서울 통계 과정

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DFSS를 사용하여 설계 단계 시작부터 제품이나 프로세스에 품질이 내장되도록 하려는 중급 엔지니어와 설계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DFSS(Design Six Sigma)의 원리와 개념을 이해합니다.
• DMAIC(정의, 측정, 분석, 개선, 제어) 및 DMADV(정의, 측정, 분석, 설계, 검증) 방법론을 알아보세요.
• DFSS 도구와 기술을 적용하여 프로세스를 설계하고 최적화합니다.
• DFSS 프로젝트를 효과적으로 관리하고 이끌 수 있는 기술을 개발합니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 블랙 벨트 수준의 Six Sigma DMAIC 방법론에 대한 심층적인 이해를 원하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 프로젝트에 중점을 두고 정의, 측정, 분석, 개선 및 제어 단계에 대한 포괄적인 이해를 발전시킵니다.
• 데이터 기반 의사결정을 위한 고급 통계 분석 기술에 대한 전문 지식을 얻으세요.
• 대규모 Six Sigma 프로젝트를 주도하고 프로젝트 팀을 효과적으로 관리합니다.
• 조직의 목표와 전략에 부합하는 중요한 프로세스 개선을 구현합니다.

R Markdown은 실행 가능한 R 코드와 서술적 텍스트를 결합하여 동적이며 재현 가능한 문서를 생성하는 저작 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 내부 문서, 연구 출판물, 웹 게시용으로 R Markdown을 활용하여 자동화된 동적 보고서를 생성하고자 하는 초보부터 중급 수준의 R 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 코드 조각과 서식이 적용된 텍스트가 포함된 R Markdown 문서를 생성합니다.
• HTML, PDF, Word 등의 다양한 형식으로 출력을 생성합니다.
• 매개변수화된 보고서와 조건부 논리로 동적 콘텐츠를 생성합니다.
• 테마, 템플릿, LaTeX를 사용하여 문서의 외관을 맞춤 설정하고 프로페셔널한 표현을 합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 실무를 수행합니다.

강좌 맞춤 설정 옵션

• 이 강좌의 맞춤 교육을 요청하시려면 저희에게 문의하여 안내를 받으세요.

이 강사 주도형 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 DMAIC 방법론을 종합적으로 이해하고 효과적인 Six Sigma 그린 벨트의 역할을 준비하길 원하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Six Sigma의 정의, 측정, 분석, 개선, 통제 단계에 대한 깊은 이해를 얻습니다.
• DMAIC 각 단계에서 다양한 Six Sigma 도구 및 기술을 효과적으로 적용할 수 있습니다.
• 프로세스 개선을 위한 통계적 분석을 수행하고 해석할 수 있습니다.
• Six Sigma 프로젝트를 계획, 실행, 관리할 수 있습니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 린과 시그마 원리를 이해하고 이를 통합하여 비즈니스 프로세스를 개선하길 원하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 린 시그마 원리를 탄탄히 이해할 수 있습니다.
• 불량의 원인을 제거하고 변동성을 최소화하여 프로세스 품질을 개선하는 시그마 방법론을 사용할 수 있습니다.
• 린과 시그마 방법론을 통합하여 더 효율적이고 효과적인 프로세스 개선을 실현할 수 있습니다.
• 5S, 카이젠, 프로세스 매핑 등의 린 시그마 도구와 기법을 옐로 벨트가 프로세스 개선 프로젝트에서 적용할 수 있도록 가르칠 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(서울, 온라인 또는 대면)은 자신의 조직에서 중요한 프로세스 개선 프로젝트를 이끌고자 하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Lean과 Six Sigma 방법론이 어떻게 결합되어 프로세스 개선에 활용되는지 포괄적으로 이해합니다.
• Define, Measure, Analyze, Improve, and Control 단계에서 깊은 지식과 적용 기술을 습득합니다.
• 데이터 주도형 의사결정 및 프로세스 분석을 위한 고급 통계 도구를 활용할 수 있습니다.
• Lean Six Sigma 프로젝트를 효과적으로 이끌고 관리할 수 있습니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석가 및 데이터 시각화를 위해 Tableau, Python, R 및 SQL을 사용하고 통합하는 방법을 배우고 싶은 모든 사람을 대상으로 합니다. 그리고 분석.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python, R 및 SQL을 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
• Tableau를 사용하여 데이터 시각화를 통해 통찰력을 창출하세요.
• 비즈니스 운영을 위해 데이터 기반 결정을 내립니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이러한 도구를 사용하여 데이터를 정리하고 분석하고, 통계적 예측을 하고, 통찰력 있는 시각화를 만들고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석을 위한 Python, R, Power Query, Power BI의 기본을 이해합니다.
• Python 및 Power Query를 사용하여 데이터 세트를 정리하고 구성합니다.
• R을 사용하여 통계 분석과 예측을 수행합니다.
• Power BI을 사용하여 전문적인 대시보드와 보고서를 만드세요.
• 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 통합하고 분석합니다.

이 강사 주도형 실시간 훈련(서울, 온라인 또는 현장)은 복잡한 Six Sigma 프로젝트를 처리하고 Six Sigma와 Lean 구현에서 리더십 역할을 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 고급 Six Sigma 및 Lean 방법론과 도구에 대한 깊은 이해를 개발합니다.
• 조직 전략과 연계된 복잡한 프로세스 개선 프로젝트를 주도합니다.
• 복잡한 통계 분석을 수행하고 데이터 기반 의사결정을 내립니다.
• 변화를 효과적으로 이끌고 지속적인 향상 문화를 구축합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 시그마 6 방법론과 그 원칙에 대해 더 깊은 이해를 원하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다. 또한 DMAIC 프로세스를 마스터하고 싶어 하는 분들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 화이트 벨트 과정에서 다루어진 기본 원칙을 넘어 더 깊은 지식을 습득합니다.
• DMAIC 프로세스를 마스터하고 고급 시그마 6 도구를 배웁니다.
• 시그마 6 프로젝트 팀에 효과적으로 기여하고 그린 벨트 및 블랙 벨트와 협력하는 방법을 배웁니다.
• 시그마 6 방법론을 실제 비즈니스 프로세스에 적용하여 개선합니다.

Shiny는 JavaScript이나 복잡한 웹 프레임워크에 대한 지식이 없더라도 R을 통해 직접적으로 상호작용하고 동적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 R 패키지입니다.

이 강사는 중급 R 사용자를 대상으로, Shiny를 사용하여 데이터 시각화, 사용자 상호작용, 그리고 보고를 위한 사용자 정의 웹 애플리케이션을 구축하고 배포하는 방법을 배우게 됩니다. (온라인 또는 현장)

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Shiny와 R을 사용하여 상호작용하는 웹 애플리케이션을 생성합니다.


• 반응형 요소와 동적인 입력으로 사용자 인터페이스를 설계합니다.


• 데이터 시각화와 보고 기능을 Shiny 앱에 통합합니다.


• Shiny Server나 Posit Cloud를 통해 로컬 또는 온라인에서 Shiny 앱을 배포하고 공유합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강의와 토론.


• 많은 연습과 문제풀이.


• 실습 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 연결하여 조치를 취하십시오.

이 강사 주도의 실시간 교육은 서울(온라인 또는 현장)에서 초보 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 식시그마 방법론과 원칙에 대한 기본적인 이해를 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있을 것입니다:

• 식시그마의 기초를 이해하고 DMAIC 프로세스를 배웁니다.
• 식시그마 프로젝트에서 화이트 벨트의 역할과 책임을 이해합니다.
• 식시그마 원칙을 적용하여 조직 내 개선 기회를 식별하고 식시그마 프로젝트를 지원하는 방법을 배웁니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육 과정(온라인 또는 현장)은 여러 요인 간의 인과관계를 이해하고자 하는 과학자들이 Design of Experiments (DoE)을 학습하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 설계된 실험의 다른 접근법에 비해 갖는 장점을 이해합니다.
• 요인들 간의 인과관계와 상호작용을 이해합니다.
• 성공적인 실험 수행을 위한 최선의 방법과 지침을 학습합니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 훈련(서울 온라인 또는 현장)은 경제계량학의 기본 원리를 배우고 마스터하고자 하는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 경제계량학의 기본 원리를 배우고 이해합니다.
• Eviews와 리스크 시뮬레이터를 활용합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육은 중급에서 고급 수준의 컴퓨터 과학 전문가들을 대상으로 Stata를 활용하여 통계 분석을 수행하고 R과 통합하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 데이터 분석과 통계 모델링을 위해 Stata를 효과적으로 사용합니다.
• Stata의 기능을 SPSS와 R과 비교합니다.
• Stata를 R과 통합하여 원활한 통계 컴퓨팅을 수행합니다.
• Stata와 R을 사용하여 워크플로를 개발하고 자동화합니다.

R 은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽에 사용되는 인기 있는 오픈 소스 환경입니다. 이 과정에서는 학생들에게 R 프로그래밍 언어를 소개합니다. 언어 기초, 라이브러리 및 고급 개념을 다룹니다. 실제 세계의 데이터를 이용한 고급 데이터 분석과 그래프 작업을 포함합니다.

대상

개발자/데이터 분석가

기간

3일

형식

강의와 실습

데이터 분석은 오늘날 비즈니스에서 중요한 도구입니다. 우리는 실용적인 실무 데이터 분석 기술을 개발하는 데 중점을 두겠습니다. 이 과정의 목표는 참가자들이 질문에 대한 증거 기반 답변을 제공하도록 돕는 것입니다:

어떤 일이 일어났나요?

• 데이터 처리 및 분석
• 정보성 데이터 시각화 생성

어떤 일이 일어날까요?

• 미래 성과 예측
• 예측 평가

어떤 일이 일어나야 하나요?

• 데이터를 증거 기반 비즈니스 결정으로 변환하기
• 프로세스 최적화

엑셀에서 금융 데이터 분석 과정은 금융 애널리스트와 회계사에게 복잡한 계산과 보고서를 자동화하기 위한 고급 기술을 제공합니다. 재무 함수의 핵심 원칙, INDEX-MATCH 조회, 데이터베이스 쿼리, 피벗 테이블, 피벗 차트 및 외부 데이터 통합을 다룹니다. Goal Seek, Solver, 분석 도구 모음 및 반복 워크플로우 자동화를 위한 VBA 매크로로 심화 학습합니다. 전문가들이 원시 데이터를 전략적 계획을 위한 실행 가능한 재무 인사이트와 정확한 예측으로 전환할 수 있도록 돕습니다.

이 강사 주도형 실시간 훈련 과정인 서울(온라인 또는 현장)은 R을 활용하여 워크플로우 속도를 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 복잡한 분석 작업을 수행하고자 하는 중급 수준의 고급 R 사용자를 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되면 참가자는 재사용 가능한 함수를 생성하고, 데이터 워크플로우를 개선하며, 코드를 디버깅하고 최적화하여 재현 가능한 보고서를 작성할 수 있게 됩니다.

빅데이터는 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 이 빅데이터 솔루션은 Google에서 처음 개발되었으며, 이후 다양한 오픈 소스 프로젝트를 영감을 주었습니다. R은 금융 산업에서 인기가 높은 프로그래밍 언어입니다.

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 인스트럭터 주도의 실시간 훈련으로, R 프로그래밍을 사용하여 데이터를 조작하고 기본적인 데이터 분석을 수행하며 통찰력을 위한 강력한 시각화를 생성하길 원하는 초보 수준의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 기초를 이해합니다.
• 기본적인 데이터 과학 프로세스를 적용합니다.
• 데이터의 시각적 표현을 만듭니다.

이 코스는 이미 데이터 과학과 통계에 대한 배경 지식을 갖춘 사람들을 대상으로 합니다. 제공되는 설명은 이미 개념에 익숙한 사람들에게는 상기시키는 역할을 하고, 적절한 배경을 가진 사람들에게는 정보를 제공하는 역할을 합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 Python과 R을 KNIME에서 프로그래밍하기를 원하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• KNIME에서 머신러닝 모델을 계획, 구축 및 배포합니다.
• 운영에 대한 데이터 기반 결정을 내립니다.
• 데이터 과학 프로젝트를 전반적으로 수행합니다.

통계 분석에 대한 신뢰성을 구축하는 것은 품질 보증과 분석적 의사결정을 위한 산업 표준 도구인 Minitab부터 시작됩니다. 서술 통계, 분포 모델링, 회귀 방법, 실험 설계, 공정 모니터링을 위한 관리도 등 핵심 기법을 살펴봅니다. 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 신호를 도출하기 위해 신뢰구간, 가설 검정, 분산 분석 워크플로우를 활용할 수 있도록 실무 능력을 향상시킵니다.

서울에서 제공되는 이 강사진 직접 진행 실시간 강좌는 식스 시그마 원칙과 BPMN 2.0 모델링을 활용하여 실용적인 프로세스 개선 기법을 마스터하고자 하는 프로세스 부서 담당자 및 운영 팀원을 대상으로 합니다.

통계학 수준 1은 데이터 전문가를 위한 핵심 통계 기법과 측정 방법을 다룹니다. 데이터 분포의 시각화 및 요약, 정규 분포 패턴 이해, 그리고 평균, 중앙값, 최빈값, 표준 편차, 분산을 포함한 주요 분석 지표 계산 등을 심도 있게 학습합니다. 이 과정은 참여자들이 현실세계의 데이터셋을 다루고 근거 기반의 결과를 도출하는 데 필요한 기초를 제공합니다. 데이터 과학 및 분석을 위해 강력한 정량적 기초를 쌓고자 하는 분들에게 적합합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Stata와 R을 사용하여 통계 분석을 위한 빅데이터를 분석하길 원하는 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 주요 관심 변수와 사건을 예측하기 위한 통계 모델을 생성합니다.
• 설명적 시각화, 요약 표, 빈도 등을 생성합니다.
• 대규모 데이터베이스를 관리하고 구조화하여 데이터 분석을 준비합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 Tableau를 위해 R로 프로그래밍하고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

• Tableau에서 R을 활용한 분석 구현.
• R의 학습 알고리즘을 사용하여 Tableau에 값을 반환.
• Tableau에서 R 함수의 구조화 및 시각화.
• 비즈니스 운영을 위한 데이터 주도 결정-making.

이 강사 주도 실습 과정은 서울(온라인 또는 현장) 에서 복잡한 시각화 구축, 대시보드 최적화, 고급 데이터 분석을 위해 Tableau 를 사용하고자 하는 고급 레벨의 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자는 고급 사용을 위해 Tableau 를 설치하고 구성하며, 고급 계산을 생성하고, 상호작용형 대시보드를 설계하고, 성능을 최적화할 수 있게 됩니다.

설명: 

이 코스는 R 사용자가 크로스 브라우저 스크립트와 HTML, Java, CSS을 배우지 않고도 웹 앱을 만들 수 있도록 가르치는 코스입니다.

목표:

Shiny 앱이 어떻게 작동하는지 기본 개념을 다룹니다.

Shiny 라이브러리의 모든 일반적으로 사용되는 입력/출력/렌더링/패널링 함수를 다룹니다.

이 강사는 직접 가르치는 온라인 또는 오프라인 라이브 트레이닝으로, 중간 수준의 데이터 분석가 및 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정은 R을 사용하여 시간 시리즈 예측을 수행하고 데이터 분석 워크플로를 자동화하기를 원하는 분들을 위해 마련되었습니다.

이 훈련을 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• R에서 예측 기술의 기본 원리를 이해합니다.
• 지수 평활화 및 ARIMA 모델을 시간 시리즈 분석에 적용합니다.
• ‘forecast’ 패키지를 사용하여 정확한 예측 모델을 생성합니다.
• 비즈니스 및 연구 응용을 위한 예측 워크플로를 자동화합니다.