디지털 전환을 위한 실용 Data Analytics with Python

디지털 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 단순한 신기술 도입 그 이상이 필요하며, 데이터에 기반한 의사결정 방식이 요구됩니다. 본 과정에서는 복잡한 데이터를 분석하고, 예측 모델을 구축하며, 프로세스를 시뮬레이션하고, 결과를 최적화할 수 있는 기초 Python 기술을 습득하여 조직 내에서 의미 있는 변화를 주도할 수 있도록 돕습니다. 비즈니스 문제를 분석적 프레임워크로 전환하고 업계 표준 도구를 사용하여 솔루션을 구현하는 방법을 배웁니다. 학습 내용: * 예측, 시뮬레이션 및 처방적 분석의 핵심 개념 이해. * Python을 적용하여 비즈니스 인사이트 도출을 위한 다양한 데이터셋 정제, 분석 및 시각화. * 대중적인 머신러닝 기법을 활용한 기초 예측 모델 구축. * SimPy를 활용해 동적 시스템을 모델링하고 결과를 예측하는 이산 사건 시뮬레이션 개발. * Pyomo를 사용해 처방적 솔루션을 위한 최적화 문제 수식화 및 해결. * 명확한 데이터 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 방법 습득. * 책임감 있는 전환을 위한 데이터 기반 의사결정에서의 윤리적 고려사항 및 모범 사례 탐구. 기본적인 데이터 개념과 Python 기초부터 시작하여 예측 모델링, 프로세스 시뮬레이션, 최적화의 실무 적용까지 단계별로 나아가며, 실습 과제를 통해 이해도를 강화합니다. 본 과정은 프로그래밍이나 데이터 분석 경험이 전혀 없지만 전략적 비즈니스 전환을 위해 데이터를 활용하고자 하는 완벽한 초보자를 위해 설계되었습니다. 지금 데이터 활용 능력을 갖춘 변화의 주도자가 되기 위한 여정을 시작하세요.