[How2업스킬] 전 직원을 위한 데이터 감수성 키우기[링콘]
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비환급(상시)과정이란 지원/환급금 없이 수강생 본인이 수강료를 전액 부담하는 학습유형
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수강생이 국가지원제도 및 회사의 지원을 받지 않고 자기개발 및 스스로의 직무능력 향상을 위해서 100% 자비부담금으로 수강신청을하는 과정
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안전보건교육 평가별 이수조건은 각 차시평가별 평가 80%, 학습진도율 20%로 하여 총 득점의 70점이 넘어야 평가이수가 가능합니다.
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모든 차시평가가 이수가되어야 수료조건에 충족이됩니다.
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차시별 평가의 각 평가별 응시횟수는 6회(재응시 5회)이며 재응시 3회차에는 해당 차시 진도를 재수강해야 재응시가 가능합니다.
과정 소개 |
•빅데이터
시대,
흔히
데이터 보다 데이터를 읽는 능력이 중요하다?라는
말을 합니다.
방대하고
복잡한 데이터를 읽고 그 안에 숨은 이차적 의미를 파악하는 데이터 독해력! 지금은
데이터 리터러시
역량이 필수인 시대입니다.
•데이터 리터러시는
데이터 분석툴을
얼마나 능숙하게 다루느냐 보다
어떤
상황에서 어떤 이유로 데이터를 어떻게 사용할지 기획하고 설계하는 것이 중요합니다.
•현직
대기업 데이터 사이언티스트가
현업 실무 경험으로 체득한 데이터 해석을 위한 현장 스킬을 가감없이 알려드립니다. |
학습 대상 |
§비즈니스
전략 기획 및 수립,
마케팅,
영업
등 경영지원 관련 종사자
§데이터에서
인사이트를 얻어 업무 기획을 하고자 하는 학습자 |
학습 목표 |
§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. |
교수 소개 |
정경문 주요이력 포스코그룹사 R&D센터 빅데이터 및 인공지능 관련 업무중 * 데이터 분석 관련 정부 포상 - 인천광역시장상,경남도지사상,대통령상 * 신문기사 및 저널소개 - 파이낸셜뉴스,대한경제,공학저널 * 고등학생,대학생 진로와 직업 멘토 - 고등학교 진로와 직업 교과서 소개 - 고용노동부 대학생 취업 멘토링 봉사 출강이력 - 동국대학교취업진로 - 한국산업기술대학교 데이터 분석 강의 - 인천사회복지 협의회 코딩교육 재능기부봉사 단장 - 대학생 데이터 분석 강의 및 멘토링 등 |
교재 정보 |
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학습내용
차시 |
내용 |
1차시 |
데이터로 말하는 시대, 나만의 생존전략이 있으신가요? |
2차시 |
데이터 분석보다는 활용이 중요해요. |
3차시 |
데이터로 문제를 해결 할 수 있다고 착각하지 마세요. |
4차시 |
올바른 데이터로 올바른 문제 풀어요. |
5차시 |
데이터를 활용하는 4가지 기초체력을 길러요. |
6차시 |
이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요. |
7차시 |
데이터에게 팩트체크를 부탁해봐요. |
8차시 |
데이터를 요약해서 말해요. |
9차시 |
데이터 분석, 오류의 늪에 빠지기 쉬워요. |
10차시 |
데이터 속성 과외, 딱 이만큼은 알아야 해요. |
11차시 |
연습삼아 사례 데이터를 분석해 볼까요? |
12차시 |
결과와 평가는 다릅니다. |
13차시 |
데이터에서 원인을 읽어내는 기술을 알려드립니다. |
14차시 |
보통 직장인은 데이터를 읽는 기술이 중요합니다. |
15차시 |
데이터를 잘 쓰면 숨겨진 것을 보이게 할 수 있어요. |
16차시 |
결국 쓸 데이터라면 쉽게 찾고, 효율적으로 써야겠죠? |
17차시 |
데이터는 변신을 거듭해야 파워풀해 져요. |
18차시 |
잘 나가는 개인과 조직은 무조건 데이터를 잘 씁니다. |
19차시 |
개인과 조직의 데이터 활용 능력을 높여볼까요? |
20차시 |
데이터 문해력, 조금만 노력하면 쑥쑥 자랍니다. |
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학습내용
차시 |
내용 |
1차시 |
데이터로 말하는 시대, 나만의 생존전략이 있으신가요? |
2차시 |
데이터 분석보다는 활용이 중요해요. |
3차시 |
데이터로 문제를 해결 할 수 있다고 착각하지 마세요. |
4차시 |
올바른 데이터로 올바른 문제 풀어요. |
5차시 |
데이터를 활용하는 4가지 기초체력을 길러요. |
6차시 |
이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요. |
7차시 |
데이터에게 팩트체크를 부탁해봐요. |
8차시 |
데이터를 요약해서 말해요. |
9차시 |
데이터 분석, 오류의 늪에 빠지기 쉬워요. |
10차시 |
데이터 속성 과외, 딱 이만큼은 알아야 해요. |
11차시 |
연습삼아 사례 데이터를 분석해 볼까요? |
12차시 |
결과와 평가는 다릅니다. |
13차시 |
데이터에서 원인을 읽어내는 기술을 알려드립니다. |
14차시 |
보통 직장인은 데이터를 읽는 기술이 중요합니다. |
15차시 |
데이터를 잘 쓰면 숨겨진 것을 보이게 할 수 있어요. |
16차시 |
결국 쓸 데이터라면 쉽게 찾고, 효율적으로 써야겠죠? |
17차시 |
데이터는 변신을 거듭해야 파워풀해 져요. |
18차시 |
잘 나가는 개인과 조직은 무조건 데이터를 잘 씁니다. |
19차시 |
개인과 조직의 데이터 활용 능력을 높여볼까요? |
20차시 |
데이터 문해력, 조금만 노력하면 쑥쑥 자랍니다. |
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평가기준
평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
평가비율 |
- |
0% |
0% |
0% |
- |
수료조건 |
100% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
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