산업 실제 데이터 기반 평가 내 빅데이터 분석의 필요성과 최신 트렌드오늘날 산업 현장에서는 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)이 기업의 성과와 직결되고 있습니다.마케팅, 품질관리, 경영기획 등 다양한 분야에서 데이터 분석 역량은 필수적인 경쟁 요소로 떠올랐으며, 특히 비전공 실무자의 분석 수요가 급증하고 있습니다.​비즈니스 현장에서는 복잡한 코딩보다는 직관적이고 시각화 기반의 분석 도구를 실제 데이터 기반 평가 활용한 접근이 요구되고 있으며, 이에 따라 GUI 기반 툴인 오렌지3(Orange3)가 주목받고 있습니다.​또한, 머신러닝이 일상적 분석 도구로 자리 잡으면서, 실무자들은 단순 통계를 넘어 분류(Classification), 회귀(Regression), 세그먼테이션(Segmentation) 등 고도화된 기법을 이해하고 적용하는 능력을 갖춰야 합니다.​(출처: Gartner, “Top Trends in Data and Analytics, 2024” / 한국데이터산업진흥원, 2023 실제 데이터 기반 평가 데이터 역량 수요조사)실무적 핵심 개념 3가지: 오렌지3로 배우는 데이터 분석 원리​1. 분류 모델을 통한 예측 분석 (Classification)머신러닝의 대표적 기법 중 하나인 분류는 ‘이 꽃의 종류는 무엇일까?’처럼 항목을 자동으로 분류해내는 방식입니다. 본 과정에서는 로지스틱 회귀, 의사결정나무 등 다양한 분류 모델을 오렌지3 워크플로우 상에서 시각적으로 실습하며 실제 데이터 기반 평가 학습할 수 있습니다.이를 통해 고객 유형, 사기 여부 등 실무 상황에 맞춘 적용이 가능합니다.​2. 회귀 분석을 통한 수치 예측 (Regression)‘이 집의 가격은 얼마일까?’처럼 수치를 예측하는 회귀 분석은 마케팅, 부동산, 제조 원가 분석 등에서 광범위하게 사용됩니다. 본 교육에서는 선형회귀 모델을 중심으로 데이터 탐색 및 회귀모델의 실제 데이터 기반 평가 평가 기준(R² 등)을 실제 데이터로 실습합니다.​3. 세그먼테이션을 위한 클러스터링 (Segmentation)고객의 유형을 나누거나 이미지 속 불량을 구분하는 클러스터링은 비지도학습(Unsupervised Learning)에 해당합니다. K-Means, DBSCAN 등의 군집 알고리즘을 활용하여, 고객 마케팅 전략 수립이나 품질 이상 탐지 등 실무에 바로 활용 가능한 분석 역량을 키웁니다.(출처: OECD, “Skills for 실제 데이터 기반 평가 Data-Driven Innovation”, 2022 / Orange3 Documentation)교육과정 소개: 오렌지3로 실무에 바로 적용 가능한 데이터 분석본 과정은 통계·IT 비전공 실무자도 코딩 없이 시각화 기반으로 머신러닝 기법을 학습할 수 있도록 설계되었습니다.오렌지3의 직관적인 UI를 통해 데이터 탐색, 전처리, 모델링, 시각화까지 전 과정을 직접 실습하며, 실무 현장의 문제를 데이터 실제 데이터 기반 평가 기반으로 해결하는 힘을 기를 수 있습니다.​[교육개요]과정명: 비전공자도 쉽게하는 빅데이터 분석, 오렌지3일정:2025.05.29(목) ~ 05.30(금)2025.09.01(월) ~ 09.02(화)2025.12.11(목) ~ 12.12(금)시간: 총 14시간 / 2일 과정 / 09:30~17:30장소: 한국생산성본부 강의장 (서울 종로구 새문안로5가길 32, 경복궁역 6번 출구)환급 가능: 근로자 직무능력향상 환급과정​[주요 커리큘럼]오렌지3 설치 및 기본 사용법분류·회귀·클러스터링 모델 실습카드사기탐지, 실제 데이터 기반 평가 철강 불량탐지 등 실무 응용사례고급 데이터 탐색 및 시각화 기법 습득KPC는 다년간의 실무 중심 교육 경험과 검증된 강사진을 바탕으로, 누구나 데이터로 말할 수 있는 시대에 발맞춘 실전형 분석 교육을 제공합니다.기업 경쟁력의 핵심인 데이터 활용 역량, 지금 시작해보세요.#KPC공개교육 #오렌지3교육 #데이터분석교육 #비전공자교육 #머신러닝기초 #시각화기반분석 #Orange3 #데이터기반의사결정 실제 데이터 기반 평가 #실무분석역량 #생존전략 #한국생산성본부 #기업교육추천