글로벌 시대에서 영어가 필요하다면,
디지털 시대에 생존을 위해서는 ‘데이터’가 필요합니다.

데이터 중심의 조직으로의 전환을 위한 전략적인 “데이터 특화 커리큘럼”을 제시합니다.

1분만에 1:1 상담 일정잡기

글로벌 시대에서 영어가 필요하다면,
디지털 시대에 생존을 위해서는
‘데이터’가 필요합니다.

데이터 중심의 조직으로의 전환을 위한 전략적인
“데이터 특화 커리큘럼”을 제시합니다.

1분만에 1:1 상담 일정잡기

데이터다이빙은 파이썬, SQL 튜토리얼등의 단편적인 학습만으로는 실제로 임직원들의 업무에서의 변화나 진정한 디지털 트랜스포메이션에 기여하지 못한다고 믿습니다.
따라서, 기업의 진정한 데이터 조직으로의 전환, 임직원들의 실질적인 데이터 스킬셋 향상을 위한 균형잡힌 방향성을 고민하고 이를 위한 “데이터 특화 커리큘럼”을 설계했습니다.

“데이터 특화 커리큘럼” 은 대기업/중소기업/스타트업에 재직자 80명 이상의 심층 인터뷰를 바탕으로
현업 전문가들과 교육 설계 전문가들이 누적 400시간 이상 협업 하여 설계한 교육 커리큘럼입니다.

검증된 “데이터 특화 커리큘럼”을 바탕으로 데이터 조직으로의 전환을 위한 모든 역량을 압축적으로 끌어올려 보세요.

데이터다이빙은 파이썬, SQL 튜토리얼등의 단편적인 학습만으로는 실제로 임직원들의 업무에서의 변화나 진정한 트랜스포메이션에 기여하지 못한다고 믿습니다.
따라서, 기업의 진정한 데이터 조직으로의 전환, 임직원들의 실질적인 데이터 스킬셋 향상을 위한 균형잡힌 방향성을 고민하고 이를 위한 “데이터 특화 커리큘럼”을 설계했습니다.

“데이터 특화 커리큘럼”은 대기업/중소기업/스타트업에 재직자 80명 이상의 심층 인터뷰를 바탕으로
현업 전문가들과 교육 설계 전문가들이 누적 400시간 이상 협업 하여 설계한 교육 커리큘럼입니다.

검증된 “데이터 특화 커리큘럼”을 바탕으로 데이터 조직으로의 전환을 위한 모든 역량을 압축적으로 끌어올려 보세요.

전문현업진과 교육설계팀이 자체적으로 기획제작한

데이터 특화 커리큘럼

전문현업진과 교육설계팀이 자체적으로 기획제작한

데이터 특화
커리큘럼

Hard Skill
& Soft Skill 포함

데이터 중심
조직으로 변화 목표

임직원의
즉각적 업무변화 지향

역량별
체계적 구성

기업별
커스터마이징

Hard Skill
& Soft Skill 포함

역량별
체계적 구성

기업별
커스터마이징

임직원의
즉각적 업무변화 지향

데이터 중심
조직으로 변화 목표

기존의 모든 과정은 “Chat GPT ”를 활용한 과정으로 업그레이드 되었습니다 (2023.03월 기준) 

※위 커리큘럼을 기반으로 각 기업에 맞게 교육로드맵을 커스터마이징해 드립니다.

주제별 추천 로드맵 보러가기
기존의 모든 과정은 “Chat GPT ”를 활용한 과정으로
업그레이드 되었습니다 (2023.03월 기준) 

비개발 직군 임직원을 위한 교육


비개발 직군 임직원이 사내 누적 데이터를 활용하여
인사이트 도출 / 데이터 기반 시각화 및 분석/ 데이터 기반 보고서 제작 및 프레젠테이션 진행 등을 스스로 할 수 있도록 연습하는 과정으로,

이를 통해 기업 전체가 데이터 중심으로 업무를 진행 할 수 있도록 도와드립니다.

① AI Track

AI Track에서는 AI의 원리와 실제 비즈니스 및 실생활에 AI를 활용하고자 할 때
어떤 유의점을 고려해야 할지, 어떤 방식으로 적용할 수 있을지, 최근 가장 많이 주목받는 AI 기술과 서비스에는 어떤 트렌드가 있는지에 대해 학습할 수 있습니다.

해당 Track에 포함된 모든 강의에서는 어떠한 코드도 들어가지 않습니다.
AI의 컨셉 / 트렌드 / 사례 / 활용방법을 위주로 학습하게 됩니다.

최근에 AI서비스는 개발을 전혀 몰라도 얼마든지 쓸 수 있게 만들어져 있습니다.

그러나 비개발직군의 실무자라도 AI가 어떤 원리를 가지고 작동하며, 모델별로 어떤 분야에서 장단점을 가지는지, 어떤 활용사례가 있었는지를 학습한다면

같은 AI서비스를 사용해도, AI를 이해하지 못하는 사람보다 훨씬 높은 수준의 활용성과 활용범위를 가질 수 있으며,

현재 내가 하고있는 비즈니스와 산업에 AI서비스를 적용하거나
AI기술을 활용하여 내 비즈니스의 개선방안을 제안할 수 있는 역량을 기를 수 있기 때문입니다.

② 데이터분석 Track

데이터분석 Track에서는 모든 강의 들이 소프트 스킬(리터러시 & 데이터 활용력) + 하드 스킬(최근 가장 범용적으로 쓰이는 언어 & 툴)을 모두 배울 수 있도록 설계되어 있습니다.

또한, 해당 강의 들은 학습에서 끝나는 것이 아니라 바로 실무에서 활용할 수 있도록 다양한 실습과 프로젝트로 구성된 것이 특징입니다.

‘데이터 리터러시’, 데이터를 읽고 쓸 줄 안다는 뜻입니다. 데이터 기반의 조직이 되기 위해서는 모든 직원이 갖추어야 할 역량입니다.

데이터란 무엇인지? 데이터를 업무에서 어떤 논리로 활용하면 되는지? 데이터를 활용하여 어떻게 커뮤니케이션 할 수 있는지? 등을 배웁니다.

또한, 실무에서 데이터를 읽고 쓸 때는 주의해야 하는 점들이 있습니다.

리터러시 강의에서는 이런 유의점들도 함께 숙지함으로써 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하는 것과 그렇지 않은 것에는 큰 차이가 있을 수 있습니다.

이러한 데이터 리터러시 역량은 반복적인 연습이 필요하기 때문에, 다양한 예시를 통해서 해당 역량을 효과적으로 향상 할 수 있습니다.
SQL은 데이터엔지니어링 부서의 담당자만 알아야 하는 언어가 아닙니다.

현업에서 데이터를 기반으로 의사결정을 하고, 업무를 수행해야 하는 비개발직군 직원들도 함께 알아야

데이터를 효과적으로 요청할 수 있고, 자주 쓰이는 방식은 직접 수행할 수 있으며, 결과적으로 전사적 데이터 기반 조직을 만들 수 있습니다.
파이썬은 많은 회사에서 가장 범용적으로 쓰이고 있으며, 그 인기는 지속적으로 커지고 있습니다.

파이썬으로 데이터 전처리, 시각화, 머신러닝 및 딥러닝까지 대부분의 데이터 관련 영역에 활용할 수 있습니다.

데이터 관련 분야뿐만 아니라 업무 자동화, 앱/웹 제작 등 다양한 영역에 활용되기도 합니다.
비개발직군의 직원들이 파이썬을 직접 활용할 수 있다면, 엑셀에서는 처리하지 못하는 많은 양의 데이터도 직접 더 다양한 방식으로 다룰 수 있습니다.
최근 많은 회사에서 파워포인트, 엑셀을 통한 시각화 대신 Power BI나 Tableau와 같은 BI tool을 도입하는 추세입니다.

BI tool은 시각화를 위해서 뿐만 아니라, 전사의 통합적인 데이터 대시보드, 센터로 활용되는 경우도 많습니다.

파이썬이나 SQL 활용이 부담스럽고, 파워포인트나 엑셀보다는 더 짧은 시간 안에 더 편리하고 높은 퀄리티의 결과를 내는 TOOL을 활용하고 싶다면,
데이터를 손쉽게 시각화하여 비즈니스 인사이트(BI)를 도출할 수 있는 BI툴을 학습하시는 것을 추천드립니다.

비개발 직군 임직원을 위한 교육


비개발 직군 임직원이 사내 누적 데이터를 활용하여
인사이트 도출 / 데이터 기반 시각화 및 분석/ 데이터 기반 보고서 제작 및 프레젠테이션 진행 등을 스스로 할 수 있도록 연습하는 과정으로,
이를 통해 기업 전체가 데이터 중심으로 업무를 진행 할 수 있도록 도와드립니다.

① AI Track

AI Track에서는 AI의 원리와 실제 비즈니스 및 실생활에 AI를 활용하고자 할 때
어떤 유의점을 고려해야 할지, 어떤 방식으로 적용할 수 있을지, 최근 가장 많이 주목받는 AI 기술과 서비스에는 어떤 트렌드가 있는지에 대해 학습할 수 있습니다.

해당 Track에 포함된 모든 강의에서는 어떠한 코드도 들어가지 않습니다.
AI의 컨셉 / 트렌드 / 사례 / 활용방법을 위주로 학습하게 됩니다.

최근에 AI서비스는 개발을 전혀 몰라도 얼마든지 쓸 수 있게 만들어져 있습니다.

그러나 비개발직군의 실무자라도 AI가 어떤 원리를 가지고 작동하며, 모델별로 어떤 분야에서 장단점을 가지는지, 어떤 활용사례가 있었는지를 학습한다면

같은 AI서비스를 사용해도, AI를 이해하지 못하는 사람보다 훨씬 높은 수준의 활용성과 활용범위를 가질 수 있으며,

현재 내가 하고있는 비즈니스와 산업에 AI서비스를 적용하거나
AI기술을 활용하여 내 비즈니스의 개선방안을 제안할 수 있는 역량을 기를 수 있기 때문입니다.

② 데이터분석 Track

데이터분석 Track에서는 모든 강의 들이 소프트 스킬(리터러시 & 데이터 활용력) + 하드 스킬(최근 가장 범용적으로 쓰이는 언어 & 툴)을 모두 배울 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한, 해당 강의 들은 학습에서 끝나는 것이 아니라 바로 실무에서 활용할 수 있도록 다양한 실습과 프로젝트로 구성된 것이 특징입니다.

‘데이터 리터러시’, 데이터를 읽고 쓸 줄 안다는 뜻입니다. 데이터 기반의 조직이 되기 위해서는 모든 직원이 갖추어야 할 역량입니다.

데이터란 무엇인지? 데이터를 업무에서 어떤 논리로 활용하면 되는지? 데이터를 활용하여 어떻게 커뮤니케이션 할 수 있는지? 등을 배웁니다.

또한, 실무에서 데이터를 읽고 쓸 때는 주의해야 하는 점들이 있습니다.

리터러시 강의에서는 이런 유의점들도 함께 숙지함으로써 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하는 것과 그렇지 않은 것에는 큰 차이가 있을 수 있습니다.

이러한 데이터 리터러시 역량은 반복적인 연습이 필요하기 때문에, 다양한 예시를 통해서 해당 역량을 효과적으로 향상 할 수 있습니다.

SQL은 데이터엔지니어링 부서의 담당자만 알아야 하는 언어가 아닙니다.

현업에서 데이터를 기반으로 의사결정을 하고, 업무를 수행해야 하는 비개발직군 직원들도 함께 알아야

데이터를 효과적으로 요청할 수 있고, 자주 쓰이는 방식은 직접 수행할 수 있으며, 결과적으로 전사적 데이터 기반 조직을 만들 수 있습니다.

파이썬은 많은 회사에서 가장 범용적으로 쓰이고 있으며, 그 인기는 지속적으로 커지고 있습니다.

파이썬으로 데이터 전처리, 시각화, 머신러닝 및 딥러닝까지 대부분의 데이터 관련 영역에 활용할 수 있습니다.

데이터 관련 분야뿐만 아니라 업무 자동화, 앱/웹 제작 등 다양한 영역에 활용되기도 합니다.

비개발직군의 직원들이 파이썬을 직접 활용할 수 있다면, 엑셀에서는 처리하지 못하는 많은 양의 데이터도 직접 더 다양한 방식으로 다룰 수 있습니다.

최근 많은 회사에서 파워포인트, 엑셀을 통한 시각화 대신 Power BI나 Tableau와 같은 BI tool을 도입하는 추세입니다.

BI tool은 시각화를 위해서 뿐만 아니라, 전사의 통합적인 데이터 대시보드, 센터로 활용되는 경우도 많습니다.

파이썬이나 SQL 활용이 부담스럽고, 파워포인트나 엑셀보다는 더 짧은 시간 안에 더 편리하고 높은 퀄리티의 결과를 내는 TOOL을 활용하고 싶다면 데이터를 손쉽게 시각화하여 비즈니스 인사이트(BI)를 도출할 수 있는 BI툴을 학습하시는 것을 추천드립니다.

개발 직군 임직원 · 연구원 을 위한 교육


개발 직군 임직원 및 연구원들에게는 머신러닝 또는 딥러닝 알고리즘을 활용한 모델링을 기반으로 예측/자동화/추천/생성 시스템 등을 직접 구현할 수 있는 방법을 학습하는 과정을 추천드립니다.

데이터 기반으로 가장 핫한 알고리즘들만 뽑아 현업에서 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다.

① 머신러닝 Track

머신러닝을 위한 강의에서는 주로 파이썬을 활용하여 정형 데이터 기반의 예측 및 분류를 수행하는 머신러닝(Machine Learning)을 구현하는 전체 프로세스 및 방법에 대하여 학습할 수 있습니다.

새롭게 생긴 AI기술 서비스를 더 능동적이고 효과적으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라,

현업에서의 파이썬을 활용한 머신러닝 프로젝트를 수행해야 하거나,

관련 부서로 이동 시 머신러닝에 대한 기초가 없으신 웹/앱개발자 또는 연구직 분들께 추천드립니다.

② 딥러닝 Track

딥러닝을 위한 강의에서는 주로 파이썬을 활용하여 비정형 데이터 기반의 데이터 인식 및 처리를위한 딥러닝(Deep Learning) 모델을 구현하는 전체 프로세스 및 방법에 대하여 학습할 수 있습니다.

해당 과정은 앞선 머신러닝 과정에서 더 심화된 내용을 학습하고자 하는 분들이나,

사내에서 비정형 데이터(이미지, 자연어 데이터 등)를 활용한 프로젝트를 진행중이거나 예정되었지만 딥러닝에 대한 기초가 없는 분들,

또는 특정 데이터를 활용한 딥러닝 활용 능력이 부족한 주니어 레벨 개발자에게 추천드립니다.

개발 직군 임직원 · 연구원 을 위한 교육


개발 직군 임직원 및 연구원들에게는 머신러닝 또는 딥러닝 알고리즘을 활용한 모델링을 기반으로 예측/자동화/추천/생성 시스템 등을 직접 구현할 수 있는 방법을 학습하는 과정을 추천드립니다.

데이터 기반으로 가장 핫한 알고리즘들만 뽑아 현업에서 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다.

① 머신러닝 Track

머신러닝을 위한 강의에서는 주로 파이썬을 활용하여 정형 데이터 기반의 예측 및 분류를 수행하는 머신러닝(Machine Learning)을 구현하는 전체 프로세스 및 방법에 대하여 학습할 수 있습니다.

새롭게 생긴 AI기술 서비스를 더 능동적이고 효과적으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라,

현업에서의 파이썬을 활용한 머신러닝 프로젝트를 수행해야 하거나, 관련 부서로 이동 시 머신러닝에 대한 기초가 없으신 웹/앱개발자 또는 연구직 분들께 추천드립니다.

② 딥러닝 Track

딥러닝을 위한 강의에서는 주로 파이썬을 활용하여 비정형 데이터 기반의 데이터 인식 및 처리를위한 딥러닝(Deep Learning) 모델을 구현하는 전체 프로세스 및 방법에 대하여 학습할 수 있습니다.

해당 과정은 앞선 머신러닝 과정에서 더 심화된 내용을 학습하고자 하는 분들이나,

사내에서 비정형 데이터(이미지, 자연어 데이터 등)를 활용한 프로젝트를 진행중이거나 예정되었지만 딥러닝에 대한 기초가 없는 분들,

또는 특정 데이터를 활용한 딥러닝 활용 능력이 부족한 주니어 레벨 개발자에게 추천드립니다.

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