 및 지표 활용
00:00:421-1. SQL이란?
00:00:031-2. 빅쿼리 세팅하기
00:00:031-3. 서비스 구조 데이터 이해하기(Product, Shop, User, Order)
00:00:031-4. SQL 기본 문법
00:00:032-1. 데이터베이스란 무엇일까?
00:00:032-2. 테이블 구조와 테이블 연결에 대한 이해
00:00:032-3. SQL 심화 문법
00:00:033-1. 로그란 무엇인가?
00:00:033-2. 퍼널 분석이란 무엇인가?
00:00:033-3. 서비스에서 기본적으로 봐야 하는 지표
00:00:033-4. 코호트 분석이란?
00:00:033-5. 실전에서 코호트를 나누는 방법
00:00:033-6. 리텐션이란?
00:00:033-7. 현업에서 자주 사용하는 리텐션 방법
00:00:03 -
[PART 2] 2. 프로젝트에 데이터 곁들이기 : 지표 도출부터 대시보드, 시뮬레이션까지
00:00:511-1. 데이터를 활용해서 서비스/사업 기획하는 법
00:00:031-2. 커리큘럼 소개
00:00:032-1. 지표 도출 가이드
00:00:032-2. 반드시 알아야 할 핵심 지표 - 이커머스
00:00:032-3. 반드시 알아야 할 핵심 지표 - 구독모델
00:00:032-4. 반드시 알아야 할 핵심 지표 - 광고 사업
00:00:032-5. 반드시 알아야 할 수익성 지표
00:00:033-1. 대시보드 제작 가이드
00:00:033-2. 대시보드 제작하기 - 이커머스
00:00:033-3. 대시보드 제작하기 - 구독 모델
00:00:034-1. 문제를 찾아서 정의하기
00:00:034-2. 액션 플랜과 지표의 방향성
00:00:035-1. 시뮬레이션 개념 이해
00:00:035-2. 시뮬레이션 실습 - 이커머스
00:00:035-3. 시뮬레이션 실습 - 구독모델
00:00:035-4. 시뮬레이션 팁
00:00:036-1. 리뷰 및 마무리
00:00:03 -
[PART 2] 3. 데이터 시각화를 적용한 비즈니스 전략 : Power BI 기반 시각화 실습
00:00:511-1. 데이터 시각화란?
00:00:031-2. 직관적 의사결정 vs 데이터 기반 의사결정
00:00:031-3. 데이터 시각화 분석 도구
00:00:031-4. Power BI : 데이터 시각화하기 위한 기본 준비
00:00:032-1. Line Chart, Area Chart, Pie Chart, Doughnut Chart
00:00:032-2. Bar Chart, Stacked Bar Chart, Histogram, Dual axis Chart
00:00:033-1. 폭포차트, Power BI의 Auto Analysis의 기능으로 “분석” “요약”
00:00:033-2. 슬라이서로 필터링 기능 구현
00:00:033-3. KPI / 계기차트 / 카드
00:00:033-4. Q&A / Dashboard
00:00:033-5. Map Chart
00:00:034-1. Journey Chart
00:00:034-2. Animated Chart
00:00:034-3. Radar Chart
00:00:035-1. 상품군 분석, 고객 분ㅋ석을 통한 비즈니스 향상 전략 구축 (사분면 분석, 고객세분화 Clustering)
00:00:035-2. 인사분석 (HR management Dashbaord구축)
00:00:035-3. 고객 리뷰 긍부정 분석 및 시각화(Text data Sentiment Analysis & Dashboard)
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