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    • 로컬 비즈니스 브랜딩 과정

      본 강좌는 로컬 비즈니스분야에서 AI 기술을 활용하여 데이터를 기반으로 한 합리적 의사결정을 할 수 있고, 마케팅 전략 및 SNS 홍보를 학술적 이론과 실제 적용 사례를 통해 심도 있게 이해하며, 인공지능 도구와 최신 분석 기법으로 현장에 즉시 활용 가능한 실무 능력 배양할 수 있습니다.

      총 주차 18 강좌 수 3
    강좌소개
    강좌소개
    • 로컬 비즈니스분야에서 AI 기술을 활용하여 데이터를 기반으로 한 합리적 의사결정을 할 수 있고, 마케팅 전략 및 SNS 홍보를 학술적 이론과 실제 적용 사례를 통해 심도 있게 이해하며, 인공지능 도구와 최신 분석 기법으로 현장에 즉시 활용 가능한 실무 능력을 배양
    학습목표
    • 소상공인 현장에서 활용 가능한 통계 및 데이터 분석 기법을 이해하고 데이터 수집, 시각화, 예측 모델링 기법을 습득한다.
    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 2025. 10. 20.(월)~2026. 1. 18.(일)
    • 강좌운영기간 : 2025. 11. 17.(월)~2026. 1. 25.(일)
    이수 및 평가기준

    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    데이터 분석의 중요성

    1-1

    -데이터 분석의 중요성

    -소기업 경영에서의 데이터 분석

    퀴즈

    1-2

    -숫자로 보는 소기업 경영

    -통계의 기본 용어 및 개념 정리

    퀴즈

    1-3

    -AI 소기업의 새로운 도우미

    -AI의 주요 개념 및 활용사례

    퀴즈

    2

    데이터 수집 및 전처리

    1-1

    -소기업 데이터 수집 전략

    -내외부 데이터 수집 방법

    퀴즈

    1-2

    -데이터 정제의 기술

    -결측치 처리, 이상치 탐지 및 데이터 정규화 기법

    퀴즈

    1-3

    -AI와 함께하는 데이터 클리닝

    -AI 기반 데이터 정제 도구 소개 및 사용법

    토론, 퀴즈

    3

    탐색적 데이터 분석과 시각화

    1-1

    -탐색적 데이터 분석(EDA) 기초

    -데이터 분포, 상관관계 분석 기본 원리

    퀴즈

    1-2

    -데이터 시각화 기법

    -다양한 그래프 종류(막대, , 파이 등)와 시각화 도구

    퀴즈

    1-3

    -AI와 데이터 시각화의 결합

    -AI를 활용한 데이터 클러스터링 및 패턴 분석

    과제, 퀴즈

    4

    예측 모델링 기초

    1-1

    -예측 모델링의 개념과 필요성

    -예측 모델링의 개념 및 비즈니스 활용 사례

    퀴즈

    1-2

    -기본 머신러닝 알고리즘 소개

    -회귀, 분류 알고리즘 등 기초 모델 소개

    퀴즈

    1-3

    -AI 예측 모델링 실습

    -데이터를 활용한 예측 모델 구축 및 해석

    토론, 퀴즈

    5

    모델 평가와 데이터 기반 의사결정

    1-1

    -모델 평가 지표와 검증

    -정확도, 정밀도, 재현율 등 평가 지표 및 모델 검증 방법 소개

    퀴즈

    1-2

    -데이터 기반 의사결정 프로세스

    -분석결과의 비즈니스 전략 반영

    퀴즈

    1-3

    -AI 분석 결과를 활용한 전략 수립

    -예측 모델 결과 기반 마케팅 및 운영 전략 수립

    과제, 퀴즈

    6

    종합 실습과 미래 전망

    1-1

    -종합 프로젝트 기획

    -프로젝트 목표 설정 및 분석 계획 수립

    -

    1-2

    -프로젝트 실행 및 중간 점검

    -AI 도구 활용 결과 분석 및 중간 피드백 공유

    -

    1-3

    -결과 발표와 미래 전망

    -프로젝트 결과 발표와 향후 데이터 분석 트렌드 전망

    프로젝트 발표

    기말고사

    미리보기
    강좌운영진
    • 송해근

      □ 전주대학교 미래융합대학 미네르바학부 기술경영공학전공 전임교수

      □ 전주대학교 평생학습지원센터장

      □ 기술경영공학전공, 서비스경험디자인, 데이터분석기초, 빅데이터분석,

           데이터경험디자인 등 데이터 분석 및 마케팅 관련 강의 진행


    기타·문의처
    전주대학교 평생학습지원센터 / Tel. 063-220-3219

    분야 인문 (인문과학)

    난이도 -

    운영기관 전주대학교(AID)

    이수증 미발급

    주차 6 주

    학습인정시간 18시간 00분 (11시간 50분)

    수강신청기간 25.10.20 ~ 26.02.28

    강좌운영기간 25.11.17 ~ 26.02.28

    전화번호 063-220-3219

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)