기술 혁신을 위한 데이터 분석

[M1592.001000] Data Analytics for Technology Innovation · SNUgenie ↗

데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.

• 교과과정: 대학원
• 성적부여: A~F
• 학점: [주당] 3-3-0
• 수업진행: 이론
• 주관대학(원): 공과대학
• 주관학과(부): 협동과정 기술경영·경제·정책전공
• 교과구분: 전선
• 해시태그: 데이터분석, 기술혁신, 인공지능, 기계학습, 비즈니스분석
• 해시태그(영문): Data Analytics, Technology Innovation, Artificial Intelligence, Machine Learning, Business Analytics

English Overview

Data analytics has been positioned as an essential tool to improve processes or support decision-making in technology management contexts such as technology forecasting and technology strategy, and in various industries including IT, manufacturing, energy, and healthcare. In this lecture, students will learn in-depth about various techniques in data mining, text mining, machine learning, and deep learning that are necessary for high-level data analysis, and look at case studies of solving managerial and industrial problems by using them. Building on what they learn from the lecture, students will perform hands-on data analysis for problem-solving and better decision-making in their fields of interest, developing problem-solving ability and business acumen based on data analytics.

개설 이력

See also

• 기술경영경제정책전공
• 이정혜