대한민국 Business Intelligence 과정

WrenAI는 조직이 정적 대시보드에서 벗어나 대화형 분석과 내장형 생성형 BI로 이동할 수 있게 합니다. 이 전환에는 신중한 채택 계획, 자산 이주, 그리고 효과적인 변경 관리 실천이 필요합니다.

이 강사는 중간 수준의 BI 및 데이터 플랫폼 전문가들을 대상으로, WrenAI를 통해 레거시 BI 시스템을 현대화하고자 하는 사람들에게 온라인 또는 현장에서 직접 강의합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 레거시 BI 환경 평가 및 현대화 기회 식별.
• 정적 대시보드에서 WrenAI로의 이주 계획 수립 및 실행.
• 대화형 분석 및 내장형 GenBI 기능 채택.
• BI 현대화에 따른 조직 변화 관리.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 이주 및 채택 계획에 대한 실습 연습.
• 대화형 분석 및 내장형 GenBI에 대한 실습 실험실.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내해드리겠습니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data professionals who wish to learn how to use Datameer to prepare, analyze, and visualize data using modern techniques, guided workflows, and the latest Datameer interface.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create and manage data projects within Datameer's workspace.
• Connect to modern data platforms including Snowflake, cloud storage, and databases.
• Perform data transformation using visual, code-free workflows or SQL.
• Collaborate with teams using metadata management and project sharing.
• Use visual exploration tools to profile and understand datasets.
• Create and share rich data visualizations and dashboards.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI를 데이터 분석 프로세스에 효과적으로 통합하려는 초보 수준의 재무 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융 산업에 특화된 데이터 분석에 AI를 적용하는 방법을 이해합니다.
• 재무 분석을 위한 예측 및 처방 모델을 구축하는 기술을 개발합니다.
• 재무 데이터 처리를 위한 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보세요.
• 데이터 시각화를 강화하고 복잡한 AI 기반 통찰력을 해석하여 의사 결정을 내립니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Amazon QuickSight를 사용하여 대시보드를 생성, 관리하려는 중급 데이터 및 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Amazon QuickSight의 이점, 사용 사례 및 주요 기능을 이해합니다.
• QuickSight를 여러 데이터 소스에 연결하고 대화형 데이터 시각화 및 대시보드를 작성하는 방법을 알아보세요.
• QuickSight에 보안 및 액세스 제어를 적용합니다.
• 향상된 데이터 통찰력을 위해 QuickSight에 내장된 기계 학습 기능을 활용하세요.
• QuickSight 대시보드를 디자인, 생성, 사용자 정의하여 비즈니스 통찰력을 추출하고 시각화하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 BIRT를 사용하여 비즈니스 인텔리전스 보고서를 효과적으로 생성 및 배포하려는 중급 수준의 데이터 및 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• BIRT 프레임워크의 아키텍처와 구성요소를 이해합니다.
• BIRT Report Designer를 사용하여 유익하고 역동적인 보고서를 디자인하고 생성합니다.
• BIRT의 스크립팅 기능을 사용하여 보고서에 비즈니스 로직을 추가하세요.
• 웹 애플리케이션 및 독립형 애플리케이션 내에서 BIRT 보고서를 최적화하고 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Oracle BI를 활용하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하려는 초급 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Oracle BI 인터페이스를 효과적으로 탐색하고 활용하세요. 비즈니스 요구에 맞는 보고서와 대시보드를 생성하고 사용자 정의하세요. 다양한 BI 도구를 사용하여 임시 분석을 수행합니다. 포괄적인 데이터 탐색을 위해 고급 기능을 활용하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SAS BI의 강력한 기능을 활용하여 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하려는 초급 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

SAS BI 인터페이스를 효과적으로 탐색하고 활용하세요. 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 보고서와 대시보드를 만드세요. 다양한 BI 도구를 사용하여 임시 분석을 수행합니다. 포괄적인 데이터 탐색을 위해 고급 기능을 활용하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SAP BusinessObjects BI를 사용하여 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 데 필요한 기술을 습득하려는 초급 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

SAP BusinessObjects BI 인터페이스를 탐색하고 사용합니다. 비즈니스 보고서와 대시보드를 만들고 맞춤화하세요. 다양한 BI 도구를 사용하여 임시 분석을 수행합니다. 심층적인 데이터 탐색을 위해 고급 기능을 활용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Looker Studio에서 고급 데이터 통합 및 시각화 기술을 숙달하고 다양한 데이터 소스를 연결하고 매력적인 대시보드를 디자인하고 보고 워크플로를 자동화하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 방법을 배우고자 하는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 여러 데이터 소스를 Looker Studio에 연결하고 통합합니다.
• 맞춤형 분석을 위해 사용자 지정 지표와 계산된 필드를 만듭니다.
• 대화형 필터와 차트를 포함한 고급 시각화를 디자인합니다.
• 실시간 데이터 업데이트를 위해 보고 워크플로를 자동화합니다.
• 시각적 스토리텔링과 보고서 맞춤화에 대한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Cognos Analytics 인증을 준비하고 미지급금, 재무, 비용에 대한 모듈을 포함하여 재무 데이터 분석 전문 지식을 얻고자 하는 초보에서 고급 수준의 컨설턴트와 재무 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Cognos Analytics 인터페이스를 효율적으로 탐색하고 활용하세요.
• 재무 보고서와 대시보드를 개발하고 사용자 정의합니다.
• 데이터 모델을 관리하고 쿼리를 최적화합니다.
• Cognos Analytics 인증 시험을 준비하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 구성, 분석 및 협업을 위한 Excel 및 Google Sheets의 고급 기능을 활용하여 생산성과 효율성을 향상시키고자 하는 초급에서 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Excel 및 Google Sheets의 핵심 기능을 탐색하고 활용하세요.
• 고급 스프레드시트 기술을 활용해 데이터 분석을 수행하고 실행 가능한 통찰력을 창출합니다.
• Google Sheets을 사용하여 원활한 팀워크를 위해 실시간으로 협업하세요.
• 보고, 추적, 프로젝트 관리를 위해 재사용 가능한 템플릿을 만듭니다.

Microsoft Fabric는 데이터 엔지니어링, 데이터 통합, 데이터 웨어하우스, 데이터 사이언스, 실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 한 곳에 통합한 통합 분석 플랫폼입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 인스트럭터-led 라이브 교육과정은 Microsoft Fabric를 활용하여 통합 분석, 관리 및 시각화 도구를 갖춘 현대적인 데이터 솔루션을 구축하고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• Microsoft Fabric의 구성 요소와 Microsoft 생태계와의 통합 방법을 이해합니다.
• 적절한 접근 권한을 설정하여 Fabric 워크스페이스를 생성하고 관리합니다.
• Lakehouses를 구성하여 데이터를 중앙집중화하고 분석합니다.
• Python와 SQL를 사용하여 노트북을 활용해 탐색 분석 및 변환을 수행합니다.
• 시각 파이프라인을 사용하여 데이터 흐름을 생성하고 자동화합니다.
• Data Warehouse 및 세멘틱 모델 계층을 사용하여 데이터 모델링 및 관리를 수행합니다.
• Fabric에서 Power BI를 사용하여 상호작용형 대시보드를 디자인하고 게시합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 신청해 주세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 빅 데이터 조작 및 시각화를 위해 Sisense를 배우고 사용하려는 개발자 및 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Sisense의 기본 개념과 작동 방식을 알아보세요.
• Sisense 대시보드를 만들어 빅 데이터를 시각화하고 데이터 기반 비즈니스 결정을 실행하세요.
• 여러 소스의 데이터를 병합하고 관리합니다.
• 빠른 데이터 조작 및 시각화를 위해 Sisense를 활용하세요.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Plunk를 사용하여 IT 인프라를 프로파일링하고 관리하고, 시스템 아키텍처를 최적화하고, 효과적으로 문제를 해결하고, Splunk의 포괄적인 데이터 분석 및 실시간 모니터링 기능을 활용하려는 중급 IT 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Splunk 인프라 전체를 이해하고 관리합니다.
• 마스터Splunk 아키텍처 및 구성 요소.
• 일반적인 문제와 고급 문제를 효과적으로 해결합니다.
• 데이터 분석, 모니터링 및 보고를 위해 Splunk을 최대한 활용하세요.
• 데이터 입력, 사용자 관리, 시스템 구성을 관리합니다.

WrenAI는 SaaS 제공업체들이 고객 맞춤형 제품에 생성형 비즈니스 인텔리전스(GenBI)를 직접 통합할 수 있게 합니다. 이 과정은 Wren AI Embedded API를 통해 Wren AI를 통합하고, 화이트 레이블 분석을 구성하며, 다중 테넌트 배포를 관리하는 기술을 SaaS 팀에 제공합니다.

이 강사 지도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 WrenAI를 SaaS 환경에서 내장형 분석 솔루션으로 배포하고자 하는 중급 수준부터 고급 수준까지의 SaaS 제품 리더, 데이터 엔지니어, 풀스택 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Embedded API를 사용하여 고객 맞춤형 애플리케이션에 WrenAI를 통합합니다.
• 브랜딩과 맞춤화된 화이트 레이블 대화형 BI를 구현합니다.
• 보안되고 확장 가능한 다중 테넌트 배포를 설계합니다.
• SaaS 환경에서 사용량을 모니터링하고, 성능을 최적화하며, 규정을 준수합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• WrenAI Embedded API를 사용한 실습.
• 워크숍: SaaS 사용 사례를 위한 화이트 레이블 분석 기능을 설계하고 배포합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

이 온라인 또는 현장 강사 주도의 실습 교육은 데이터 과학자와 데이터 분석가가 Alteryx Designer의 개발자 도구 상자에서 각 도구를 사용하는 방법을 배우기를 원할 때 제공됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 개발자 탭의 모든 도구를 사용하는 방법과 구성 방법을 학습합니다.
• Alteryx에서 동적, 검증 및 테스트 도구를 사용하여 효율적인 워크플로우를 설계합니다.
• 웹 데이터를 다운로드하고 파싱하는 데 API 도구를 사용하는 방법을 학습합니다.
• Alteryx 스크립팅 도구, Python 및 R 포함,을 사용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석가 또는 AWS QuickSight 데이터 분석 및 시각화를 사용하려는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS QuickSight의 기본 개념을 이해한다.
• 데이터 분석, 보고서, 통찰력을 생성하려면 AWS QuickSight을 사용하세요.
• 향상된 분석을 위해 AWS를 사용하여 데이터 간의 관계를 생성합니다.
• 데이터를 이해하는 데 있어 다양한 유형의 시각화를 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Cognos 11의 이론적 측면을 이해하고 이를 효과적으로 사용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Cognos 10과 비교하여 Cognos 11의 차이점과 개선 사항을 알아보세요.
• 개선된 데이터 모듈과 데이터 관리 기능을 활용하여 데이터를 보다 효율적으로 처리하세요.
• Cognos 11의 원활한 전환과 최적의 활용을 위해 모범 사례를 구현합니다.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실습 강좌는 Microsoft Fabric를 사용하여 레이크하우스 솔루션을 구현하고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Microsoft Fabric의 아키텍처와 구성 요소 이해.
• Microsoft Fabric를 사용하여 레이크하우스 구성 및 관리.
• Apache Spark를 사용하여 데이터 인게스트 및 변환.
• Delta Lake 테이블을 사용하여 데이터 버전 관리.
• Dataflows Gen2를 사용하여 데이터 인게스트 파이프라인 구현.
• Data Factory를 사용하여 데이터 파이프라인 오케스트레이션.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Googoogle 시트를 사용하여 데이터 분석을 하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Googoogle 시트로 스프레드시트를 작성하세요.
• Google 시트와 Excel에서 모두 작동하는 수식을 사용하세요.
• 모든 데이터를 포맷하고 분석합니다.
• 차트와 그래프를 사용하여 데이터 시각화를 만듭니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Looker Studio을 사용하여 데이터 시각화 및 보고에 대한 기본 기술을 구축하고 데이터 소스를 연결하고 정보를 효과적으로 시각화하고 실행 가능한 통찰력을 얻는 방법을 배우고자 하는 초급에서 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Looker Studio의 핵심 기능과 사용 사례를 이해하세요.
• Looker Studio을 설정하고 다양한 데이터 소스에 연결합니다.
• 차트, 그래프, 필터를 사용하여 매력적인 대시보드를 만들어보세요.
• 특정 대상 고객과 비즈니스 요구 사항에 맞춰 보고서를 맞춤화합니다.
• 대시보드에서 효과적으로 협업하고 공유하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Splunk에 대한 이해를 심화하고 Splunk 기초 1에서 얻은 기본 지식을 바탕으로 구축하려는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Splunk의 강력한 검색 명령과 기능을 사용하여 고급 검색을 수행하세요.
• 하위 검색, 통계 명령, 평가 기능을 활용하여 데이터를 분석합니다.
• 고급 시각화 옵션을 사용하여 정교한 보고서와 대시보드를 만드세요.
• 모니터링 및 알림 목적으로 경고 및 예약 보고서를 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 통계 분석을 위해 Stata를 활용하고 이를 R과 통합하려는 중급에서 고급 수준의 컴퓨터 과학 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Stata를 데이터 분석 및 통계 모델링에 효과적으로 활용하세요.
• Stata의 기능을 SPSS 및 R과 비교해보세요.
• 원활한 통계 계산을 위해 Stata를 R과 통합합니다.
• Stata 및 R을 사용하여 워크플로를 개발하고 자동화합니다.

WrenAI는 자연어 쿼리를 신뢰할 수 있는 분석으로 변환하여, 비기술 팀이 신속하고 일관되게 인사이트를 생성할 수 있는 대화형 분석 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 제품 매니저, 분석가, 데이터 챔피언을 대상으로, 대화형 분석을 채택하고 WrenAI로 셀프서비스 BI 기능을 구축하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 신뢰할 수 있는 제품 인사이트를 표출하는 대화형 분석 워크플로우를 설계합니다.
• 일관된 보고를 위한 표준화된 메트릭스 계층을 생성하고 유지합니다.
• 자연어에서 SQL 기능을 효과적으로 사용하여 제품 질문에 답변합니다.
• WrenAI로 구동되는 셀프서비스 대시보드와 가드레일을 제품 워크플로우에 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의와 토론.
• Wren AI와 샘플 데이터셋을 사용한 실습.
• 워크숍: 셀프서비스 대시보드와 대화형 쿼리 세트를 구축합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육을 요청하려면, 연락하여 조정해 주세요.

MSSQL Server 2008을 기반으로 데이터 웨어하우스 환경을 구축하기 위한 기초교육을 진행합니다.

과정 참가자는 MS SQL Server 2008에서 실행되는 데이터 웨어하우스의 설계 및 구축을 위한 기초를 습득합니다.

SSIS을 기반으로 간단한 ETL 프로세스를 구축한 다음 SSAS을 사용하여 데이터 큐브를 설계하고 구현하는 방법에 대한 지식을 얻습니다.

참가자는 OLAP 데이터베이스를 관리할 수 있습니다. 데이터베이스 OLAP 생성 및 삭제, 온라인으로 파티션 변경 사항 처리.

참가자는 스크립팅 XML / A 및 MDX에 대한 지식을 습득하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Splunk을 사용하여 고급 데이터 검색, 분석 및 시각화를 수행하려는 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Splunk 애플리케이션과 기술 추가 기능을 생성합니다.
• 다양한 데이터 입력 방법과 소스를 사용하세요.
• 대규모 데이터 세트의 고급 검색, 분석 및 시각화를 구현합니다.
• 대시보드와 보고서를 맞춤화하고 공유하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python 및 R을 사용하여 거래를 자동화하려는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 알고리즘을 사용하여 특정 단위로 증권을 빠르게 매수 및 매도합니다.
• 알고리즘 거래를 이용해 거래와 관련된 비용을 줄이세요.
• 자동으로 주가를 모니터링하고 거래를 실행합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 교육하는 이 훈련은 데이터 분석가가 데이터 처리와 데이터 시각화를 위해 Alteryx를 사용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• Alteryx를 활용하여 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석을 향상시킬 수 있습니다.
• 코드 없이 ETL 작업을 수행할 수 있습니다.
• Excel과 같은 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육은 데이터 분석을 위해 Alteryx를 사용하고자 하는 데이터 과학자들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Power BI 또는 Excel에서 시각화할 수 있도록 Alteryx에서 데이터를 준비합니다.
• 최소한의 코드로 ETL 작업을 생성하고 수행합니다.
• Alteryx 안에 커스텀 R 코드를 삽입합니다.

"Big Data 및 AI in Banking" 교육 프로그램은 은행 업계 전문가들이 Big Data 및 인공지능의 힘을 활용하기 위해 필수적인 기술과 지식을 습득할 수 있도록 설계되었습니다. 참가자들은 Big Data 및 AI의 기본 개념, 기술, 그리고 은행 부문의 실제 적용 방식을 탐구하게 됩니다. 교육은 이론 강의, 사례 연구, 실습 세션, 그리고 규제적 함의, 윤리적 고려 사항, 그리고 최선의 실천 방식을 논의하는 것을 포함하는 혼합된 접근 방식을 취합니다. 

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

1. 핵심 개념 이해: 참가자들에게 Big Data 및 AI의 기본적인 이해를 제공하며, 특히 은행 부문에서의 중요성을 강조합니다. 
2. 기술 탐구: Hadoop 및 Spark와 같은 핵심 Big Data 기술과 NoSQL 데이터베이스의 관련성을 포함하여 참석자들에게 익숙하게 합니다. 
3. 데이터 소스 활용: 효과적인 은행 운영을 위해 다양한 내부 및 외부 데이터 소스를 식별하고 활용하는 방법을 참가자들에게 가르칩니다. 
4. AI의 응용: 위험 평가, 사기 탐지, 예측 모델링 등 은행 검사에서 AI 기법을 활용하는 방법을 설명합니다. 
5. 데이터 분석 구현: 트렌드 식별 및 은행 문맥에서의 위험 관리를 위한 데이터 분석 방법을 적용하는 기술로 참가자들을 무장시킵니다. 
6. 윤리적 고려 사항 다루기: Big Data 및 AI를 은행에서 사용하는 윤리적 함의를 논의하며, 규제 준수의 중요성을 강조합니다. 
7. 미래 트렌드 준비: 기술 혁신을 탐색하고, Big Data 및 AI를 은행 실천에 통합하는 전략을 개발할 수 있도록 참가자를 준비시킵니다. 

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

리뷰 보기

Communication의 서비스 제공 업체 (CSP)는 비용을 줄이고 사용자당 평균 수입 (ARPU)을 최대화하는 데 압박을 받고 있으며, 동시에 훌륭한 고객 경험을 보장하지만 데이터 볼륨은 계속 증가합니다. 글로벌 모바일 데이터 트래픽은 2016 년에 합성 연간 성장률 (CAGR)으로 성장하여 매월 10.8 exabytes에 도달 할 것입니다.

한편, CSP는 전화 세부 사항 기록 (CDR), 네트워크 데이터 및 고객 데이터를 포함하여 큰 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터를 완전히 활용하는 회사는 경쟁력있는 경계를 얻습니다. The Economist Intelligence Unit의 최근 설문 조사에 따르면 데이터 지향적 인 의사 결정을 사용하는 회사는 생산성 증가 5-6 %를 누리고 있습니다. 그럼에도 불구하고 회사의 53 %는 귀중한 데이터의 절반만 사용하고 있으며 응답자의 4 분의 1은 유용한 데이터의 엄청난 양이 실패한다고 지적했습니다. 데이터 볼륨은 너무 높아서 수동 분석은 불가능하며 대부분의 유산 소프트웨어 시스템은 유지할 수 없으며 귀중한 데이터가 무시되거나 무시됩니다.

Big Data & Analytics’ 고속, 확장 가능한 대형 데이터 소프트웨어로, CSP는 더 적은 시간 내에 더 나은 의사 결정을 위해 모든 데이터를 광산 할 수 있습니다. 다른 Big Data 제품 및 기술은 대형 데이터에 대한 인식을 수집, 준비, 분석 및 제시하기위한 최종 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 응용 분야에는 네트워크 성과 모니터링, 사기 탐지, 고객 탐지 및 신용 위험 분석이 포함됩니다. Big Data & 분석 제품 스케일 데이터 테라비트를 처리하지만 이러한 도구의 구현은 클라우드 기반 데이터베이스 시스템의 새로운 유형을 필요로 Hadoop 또는 대규모 스케일 병렬 컴퓨팅 프로세서 (KPU 등)

이 과정은 Telco를위한 Big Data BI에서 작동하며 CSP가 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 수입 흐름을 열기 위해 투자하는 모든 새로 나타나는 영역을 다루고 있습니다. 이 과정은 Telco에서 Big Data BI의 전체 360 학점을 제공하여 의사 결정자와 관리자가 생산성과 수익을 위해 Telco에서 Big Data BI의 가능성에 대한 매우 광범위하고 포괄적 인 통찰력을 가질 수 있도록합니다.

코스 목표

이 과정의 주요 목적은 Telecom Business의 4 분야에서 새로운 Big Data 비즈니스 인텔리전스 기술을 소개하는 것입니다 (Marketing/판매, 네트워크 운영, 금융 운영 및 고객 관계 Management). 학생들은 다음과 같이 소개됩니다 :

• 소개 Big Data-어떻게 4Vs (량, 속도, 다양성 및 진실성)에서 Big Data- 텔코 관점에서 생성, 추출 및 관리
• 어떻게 Big Data 분석은 유산 데이터 분석과 다릅니다
• 내부 정당화 Big Data -Telco 관점
• Hadoop 생태계에 대한 소개 - Hive, 돼지, SPARC와 같은 모든 Hadoop 도구에 대한 인식, 언제 그리고 어떻게 그들이 문제를 해결하는 데 사용되는지 Big Data
• 어떻게 Big Data 분석을 위해 추출되는 분석 도구-어떻게 Business Analysis’s 통증 포인트 수집 및 데이터 분석을 통합 Hadoop 다이어트 접근 방식을 통해 줄일 수 있는지
• Telco에 대한 Insight 분석, 시각화 분석 및 예측 분석의 기본 소개
• 고객 Churn 분석 및 Big Data-how Big Data 분석은 Telco 사례 연구에서 고객 Churn 및 고객 불만을 줄일 수 있습니다.
• 네트워크 실패 및 서비스 실패 분석 네트워크 메타 데이터 및 IPDR
• 금융 분석 - 사기, 납치 및 판매 및 운영 데이터에서 ROI 추정
• 고객 인수 문제-목표 마케팅, 고객 분류 및 판매 데이터의 크로스 판매
• 소개 및 모든 Big Data 분석 제품의 요약 및 그들이 Telco 분석 공간에 적합한 곳
• 결론 - 조직에 소개하기 위해 단계별 접근 방식을 취하는 방법 Big Data Business Intelligence

목표 관객

• 네트워크 운영, 금융 관리자, CRM 관리자 및 Telco CIO 사무실의 최고 IT 관리자.
• Business 텔코의 분석가
• CFO 사무실 관리자 / 분석가
• 운영 관리자
• QA 관리자

대한민국에서 강사가 주도하는 이 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하는 사고방식, 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하는 방법, 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기 위해 이러한 기술을 구현하는 방법을 배웁니다. 전 세계 법 집행 기관의 사례 연구를 검토하여 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조사 중에 스토리를 조각해내기 위해 Big Data 기술을 기존 데이터 수집 프로세스와 결합합니다.
• 데이터 분석을 위한 산업용 빅데이터 저장 및 처리 솔루션을 구현합니다.
• 범죄 수사에 데이터 중심적 접근 방식을 적용하는 데 가장 적합한 도구와 프로세스를 도입하기 위한 제안을 준비하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클러스터 분석을 위해 SAS에서 R을 사용하여 프로그래밍하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 마이닝을 위해 클러스터 분석 사용
• 클러스터링 솔루션을 위한 마스터 R 구문.
• 계층적 및 비계층적 클러스터링을 구현합니다.
• 비즈니스 운영을 개선하는 데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 내립니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 Alteryx를 사용하여 데이터를 시각화 및 분석을 준비하려는 데이터 과학자를 대상으로 하는 실시간 교육입니다.

이 교육을 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Alteryx를 사용하여 나중에 시각화할 데이터를 준비합니다.
• 코드 없이 ETL 작업을 수행합니다.
• Alteryx를 활용하여 비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 분석을 향상시킵니다.

Apache Druid 는 Java 작성된 오픈 소스, 열 중심의 분산 데이터 저장소입니다. 대량의 이벤트 데이터를 신속하게 수집하고 해당 데이터에 대해 짧은 대기 시간 OLAP 쿼리를 실행하도록 설계되었습니다. Druid는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에서 대량의 실시간 및 과거 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 최종 사용자를위한 빠른 대화식 분석 대시 보드를 제공하는 데 적합합니다. Druid는 Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal 및 Yahoo와 같은 회사에서 사용합니다.

이 강사 주도 라이브 코스에서 데이터웨어 하우스 솔루션의 한계를 살펴보고 Druid가 이러한 기술을 보완하여 유연하고 확장 가능한 스트리밍 분석 스택을 형성하는 방법에 대해 논의합니다. 실습 환경에서 Druid 기반 솔루션을 구현하고 테스트 할 수있는 기회를 제공하는 많은 예제를 살펴 봅니다.

코스의 형식

• 강의, 강의, 실습, 때때로 이해도를 측정하기위한 시험

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 IBM Cognos을 데이터 분석 및 보고에 사용하려는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터에 대한 통찰력을 분석하고 공유합니다.
• 사업 성과를 시각화하세요.
• AI 지원 준비를 사용하여 데이터 소스를 정리하고 결합합니다.
• IBM Cognos AI에 내장된 분석 기능으로 데이터의 숨겨진 패턴을 밝혀내세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 JasperReports을 사용하여 비즈니스 데이터를 보고 상호 작용하는 방법과 휴대전화 및 태블릿에서 볼 수 있는 보고서 및 대시보드를 만들고 디자인하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• JasperSoft ETL 프로젝트 설정 및 구성
• ETL 작업 설계 및 실행
• iReport를 사용하여 차트, 이미지, 하위 보고서 및 교차 탭을 생성합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Metabase을 사용하여 비즈니스 인텔리전스 분석 및 보고를 위해 데이터를 수집, 쿼리 및 시각화하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 시각화 및 대시보드 구축을 시작하려면 Metabase을 설정하고 설치하세요.
• Metabase에서 데이터를 쿼리하고, 집계하고, 시각화하는 방법을 알아보세요.
• Metabase의 기능과 도구를 사용하여 SQL개의 쿼리를 작성하세요.
• 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 분석 차트와 대시보드를 구축하세요.
• Metabase 사용 및 일반적인 문제 해결에 대한 모범 사례와 팁을 알아보세요.

대화 형 대시 보드 준비를 위해 데이터 가져 오기 및 변환 방법 배우기

Power BI 는 가장 널리 사용되는 Data Visualization 도구 및 Business Intelligence 도구 중 하나입니다. Power BI 는 다양한 소스에서 데이터를 가져 와서 데이터를 변환하고 아름다운 보고서를 만드는 데 사용되는 데이터 커넥터, 응용 프로그램 및 소프트웨어 서비스의 모음입니다.

Power BI 를 사용하면 모바일, 태블릿 등을 사용하여 액세스 할 수 있도록 조직에 게시 할 수 있습니다.이 Power BI 자습서에서는 여러 데이터 소스, 데이터 변환 및 연결에 대한 단계별 접근 방법을 소개합니다 차트, 표, 행렬,지도 등과 같은 보고서

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)은 데이터 통합,보고, 대시 보드 및로드 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 패키지입니다.

이 강사 주도의 실제 교육에서 참가자는 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)의 기능을 최대화하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) 설치 및 구성
• Pentaho CE 도구의 기본 사항 및 기능 이해
• Pentaho CE를 사용하여 보고서 작성
• 타사 데이터를 Pentaho CE에 통합
• Pentaho CE에서 큰 데이터 및 분석 작업

청중

• 프로그래머
• BI 개발자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Qlik Sense에서 연관 모델을 개발하려는 데이터 분석가와 웹 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학에 Qlik Sense를 적용하세요.
• Qlik Sense 인터페이스를 사용하고 탐색하세요.
• AI 상호 작용을 통해 데이터를 이해하는 인력을 구축하세요.
• Qlik Sense로 데이터 중심 기업을 만들어보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 조직 내 의사 결정을 지원하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QliKView를 사용하여 데이터를 분석하고 표시합니다.
• QlikView의 데이터 검색을 활용하여 의사 결정을 지원하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QlikView 스크립팅을 통해 다양한 소스의 데이터를 변환합니다.
• QlikView을 사용하여 데이터 모델을 구축합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Redash를 사용하여 SQL 기반 쿼리를 실행하고 여러 소스의 데이터를 시각화하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 시각화 및 대시보드 생성을 시작하려면 Redash를 설정하고 설치하세요.
• Redash를 Postgres, MongoDB, Databricks 등과 같은 다양한 데이터 소스에 연결합니다.
• 여러 데이터베이스 소스에서 복잡한 데이터를 쿼리하고 결합하는 방법을 알아보세요.
• SQL개의 쿼리를 작성하고 실행하며 협업 데이터 시각화 및 대시보드를 구축합니다.
• Redash의 API 엔드포인트를 사용하여 다른 웹 애플리케이션과의 통합을 활성화합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 데이터 관리, 데이터 분석 등을 위해 SAS에서 프로그래밍하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 효율적인 SAS 프로그램을 작성하기 위한 마스터 매크로입니다.
• 예측 모델링을 통해 모델을 훈련하고 보이지 않는 데이터에 대해 예측합니다.
• 데이터 시각화를 위한 차트와 플롯을 만듭니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Splunk을 사용하여 데이터를 검색, 분석 및 시각화하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Splunk을 설치하고 구성합니다.
• 모든 종류의 기계 데이터를 수집하고 색인화합니다.
• 대규모 데이터 세트의 실시간 검색, 분석 및 시각화를 구현합니다.
• 복잡한 대시보드와 보고서를 만들고 공유하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Splunk 인덱서에 데이터를 가져오고 Splunk에서 데이터를 조작하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 입력 방법과 소스를 사용하세요.
• Forwarder를 설치, 구성, 관리 및 모니터링합니다.
• Splunk의 원시 데이터를 조작합니다.
• Splunk 진단을 생성합니다.

SSAS (SQL Server Analysis Services)는 여러 데이터베이스, 테이블 또는 파일에 걸쳐 데이터를 분석하기 위한 Microsoft SQL 서버 트랜잭션 처리(OLAP) 및 데이터 마이닝 도구입니다. SSAS에서 제공하는 의미 데이터 모델은 Power BI, Excel, Reporting Services 및 기타 데이터 시각화 도구와 같은 클라이언트 애플리케이션에서 사용됩니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)에서 참가자는 SSAS를 사용하여 데이터베이스 및 데이터웨어하우스에 있는 방대한 양의 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• SSAS 설치 및 구성
• SSAS, SSIS과 SSRS의 관계를 이해하세요.
• 다차원 데이터 모델링을 적용하여 데이터에서 비즈니스 통찰력을 추출합니다.
• OLAP(온라인 분석 처리) 큐브 디자인
• MDX(Multidimensional Expressions) 쿼리 언어를 사용하여 다차원 데이터 쿼리 및 조작
• SSAS를 사용하여 실제 BI 솔루션 배포

청중

• BI(Business 인텔리전스) 전문가
• 데이터 분석가
• Database 및 데이터웨어하우징 전문가

과정 형식

• 대화형 강의 및 토론
• 많은 연습과 연습
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현

코스 사용자 정의 옵션

• 본 교육은 Microsoft SQL Server 및 SSAS의 최신 버전을 기반으로 진행됩니다.
• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Stata을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 주요 관심 변수와 사건을 예측하기 위한 통계 모델을 만듭니다.
• 설명적 시각화, 요약 표, 빈도 등을 생성합니다.
• 데이터 분석에 적합한 대규모 데이터 세트를 관리하고 구조화합니다.

이 강사 주도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석가가 통계 분석을 위해 Stata과 R을 사용하여 빅데이터를 분석하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 주요 관심 변수와 사건의 예측을 위한 통계 모델을 생성합니다.
• 설명적 시각화, 요약 테이블, 빈도수 등을 생성합니다.
• 데이터 분석을 준비하기 위해 대규모 데이터베이스를 관리하고 구조화합니다.