과정명

Level 3
데이터 분석툴 활용

강의일시

6/9(월)~6/20(금)
*자세한 일정 하단내용 참조

강의장소

나라키움 부산청년창업허브 B1

수강대상

부산시 공무원
*20명 선착순 마감

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과정명

Level 3
데이터 분석툴 활용

강의일시

6/9(월)~6/20(금)
*자세한 일정 하단내용 참조

강의장소

나라키움 부산청년창업허브 B1

수강대상

부산시 공무원
*20명 선착순 마감

오픈 예정

교육대상 및 과정소개

과정소개

정책 수립의 시작부터 끝까지 데이터를 활용해 보고 싶다면?

본 과정은 Python, Brightics, BIX5를 활용한 심화 실습 교육으로,
복합데이터 수집부터 시각화, 정책 보고서 작성까지 전 과정을 경험합니다.
공간정보 분석과 머신러닝 개념도 함께 익힐 수 있습니다.

총 교육시간

80시간

교육대상 및 과정소개

과정소개

정책 수립의 시작부터 끝까지
데이터를 활용해 보고 싶다면?

본 과정은 Python, Brightics, BIX5를 활용한 심화 실습 교육으로, 복합데이터 수집부터 시각화, 정책 보고서 작성까지 전 과정을 경험합니다. 공간정보 분석과 머신러닝 개념도 함께 익힐 수 있습니다.

총 교육시간

80시간

교육대상

*회차별 20명 선착순 접수마감

데이터를 실무에 본격적으로
적용해보고 싶은 중급 이상 공무원

다양한 분석 도구를 비교 학습하고
내 업무에 맞는 툴을 찾고 싶은 분

실제 행정 문제를 데이터 기반으로
해결해보고 싶은 분

교육일정 및 장소

교육장소

나라키움 부산청년창업허브 B1
(ICT NewWorkSpace)

주소

부산광역시 연제구 연제로 24 B1

지하철이용시

1호선 시청역 2번 출구 도보 4분

버스 이용 시

부산지방노동청, 국세청 하차
(일반) 131, 141

커리큘럼

[1. 데이터“심층” 분석 프로세스 및주요 개념 이해]

– 데이터 기반 정책수립 & 의사결정의 중요성
– 데이터 전처리부터 데이터 시각화까지
1) “타이타닉” 예제로 전처리·분석·시각화 흐름을 익히고, 데이터 프로세스를 짧게 체험해, 심층 분석에 대한 자신감 얻기.
2) Python, Brightics, Bix5 개요와 각 툴 별 차이점: 다양한 분석 도구의 특징을 파악해, 목적에 맞는 툴 선택·활용하기
3) 공공 정책 성공사례를 통해 데이터가 만드는 변화를 살펴보고, 데이터 분석이 만드는 객관적 의사결정의 효과 체감하기 

[2. 데이터 수집 및 탐색]

– Big-데이터웨이브 심화
1) Big-데이터웨이브의 시각화 기능으로 대량 데이터를 한눈에 파악해 표로는 놓치기 쉬운 패턴을 직관적으로 확인하기
2) CSV·Excel·API·SHP 등 다양한 파일 형식을 이해해, 각 형식의 장단점을 파악하고, 목적에 맞는 데이터를 적절히 수집·활용하기 
3) 주소 데이터를 위·경도 정보로 변환해, 실제 지도에 매핑하는 과정을 익히고 공간 기반 분석과 정책수립에 활용하기
– [실습1] 부산시 인구·병원 분포 정보를 분석·시각화해, 지역별 병원 수요·공급의 균형 판단하기
– [실습2] 지리 정보와 인구 통계를 결합해, 지도 기반 시각화로 지역별 인구 특성과 문제점을 직관적으로 확인하고 효율적인 행정 계획 수립에 활용하기

[3. Brightics 200% 활용을 위한 “파이썬 기초”]

– 파이썬 기초 for Brightics
1) 변수·반복문·조건문 등 핵심 문법을 단시간에 이해해, Brightics 스크립트 작성 시 오류를 줄이고, 파이썬 코드를 읽고 수정할 기본 역량 기르기
2) 함수·클래스·예외처리 등 고급 문법을 실무 중심으로 익히고, 전처리에 자주 쓰이는 코드를 간결하게 구현하여 Brightics와 연동 시 생산성 높이기
3) Pandas로 데이터프레임을 조작·분석하는 기초를 배우고, 대규모 데이터를 스프레드시트보다 유연하게 다루기
– [실습] 미분양 데이터 인사이트 도출

[4. Brightics 200% 활용을 위한 “파이썬 시각화”]

– Matplotlib과 Seaborn의 특징과 활용법을 익혀 다양한 차트·그래프를 원하는 형태로 구현하기
– EDA 단계에서 시각화가 가진 중요성과 예시를 살펴보고, 그래프가 보여주는 문제·패턴을 빠르게 파악하기
– [실습] 집 값, 인구 동태 데이터 시각화를 통한 인사이트 추출: 집 값·인구 증가율 등 다른 종류의 데이터를 여러 차트로 표현해, 그래프 유형과 시사점 선택적으로 파악하기

[5. 데이터 전처리&시각화 “Brightics 기본&Python 활용”]

– 데이터 전처리 & 시각화
1) GUI 기반 Brightics와 자유도 높은 파이썬의 장단점을 비교해, 상황에 따라 최적의 도구를 선택·결합하고 데이터 처리 효율 극대화하기
2) 워크플로우로 전처리·분석·시각화를 수행하는 Brightics 기능을 익히고 필요 시 파이썬 스크립트 결합하기3) Brightics 내 차트·그래프·지도 시각화 기능을 다뤄보고, UI 기반 시각화의 편의성을 체감해 기초적인 데이터 시각화 즉각 구현하기[실습] 부산·서울 상권 데이터를 Brightics로 전처리·시각화해, 업종 분포·매출 추이를 비교하고, 행정적 의사결정에 활용할 핵심 지역 정보 도출하기

[6. New Skill! 데이터 모델링 “Brightics 심화: 머신러닝을 통한 인사이트 도출”]

– [New Skill!] 데이터 모델링데이터 처리 완료. 그렇다면 이제 무엇을 해야할까?
1) 기계의 힘을 빌려 데이터에서 인사이트 도출하기: 머신러닝
2) 머신러닝 핵심 알고리즘: 회귀, 분류, 클러스터링
3) 상권별 분류 및 클러스터링[실습] 서울시 상권과 부산시 상권의 공통점 톺아보기 

[7. Bix5 기본 UI, 데이터 연결 및 대시보드 제작]

– 의사결정에 유익한 시각화와 혼란을 주는 시각화 사례를 구분해, 목적에 맞게 그래프·차트를 설계하고, 결과물 전달력 높이기
– Bix5에서 대시보드를 구성하고 데이터를 연동해 필요한 정보를 직관적으로 모니터링하며 실시간 의사결정 지원하는 법 알아보기
– Bix5 UI를 익히고 데이터 연결부터 대시보드 생성까지 과정을 익혀 손쉽게 시각화 보고서 제작하기-
– Bix5로 부산시 인구 데이터 현황을 한 눈에 살펴볼 수 있는 대시보드를 제작하고, 지역별 인구 특성과 추이 파악하기

[8. 트렌드 분석, 지도 시각화 및 고급 기능 활용]

– Bix5, Python, Brightics 각각의 시각화 툴에 대한 장단점 살펴보고, 데이터 및 상황별 최적의 툴 선택하기
– Bix5를 활용해 구현 가능한 꺾은선, 막대, 파이 등 다양한 차트 제작 방법 알아보기
– 국내 인구 데이터를 시각화하고 지역별로 군집을 형성해, 각 지역의 특징과 트렌드 한눈에 파악하고 부산시 인구 데이터와 비교하기

[9. 정책 제안 보고서 작성 실습]

– [프로젝트] 실전 데이터 분석 및 인사이트 도출을 통한 정책 제안 보고서 작성 실습

[10. 정책 제안 보고서 발표]

– [프로젝트] 실전 데이터기반 정책 제안 보고서 발표 및 피드백 제공

FAQ

부산시청 내에서 활용 가능한 데이터분석 로우코드 툴입니다. 코드작성을 하지 않거나, 최소한으로 하여 시각화 및 데이터 처리 등 데이터분석과 관련된 다양한 업무를 손쉽게 할 수 있도록 지원하는 툴(온라인 서비스)입니다.

각 과정은 별개이며, 선수과정이 필요하지 않습니다. 다만 모든 과정을 수강하기를 원하시는 경우에는 각 과정의 날짜가 겹칠 수 있으므로 수강 날짜를 고려하여 신청 부탁드립니다.