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초급자를 위해 준비한 데이터 분석, 금융 · 경영 강의입니다.

데이터 분석 도구 사용법을 넘어 실무에서 쉽게 마주하는 비즈니스 문제를 기반으로 한 스토리를 따라가며 실제 BQ를 해결해가는 Problem-Based Learning 과정입니다.

이런 걸 배워요!

    • 데이터 분석 도구 특징 및 조직 내 활용 방안 이해
    • 데이터 분석 기반 의사결정 활용 방법 학습
    • 데이터 기반 프로젝트를 운영할 수 있는 역량 확보
    • 현실 데이터 세트를 다각도로 분석하고 판단
현실적인 문제에 더욱 가깝게!
경영을 위한 데이터 사이언스 마스터 클래스.

성공적인 데이터 분석을 하려면 무엇이 필요할까요?

우리에게 정말 필요한 것은 “올바른 데이터 분석 모델을 만들 수 있는 역량”입니다.
그런데 막상 데이터 분석을 위한 데이터 세트가 주어지면,
망망대해에 홀로 던져진 듯 막막함을 느끼진 않으셨나요? 

데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스는
현실에 가까운 마스터 데이터로 실습하여 데이터 분석을 시작하기 위한 접근법과
분석 모델을 세우는 방법을 알려드리고 문제해결을 위한 사고력까지 길러드립니다.

“이 수업은 탄탄한 시나리오 기반으로 이루어집니다.”

본 과정은 전자제품 유통판매사인 “마소 전자마트”를 배경으로
현실의 다양한 문제를 어떻게 해결할 것인지 고민하고 답을 찾아내는
Problem-Based Learning입니다.
엑셀 확장 기능을 활용하여 현실에서 겪을 수 있는 비즈니스 문제를 해결하며 학습합니다. 

이런 분들께 추천드립니다

            • 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분
            • 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
            • 실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며 실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분
            • 비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분

강의 특징

데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스 핵심 포인트!

1. 현실적인 상황에 지식을 녹여낸 Problem-Based Learning

좋은 의사결정을 위해 개별적으로 보이던 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화 기술, 통계와 경제, 경영 기법을 하나로 녹여 내는 역량을 함양합니다.

2. 누구나 일상적으로 마주치는 비즈니스 문제 데이터 분석을 통해 해결

기업 활동의 목표인 매출을 높이기 위해 조직 구성원이 검토해야 할 여러 관점을 약 7만 건의 일상적인 제품 판매 정보 데이터를 토대로 분석하는 실습을 진행함으로써 수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.

3. 익숙한 엑셀 프로그램으로 최대한 쉽게 해결 방법 찾기

가장 효과적이고 효율적인 방법으로 신속하게 의사 결정할 수 있도록, 의문이 들 때 바로 켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로, 최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다

4. 익숙한 엑셀 프로그램으로 최대한 쉽게 해결 방법 찾기

“우리 회사의 데이터”는 딱 하나입니다.
하나의 데이터 세트를 다각도로, 점점 더 깊이 들여다보며 숨어 있는 인사이트를 찾아내는 능력이 필요합니다.
“마소 전자마트”라는 가상 기업의 5년치 판매 데이터를 여러 관점으로 검토하는 연습을 통해 꼬리에 꼬리를 무는 질문을 어떤 방식으로 처리하여 의미 있는 결론에 도달할 수 있는지 깨닫게 됩니다

데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면

데이터 사이언스로 내리는 경영 의사결정 마스터 클래스를 듣고 나면
가질 수 있는 역량은 다음과 같습니다.

1. 좋은 의사결정을 위해 분석 알고리즘, 함수, 엑셀 분석 기능, 시각화 기술,
통계와 경제, 경영 기법의 파편화된 지식을 하나로 녹여내어
현실의 상황에 적용하는 역량을 함양합니다. 

2. 데이터 시스템이 구축되지 않은 회사라도 엑셀 파일로 가지고 있음직한
제품 판매정보 데이터로 실습을 진행함으로써
수강 후 현실의 데이터를 진짜로 다룰 수 있습니다.까지 길러드립니다.

3. 불필요하게 복잡한 분석을 거쳐 이뤄지는 의사결정은 효용이 떨어집니다.
의문이 들 때 바로 켜서 쉽게 실행할 수 있는 엑셀 데이터로,
최대한 간단하게 결론을 도출하는 요령을 익힙니다.
엑셀 확장 기능을 활용하여 현실에서 겪을 수 있는 비즈니스 문제를 해결하며 학습합니다. 

4. 분석 과정에서 나타나는 “관찰자 오류”를 최소화하는
확률 기반 의사결정 모형을 활용하는 다양한 방법을 다룹니다.

학습 내용

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예상 질문 Q&A

Q. 시뮬레이션 강의가 다른 강의와 다른 점은 무엇인가요?
A.
<강의 내내 수강생 분들은 마소전자의 경영진이 됩니다. 따라서 내 기업이라는 생각으로 몰입하여 의사결정 과정을 배우실 수 있으며, 다루는 데이터 또한 ‘마소전자’라는 가상의 기업의 정체성에 맞도록 현실을 반영하였습니다.

Q. 기본적으로 엑셀을 잘 다루어야 수업을 따라갈 수 있나요?
A.
강사님께서 클릭해야 하는 버튼 하나 하나 짚고 넘어가기 때문에 엑셀 실력에 대해서는 걱정하지 않으셔도 됩니다.

Q. 저는 아직 직급이 그렇게 높지 않은데, 직급이 높아야만 의미 있는 강의인가요?
A.
그렇지 않습니다. 다루는 데이터의 사이즈만 달라질 수 있을 뿐, 데이터 기반으로 사고하는 능력은 직급과 분야를 막론하고 요구되는 역량입니다.

Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A.
실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

지식공유자 소개

수강 전 확인해주세요!

    • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
    • 강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.
    • <100. 실습환경 구성> 강의는, 강의 수강 전 데이터 분석 환경을 세팅할 수 있도록 도움을 주는 매뉴얼 강의입니다. 수강하시기 전 시청 부탁드립니다.

지식공유자가 알려주는 강의 수강 꿀팁!

♠ 이런 분들께 추천드려요!

♦ 실무 데이터셋에서 어디서부터 어떻게 데이터를 분석해야 할지 막막한 분
♦ 탄탄한 시나리오 기반의 스토리를 따라 여러 비즈니스 문제를 데이터로 해결해보고 싶은 분
♦ 실제 데이터 셋을 기반으로 시계열 분석, 민감도 분석, 회귀 분석, 파레토 분석 등을 학습하며 실무 의사결정에 전략적 통찰력을 가지고 싶은 분
♦ 비즈니스 목표에 따른 최적의 데이터 표현으로 설득력을 강화하고 싶은 분

♠ 선수 지식, 필요한가요?

♦ 실습 위주의 강의로, 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기 활용을 권장 드립니다.
♦ Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천 드립니다.
♦ 데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다.
♦ 엑셀 기본 함수를 다루는 능력이 필요합니다.

안녕하세요. 마소캠퍼스입니다.

“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼

0. 과정 개요
[onc36] dsm001 – 데이터 사이언스 매니지먼트 과정 개요 00:07:40
1. 스토리 소개
[onc36] dsm201 – 스토리 소개 – Biz 상황 설명 00:04:33
2. 비즈니스 현황 파악
[onc36] dsm301 – 비즈니스 현황 파악 00:00:34
[onc36] dsm302 – 지점별 판매데이터 취합과 데이터 개선 작업 00:16:17
[onc36] dsm303 – 공유 드라이브를 통한 지점별 데이터 자동취합 00:10:40
[onc36] dsm304 – 뉴욕지점 판매 매출을 원화 매출로 환율 자동 반영 처리 00:10:08
[onc36] dsm305 – 데이터셋 둘러보기 00:07:46
[onc36] dsm306 – 기술통계량 파악과 탐색적 데이터분석_EDA 00:11:43
[onc36] dsm307 – Z분석 00:13:10
[onc36] dsm308 – 시계열 분석 00:05:20
[onc36] dsm309 – 시계열 데이터 나눠보기 00:11:28
[onc36] dsm310 – KPI 분석 Template을 활용한 공변 관계 파악하기 00:14:57
[onc36] dsm311 – KPI 인터랙티브 대시보드를 통한 회사 현황 파악 00:14:35
[onc36] dsm312 – 추세선을 활용한 시계열 분석법 00:08:05
3. 지점 실적 개선
[onc36] dsm401 – 저성과자 경고 – 매출액 기준 하위 8개 지점 경고하기 00:08:40
[onc36] dsm402 – 경기3지점의 이의제기 판별하기_일표본 T검정 00:17:05
[onc36] dsm403 – 성과가 뛰어난 지점 파악과 검정_부산2지점 00:10:59
[onc36] dsm404 – 부산2지점의 향후 실적 추이 예측_평균으로의 회귀 이해하기 00:15:45
[onc36] dsm405 – 부산2지점 판매채널의 특징 파악 00:14:27
[onc36] dsm406 – 부산2지점 판매채널의 특징을 모든 지점에 적용 가능 여부 판단하기 00:17:40
[onc36] dsm407 – 오프라인 판매 비중이 높은 제품군 파악하기 00:08:40
[onc36] dsm408 – 이익 개선을 위한 세탁기와 스마트폰 상품에 대한 판매채널 분석 00:13:40
[onc36] dsm409 – 대구지점 비용 구조 개선을 위한 판매채널 정비 전략 수립_해찾기 00:15:06
[onc36] dsm410 – 대구지점 실적 개선 계획을 위한 리프트 분석_묶음 판매 전략 수립 00:22:55
4. 선택과 집중
[onc36] dsm501 – 서울3지점은 부산2지점을 이길 수 없을까_신뢰수준과 표본오차 00:09:25
[onc36] dsm502 – 서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석__판매포트폴리오 분석 00:16:05
[onc36] dsm503 – 서울3지점의 부산2 지점 벤치마킹 분석_목표대비 실적 분석 00:06:55
[onc36] dsm504 – 다양한 제품 카테고리에서 집중 판촉 대상 상품 선정을 위한 데이터 분석 00:22:46
[onc36] dsm505 – 가격대별 주력 판매제품 선정 00:12:29
[onc36] dsm506 – 대규모 판촉 행사 진행을 위한 할인율 민감도 분석 00:09:07
[onc36] dsm507 – 시나리오 기반 에어컨 판촉 전략 수립 00:05:13
[onc36] dsm508 – 가격 이외 에어컨 이익에 중요한 영향을 미치는 요인이 내재된 모델 찾아내기 00:08:40
[onc36] dsm509 – 전체 거래건수에서 적자 발생 거래 비율 도출하기 00:04:11
[onc36] dsm510 – 주방가전 카테고리에 대한 적자 제품 파레토 분석 00:12:39
[onc36] dsm511 – 주방가전 교차비율 분석 결과에 따른 전략 00:12:47
[onc36] dsm512 – 주방가전에 대한 제품 포트폴리오 관리 관점의 포지션 분석 00:10:30
[onc36] dsm513 – 화장품 냉장고 광고 노출 증대시 예상 판매량 도출 전략 00:05:04
5. 고객 세그먼트 분류와 관리
[onc36] dsm601 – 매출과 이익이 높은 우수사원 명단 추출하기 00:11:04
[onc36] dsm602 – 고객관리 인사이트 발굴을 위한 우수 사원 선발 00:09:10
[onc36] dsm603 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 유효 확률 적용하기 00:10:14
[onc36] dsm604 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_고객 이탈 리스크 00:08:13
[onc36] dsm605 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_ABC 등급 관리 00:09:20
[onc36] dsm606 – 고객 세그먼트 분류와 관리 전략_VIP 및 VVIP 고객 관리 00:11:33
[onc36] dsm607 – RFM 분석 기반 추적형 리타겟팅 광고 대상자 선정하기 00:16:01
[onc36] dsm608 – 고객 구매 주기 분석을 통한 다음 구매일 예측하기 00:11:08
[onc36] dsm609 – 협업적 필터링을 활용한 고객 상품 추천 엔진 구현과 고객 상품 추천하기 00:05:52
6. 전략적 의사결정
[onc36] dsm701 – 데이터 기반 사업전략 실행의 실적 검증_전략 실행은 매출에 도움이 되었는가 00:06:59
[onc36] dsm702 – 신규지점 오픈 전략_예상 매출 수립 00:07:33
[onc36] dsm703 – 신규 지점 임대 또는 구매의 경제성 평가 방법 00:10:38
[onc36] dsm704 – 신규 매장 오픈시의 소비자 선호 요인 분석_컨조인트 분석 00:13:42
[onc36] dsm705 – 판매량이 가장 늘어날 특가 판매 대상 상품 선정_가격 탄력성 00:09:52
[onc36] dsm706 – 시나리오 관리자를 통한 전략 수립 00:07:09
[onc36] dsm707 – 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 경영 의사결정 00:25:04
7. 데이터 사이언스 매니저먼트 과정 정리
[onc36] dsm801 – 과정 마무리 00:01:50
8. 강의교재 다운로드 센터
[onc36] dsm901 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
9. 교육과정 만족도 평가
[onc36] dsm1001 – 만족도 평가 설문지 00:00:00
100. 실습환경 구성
[onc00] dss101 – 엑셀 데이터 분석 도구 설정 FREE 00:01:22
[onc00] dss102 – KESS 데이터 분석 추가 기능 설정 FREE 00:02:23
[onc00] dss103 – 엑셀 해찾기(Solver) 추가 기능 설정 00:01:19
[onc00] dss104 – 엑셀 2013에서 파워쿼리 사용하기 00:04:55
[onc00] dss105 – 엑셀 2016에서 파워쿼리 사용하기 00:00:42
[onc00] dss106 – 엑셀 2019 & Office 365에서 파워쿼리 사용하기 00:00:54
[onc00] dss107 – 엑셀 Power Pivot 사용 환경설정 00:01:28
[onc00] dss108 – 엑셀 Power Pivot 사용 가능 버전 안내 00:01:16
[onc00] dss109 – 엑셀 개발 도구 활성화 하기 00:01:13
[onc00] dss110 – 엑셀에서 Power View 사용하기 00:03:52
[onc00] dss111 – 엑셀 2013에서 Power View 사용하기 00:01:58
[onc00] dss112 – 데이터 테이블 관계 설정 00:16:37
[onc00] dss201 – Power BI Desktop 사용하기 00:04:10
Actionable Contents
  • PRIVATE
  • 무제한 사용가능
72176 등록 수강생

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총 78개 수업/12시간 24분
[수강기한: 6개월 -> 평생수강 이벤트 진행중]
 

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정가 399,000원 ->  159,000