비즈니스 분석 과정 강의 계획서

비즈니스 분석 과정에서 무엇을 공부합니까?

비즈니스 분석 과정 요강이란 무엇입니까?

이 질문에 대한 답을 찾고 계시다면 제대로 찾아오셨습니다. 이 기사에서는 비즈니스 분석 강의 계획에 대해 설명하고 동일한 내용에서 무엇을 배울 수 있는지 알 수 있습니다.

우리는 IIT 봄베이와 함께 비즈니스 분석 인증 프로그램을 제공 하며 이 기사에서는 해당 과정의 강의 계획에 대해 설명합니다. 이 프로그램은 비즈니스 분석 전문가가 되기 위해 필요한 기술을 알려줍니다. IIT 봄베이는 인정받는 IoE(Institute of Eminence)이며 ( QS) World University Rankings 2020 에 따르면 인도에서 1위를 차지했습니다.

비즈니스 분석 과정 강의 계획서

당사의 비즈니스 분석 과정은 이 업계에서 전문가가 되는 데 필요한 기본 기술을 알려줍니다. 비디오와 라이브 강의를 통해 전문가들이 이 분야에서 사용하는 모든 기술과 주제에 대해 배우게 됩니다. 우리 과정은 매주 일요일에 주간 라이브 강의를 제공하여 의심을 해결하고 강사와 상호 작용할 수 있습니다.

우리의 비즈니스 분석 강의 계획은 매우 상세하지만 과정은 7개월 동안만 지속됩니다. 또한 완전히 온라인이므로 전 세계 어디에서나 프로그램을 추구할 수 있습니다. 집이나 원하는 다른 장소에서 편안하게 배울 수 있으므로 비즈니스 분석을 배우기 위해 직장 생활을 중단할 필요가 없습니다.

이 프로그램에서 배우게 될 최고의 기술 중 일부는 SQL, Tableau 및 Python입니다. 비즈니스 분석에서 인증 프로그램을 완료하면 IIT 봄베이 CE 및 QIP(평생 교육 및 품질 개선 프로그램)에서 수료 인증서를 받게 됩니다.

이 프로그램에서 기대할 수 있는 사항을 이해할 수 있도록 아래에서 비즈니스 분석 과정 강의 계획서를 공유했습니다.

소개

비즈니스 분석의 첫 번째 섹션에서는 비즈니스 분석 분야의 흥미로운 예와 함께 과정의 개요를 제공합니다. 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 모듈에 대해 배우고 이 업계에서 사용할 수 있는 기회를 이해합니다.

파이썬

파이썬은 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 데이터 과학, 기계 학습 및 비즈니스 분석의 응용 프로그램과 함께 매우 다재다능한 언어입니다. Python의 인기가 높은 이유는 다양한 라이브러리 때문입니다.

과정의 이 섹션에서는 Python에 익숙해지고 Pandas를 사용하여 이 언어로 데이터 세트를 조작하는 방법을 배웁니다. Pandas는 데이터 준비 및 분석을 위한 오픈 소스이자 가장 강력한 라이브러리입니다.

기술 통계

이 섹션에서는 정보 그룹의 기능을 정량적으로 설명하거나 요약하는 요약 통계를 분석하는 프로세스인 기술 통계에 대해 설명합니다. 이 모듈은 또한 과정의 다음 섹션인 예비 통계 개념의 일부 개념에 대해 설명합니다.

예비 통계 개념

이 섹션에서는 조건부 확률, 확률 변수 및 분포를 비롯한 기술 통계 및 기타 몇 가지 기본 개념에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 개념에 대해 배우면 프로그램 후반부에서 보다 고급 주제로 넘어가는 데 도움이 됩니다.

탐색적 데이터 분석

기본 사항을 학습한 후 이 과정에서는 탐색적 데이터 분석을 다룹니다. 이 분석은 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위해 데이터에서 패턴을 찾고 분석하는 데 사용합니다. 탐색적 데이터 분석은 데이터 전문가에게 필수적인 기술이며 주로 통계 그래픽 및 기타 데이터 시각화 기술을 사용합니다.

통계적 추론

비즈니스 분석 인증 프로그램의 이 섹션에서는 통계 추론에 익숙해질 것입니다. 작은 표본을 사용하여 방대한 인구에 대한 통찰력을 추론하는 방법을 찾을 수 있습니다. 2주 동안 지속되는 첫 번째 모듈이기도 합니다.

ANOVA 및 샘플링

이 모듈에서는 통계 개념과 생성된 통찰력을 활용하여 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 이 과정은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 모집단에 대한 가설을 공식화하고 검증하는 방법을 알려줍니다.

시계열

이것은 시간에 따라 변하는 시리즈를 분석하고 예측하는 방법을 배우는 또 다른 2주 모듈입니다. 시계열은 동일한 간격의 연속적인 시점에서 시간 순서대로 기록된 데이터 포인트의 시퀀스를 나타냅니다. 연간, 월간, 매주 또는 분 단위로 표시될 수 있습니다.

PCA

차원 축소와 관련된 중요한 개념, PCA 기본 사항, 지도 및 비지도 문제에서 이를 사용하는 방법을 이해하게 됩니다.

K-평균과 K-NN

K-평균은 기계 학습에서 가장 인기 있고 강력한 분류 알고리즘 중 하나입니다. 이 섹션에서는 K-평균 클러스터링과 이를 사용하여 데이터를 분류하는 방법에 익숙해질 것입니다. 사전 정의된 레이블이 없을 때 K-평균 클러스터링을 사용하여 데이터를 다른 클러스터로 분류합니다.

신경망

신경망은 인간 두뇌의 기능을 닮는 데 초점을 맞춘 컴퓨터 시스템입니다. 그들은 인공 지능 및 기계 학습의 고급 분기입니다. 이 모듈은 인공 신경망(ANN이라고도 함)의 기본 사항과 비즈니스 분석에서 이를 사용하는 방법을 알려줍니다.

최적화

비즈니스 분석 과정의 이 섹션에서는 다양한 의사 결정 제약 조건에서 최적의 솔루션에 도달하기 위한 선형 및 비선형 최적화의 기본 사항을 알려줍니다.

시뮬레이션

여기에서는 불확실한 상황에서 의사 결정을 이해하기 위해 시뮬레이션을 실행하는 방법을 배우게 됩니다.

비즈니스 분석 파트 I의 응용

지금쯤이면 비즈니스 분석의 기본 개념과 고급 개념을 모두 배웠을 것입니다. 따라서 조직의 다양한 경로에서 비즈니스 분석을 적용하는 방법을 다룰 것입니다. 이 섹션에서는 빅 데이터, 비즈니스 문제 해결 및 마케팅 분석의 비즈니스 분석 응용 프로그램을 다룹니다.

비즈니스 분석 파트 II의 응용

비즈니스 분석 강의 계획서의 마지막 섹션과 마찬가지로 이 섹션에서는 데이터를 통해 개방형 문제에 접근하여 귀중한 통찰력을 생성하는 방법을 알려줍니다. 이 모듈에서 다룰 일부 영역은 재무 분석, HR 분석 및 운영 분석입니다.

오늘 학습을 시작하세요!

비즈니스 분석 과정 강의 계획서에 있는 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 비즈니스 분석 과정에 대해 자세히 알아보려면 과정 페이지를 직접 확인할 수 있습니다 . 비즈니스 분석 인증 프로그램 .

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