보통 직장인을 위한 데이터 리터러시

과정 정보
교육기간 1개월 차시 21H - 초급
교강사 천미현 정원 3,000명
교육비 129,360원 진도율 80%이상
환급비 우선지원기업 : 81,496원
대     기     업 : 72,441원
1000명 이상 : 36,220원
수료기준 중간평가 30% 시험 70% (가중평균 60점이상)
강좌소개
향후 10년간 가장 중요한 비즈니스 능력은 데이터 역량! 이제는 데이터를 언어처럼 이해하고 설득의 도구로 활용할 줄 알아야 하는 시대다. 본 과정은 데이터가 넘치는 시대를 살아가는 직장인들이 데이터를 읽고, 이해하고, 데이터를 바탕으로 효율적인 의사결정을 내리도록 데이터가 보여주는 이차적 의미를 꿰뚫어 보는 역량을 함양하기 위한 과정이다.
학습대상자
비즈니스 전략 기획 및 수립, 마케팅, 영업 등 경영지원 관련 종사자
데이터에서 인사이트를 얻어 업무 기획을 하고자 하는 학습자
강좌목표
전 임직원의 디지털 역량 강화를 목적으로 한다.
데이터로부터 시야를 넓히는 힘을 길러 데이터로 문제를 해결할 수 있다. 
데이터 문해력을 실현하는 힘을 길러 개인과 조직의 데이터 활용 능력을 높일 수 있다.
교강사 소개
천미현
- 안동대학교대학원 경영학과( 석사졸업 )
총 경력 : 6년 6개월
- 의료법인 안동의료재단 ( 6 년 6 개월 )
김인수
- 건국대학교 경영학( 석사졸업 )
- 정보통신대학원 정보통신학과 e-BUSINESS( 석사졸업 )
총 경력 : 5년 10개월
- 에이케이 아이에스(주) ( 5 년 10 개월 )
김종만
- 홍익대학교 전자전산공학( 학사졸업 )
총 경력 : 8년 6개월
- 대전능력개발센터 ( 8 개월 )
- 한국 소프트웨어 진흥원 ( 3 년 3 개월 )
- (재)IT 인재개발원 ( 4 년 8 개월 )
- 한국IT교육원 전자정부프레임워크기반 스마 ( 8 개월 )
- 한국스마트 ICT 융합협회 IoT 기반 응용 SW 개발 ( 10 개월 )
정헌석
- 대구대학교 산업공학과( 학사졸업 )
- 대구대학교 산업공학과( 석사졸업 )

총 경력 : 21년 4개월
- 21세기산업연구소 총괄팀장 ( 14 년 6 개월 )
- 동신휀스철망공업사 총괄팀장 ( 7 년 3 개월 )
- 대구공업대학, 김천대학, 대구대학교 강사 ( 12 년 11 개월 )
- 세민디지털대학 겸임교수 ( 1 년 9 개월 )
- 주경야독직업전문학교 품질경영/인간공학 전 ( 8 년 1 개월 )
- 영남직업능력개발원 직업상담사 전임강사 ( 1 년 10 개월 )
- 한국하이테크산업 이사 ( 2 년 4 개월 )

 

- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[산업안전관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[공장자동화3급]
- 직업능력개발훈련교사[품질관리2급]
- 직업능력개발훈련교사[직업상담서비스2급]
- 직업능력개발훈련교사[건축시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[건축설비설계․시공3급]
- 직업능력개발훈련교사[기계조립․관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[무역․유통관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[사회복지3급]
- 직업능력개발훈련교사[생산관리3급]
- 직업능력개발훈련교사[전기공사3급]
- 직업능력개발훈련교사[총무․일반사무3급]
- 품질관리산업기사
- 인간공학기사
- 직업상담사 2급
- 생산정보관리사1급

내용전문가 소개
정경문
- 홍익대학교 기계시스템공학과( 학사졸업 )
총 경력 : 14년 3개월
- 포스코건설(R&D센터 품질기술그룹) -데이터 분 ( 14 년 3 개월 )
- 데이터 분석 준전문가
학습목차
  • 1 데이터로 말하는 시대, 나만의 생존전략이 있으신가요?
  • 2 데이터 분석보다는 활용이 중요해요.
  • 3 데이터로 문제를 해결할 수 있다고 착각하지 마세요.
  • 4 올바른 데이터로 올바른 문제를 풀어요.
  • 5 데이터를 활용하는 4가지 기초체력을 길러요.
  • 6 이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요.
  • 7 데이터에게 팩트체크를 부탁해봐요.
  • 8 데이터를 요약해서 말해요.
  • 9 데이터 분석, 오류의 늪에 빠지기 쉬워요.
  • 10 데이터 속성 과외, 딱 이만큼은 알아야 해요.
  • 11 연습삼아 사례 데이터를 분석해 볼까요?
  • 12 결과와 평가는 다릅니다.
  • 13 데이터에서 원인을 읽어내는 기술을 알려드립니다.
  • 14 보통 직장인은 데이터를 읽는 기술이 중요합니다.
  • 15 데이터를 잘 쓰면 숨겨진 것을 보이게 할 수 있어요.
  • 16 결국 쓸 데이터라면 쉽게 찾고, 효율적으로 써야겠죠?
  • 17 데이터는 변신을 거듭해야 파워풀해 져요.
  • 18 잘 나가는 개인과 조직은 무조건 데이터를 잘 씁니다.
  • 19 개인과 조직의 데이터 활용 능력을 높여볼까요?
  • 20 데이터 문해력, 조금만 노력하면 쑥쑥 자랍니다.
연계과정

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