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과목소개

과목소개

경영학 분야

빅데이터와경영(Big Data & Businesss)

빅데이터의 개념과 의미, 관련 기술 및 정책 등을 살펴보고, 기업의 생산성 향성, 문제 해결, 과학적 의사결정 등에 빅데이터를 활용한 국내외 사례를 분석한다. 이 과목은 국내 빅데이터 분야 최고 전문가들의 특강 시리즈로 개설된다.

마케팅커뮤니케이션(Marketing Communication)

마케팅 기초 이론으로부터 목표 소비자와 목표 시장 분석, 상품 가치 창출 전략, 브랜드 컨셉 전략 수립, 데이터 기반 마케팅 등을 학습한다. 또한 소비자 행동 심리를 분석하여 기업 마케팅에 활용할 수 있는 이론과 실습 교육을 통해 마케팅 인사이트를 함양한다.

CRM과비즈니스인텔리전스(CRM & Business Intelligence)

기업의 제반 경영 활동으로부터 발생하는 산재된 정보를 통합하고 체계적으로 분석하여 고객관계관리와 신속ㆍ정확한 경영의사결정을 위한 유용한 지식으로 활용할 수 있는 이론, 기술, 프로세스, 전략 등을 학습한다.

빅데이터와시스템트레이딩(Big Data & System Trading)

트레이딩시스템의 개념과 전체구조를 이해하고 포트폴리오 이론을 통한 위험과 수익 구조를 파악한 후, 트레이딩에 필요한 각종 기술적 지표와 이에 대한 다양한 분석방법을 학습한다. 또한 소셜미디어 데이터 등 빅데이터를 분석해 투자정보를 추출하고 이를 다시 트레이딩과 연계하는 기법을 연구한다.

비즈니스인사이트와의사결정(Business Insight & Decision Making)

의사결정나무, 민감도분석, 기대효용모형, 다기준의사결정, 집단의사결정, 게임이론 등의 대안 평가 및 선택 기법들을 중심으로, 바람직한 경영목표 달성을 위해 여러 가지 대안들의 특성을 체계적으로 분석ㆍ검토함으로써 최적의 대안을 선택하는 과정을 이론과 실습을 병행하여 교육한다.

경영최적화와시뮬레이션(Business Optimization & Simulation)

비즈니스 환경하에서 기업이 당면한 의사결정 문제를 모형화하고 실험하기 위해 필요한 기본 개념을 설명한다. 또한 다양한 최적화 기법에 대한 학습을 통해 모형화에 필요한 조건을 규명하고 수리적 분석과 시뮬레이션을 통해 획득한 결과를 해석을 할 수 있는 역량을 증진시키는데 중점을 둔다.

소셜미디어마케팅(Social Media Marketing)

기존의 마케팅 전략과 방법론을 블로그, SNS, UCC 등 소셜미디어에 적용하는 방법을 다룬다. 소셜미디어의 특징과 프로세스 분석, 소셜마케팅믹스, 소셜미디어 마케팅 기획, 블로그 마케팅, 트위터 마케팅, 페이스북 마케팅, 소셜미디어의 효과 측정 등을 학습한다.

정보사회와소셜네트워크(Information Society & Social Networks)

사회학적 관점에서 정보화 사회에서 나타나는 인간의 행위와 사회적 현상을 이해하고, 정보기술이 초래할 사회의 변화상에 대해 다룬다. 또한 소셜 네트워크의 개념 및 소설 네트워크 분석기법의 원리를 이해하고, 소셜 네트워크 분석이 경영 분야에 어떻게 활용될 수 있는지 프로젝트의 수행을 통해 학습한다.

인문학과현대경영(Human Sciences & Modern Management)

인문학적 관점에서 경영학의 역할과 가치를 새롭게 조명하는 과목이다. 인간의 사상 및 문화를 탐구하는 학문인 인문학을 경영학에 접목하여 기업경영에서 의미 있는 통찰을 얻기 위한 접근법과 전략을 다루고, 윤리경영, 창조경영, 경영혁신, 위기경영, 감성경영 등 현대의 기업경영에 이를 적용한 다양한 사례를 심도 있게 분석한다.

통계학 분야

R-선형통계(Linear Statistics with R)

통계학의 기본개념을 비롯하여 회귀모형의 설정과 적합, 모형진단 등을 다룬다. 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모형, 설명변수 선택 등을 R을 이용한 실제 데이터분석을 통해 습득하고 R을 사용한 Hadoop 환경에서의 분산처리 기술을 통해 빅데이터에 적용한다.

R-데이터마이닝(Data Mining with R)

빅데이터에서 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해 유용한 경영정보로 변환시키는 일련의 과정을 이론과 Hadoop 환경에서 R을 통한 실습을 병행하여 교육하고 마케팅, 영업, 고객관리, 금융, 생산 등 다양한 경영부문에서 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시한다.

R-다변량통계분석(Multivariate Data Analysis with R)

다변량 자료분석을 위한 통계적 방법을 설명한다. 다변량 정규분포, 다변량 선형모형, 주성분분석, 인자분석, 정준상관분석, 판별분석, 군집분석 등을 R을 이용한 실제 데이터 분석을 통해 다루고 R을 사용한 Hadoop 환경에서의 분산처리 기술을 통해 빅데이터에 적용한다.

비즈니스이슈의통계적접근(Statistical Approaches to Business Issues)

경영관련 현상과 문제를 과학적으로 이해하고 해결하기 위해 필요한 통계적 접근방법을 학습한다. 비즈니스 이슈를 규명하기 위한 분석모형을 만들고, 통계조사방법을 통해 필요한 데이터를 수집하며, 적절한 통계기법을 사용하여 수집된 양적ㆍ질적 데이터를 분석하는 과정을 다양한 사례를 통해 배움으로써 통계적 사고능력을 키운다.

데이터사이언스 분야

빅데이터하둡플랫폼(Hadoop Platform for Big Data)

빅데이터 처리를 위한 분산화일시스템의 오픈소스 프로젝트인 Hadoop에 대하여 공부한다. 대규모 데이터의 분산처리를 위한 프레임워크인 HDFS의 분산 인프라시스템의 기본 개념, 시스템 아키텍처 특성, 분산병렬처리 방법인 MapReduce에 대하여 다루며, 하둡의 생태계에 속하는 시스템에 대한 소개를 한다. 클라우드 컴퓨팅 서비스의 AWS EC2를 이용한 실습과 HDFS 서버군 상에서의 실습을 병행한다.

오피니언마이닝과소셜애널리틱스(Opinion Mining & Social Analytics)

소비자의 자발적인 언어로 표현된 소셜 빅데이터로부터 소비자의 생각과 행동을 이해하여 소비자가 공감할 수 있는 브랜드 가치를 제안하기 위한 방법과 사례를 연구한다. 수강생들은 소셜 빅데이터를 이용한 빅데이터 분석 프로세스를 이해하고, 트렌드 분석, 신제품 개발(NPD), 제품 및 브랜드의 Value Proposition 등 소셜 빅데이터 활용 방안을 논의하며, 소셜 빅데이터 분석도구인 Social Metrics를 활용하여 실습 및 과제를 수행한다.

파이낸스애널리틱스(Finance Analytics)

재무분석에 대한 이해를 바탕으로 기업의 재무 및 회계 데이터를 분석해 미래 상황을 예측하고 그에 맞도록 의사결정을 내리며 새로운 비즈니스 통찰력을 이끌어낼 수 있도록 지원하는 다양한 분석 기법과 도구를 다룬다.

산업별빅데이터분석과응용(Industry-based Big Data Analysis & Applications)

유통, 운송, 금융, 제조, 통신, 의료 등 각 산업별로 상이한 빅데이터의 생성 및 수집, 저장 및 관리, 분석 및 활용 등에 대한 기술, 프로세스 및 전략을 국내외 사례연구를 통해 학습한다. 이 과목은 국내 빅데이터 분야 최고 전문가들의 특강 시리즈로 개설된다.

SQL분석과데이터웨어하우스

빅데이터 처리를 위한 비정형 데이터의 구성과 접근법을 HBase, Hive와 Pig의 개론을 통하여 공부한다. 또한, 빅데이터 플랫폼인 HDFS와의 연동을 통하여 다양한 처리 접근방법론을 소개한다. 기존 RDBMS 와는 다른 대규모 데이터의 분산 병렬 처리를 통하여 대용량 데이터 처리에 대한 기술과 내부 시스템 구조에 대하여 공부한다.

빅데이터통합과모델링(Big Data Integration & Modeling)

빅 데이터의 획득부터 폐기까지 필요한 기법, 프로세스, 거버넌스를 다룬다. 구체적으로 빅데이터의 위치, 생성주기, 형태 등을 관리하는 데이터 지도 구축 방법, 빅데이터 분석을 위한 데이터 통합 개념, 데이터 품질수준 확보 방안, 데이터 통합 아키텍처, 데이터 통합 모델링, 이를 위한 도구 및 애플리케이션을 학습한다.

오퍼레이션스애널리틱스(Operations Analytics)

생산의 기본 개념과 기업 내의 생산 활동을 이해하고 이를 바탕으로, 생산과정에서 발생하는 데이터를 분석해 미래 상황을 예측하고 그에 맞도록 의사결정을 내리며 새로운 비즈니스 통찰력을 이끌어낼 수 있도록 지원하는 다양한 분석 기법과 도구를 다룬다.

빅데이터시각화와인포그래픽스(Big Data Visualization & Infographics)

빅데이터의 시각화 원리와 실제 디자인 관련 이슈를 소개하고 이를 학습한다. 이를 통해 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 미치는 핵심 분석을 정의하고 이러한 핵심 분석의 시각화를 통해 기업 가치를 지속적으로 유지하고 강화하기 위한 능력을 함양한다.

공공빅데이터와서비스(Public Big Data & Application Services)

정부, 지방자치단체, 공공기관 등이 보유하고 있는 공공 빅데이터의 위치, 생성주체, 주기, 형태 등을 이해하고 공공 빅데이터와 민간 데이터를 연계ㆍ활용하여 새로운 고부가가치를 창출할 수 있는 응용 서비스를 어떻게 개발할 수 있는지를 다양한 사례를 통해 알아본다. 이 과목은 국내 빅데이터 분야 최고 전문가들의 특강 시리즈로 개설된다.

빅데이터프로젝트(Big Data Projects)

비즈니스 이슈 해결에 필요한 빅데이터의 수집, 저장, 통합, 처리, 분석, 그리고 분석된 결과의 적용까지 데이터 사이언티스트의 전 업무 영역을 커버하는 프로젝트를 경험함으로써 현업에 바로 투입될 수 있는 능력을 배양한다. 수강생들은 교수, 외부전문가와 하나의 팀을 이루어 유통, 운송, 금융, 제조, 통신, 의료 등 다양한 분야 중에 하나를 선택한 후 한 학기 동안 해당 분야의 실제 프로젝트를 수행한다.