청년취업사관학교 새싹(SeSAC) - Seoul Software ACademy

❖ 여름스펙업반 학습목차 ❖

[스펙업] 교육 오리엔테이션

[스펙업] 데이터의 형태 분류 (정형, 반정형, 비정형 데이터)

[스펙업] 데이터는 어떻게 만들어지는가? (로그 데이터와 이벤트 데이터)

[스펙업] 데이터의 저장과 흐름 (데이터베이스 vs 데이터 웨어하우스)

[스펙업] 데이터 표(Table)의 구조와 연결고리 이해

[스펙업] 엑셀(Excel) 기반 데이터 분석의 첫걸음

[스펙업] 데이터 탐색의 기본 (필터와 정렬 기능의 실무 활용)

[스펙업] 데이터 요약의 핵심 (피벗테이블 마스터)

[스펙업] 직관적인 데이터 시각화 (목적에 맞는 차트 작성)

[스펙업] 데이터 리터러시 종합 실습 (데이터 해석 및 의사결정)

[스펙업] 문제 정의 및 방법론 선택의 정당성

[스펙업] KPI 설계 방법론 및 AARRR 퍼널 분석 구조 이해

[스펙업] 코호트 분석 개념 및 활용

[스펙업] LTV / CAC 개념 및 비즈니스 해석

[스펙업] 데이터베이스(RDBMS)의 뼈대 잡기

[스펙업] SQL 기초 문법 1 - 원하는 데이터 필터링하기

[스펙업] SQL 기초 문법 2 - 흩어진 데이터 연결하기 (JOIN)

[스펙업] 서브쿼리(Subquery)의 개념과 동작 원리

[스펙업] 서브쿼리를 활용한 실전 비즈니스 데이터 추출

[스펙업] Questions to Queries - 자연어를 SQL로 변환하는 AI 방법론

[스펙업] 대화형 데이터 탐색 1 - AI에게 DB 맥락(Context) 제공하기

[스펙업] 대화형 데이터 탐색 2 - 복잡한 조건의 쿼리 자동 생성

[스펙업] AI를 활용한 SQL 코드 디버깅 및 최적화

[스펙업] 실무 기반 데이터 추출 및 AI 디버깅 종합 실습

[스펙업] 데이터 분석 도구의 이해와 효율적 선택

[스펙업] 비전공자를 위한 파이썬 환경 구축 및 필수 기초 1

[스펙업] 비전공자를 위한 파이썬 필수 기초 2

[스펙업] 파이썬 함수와 라이브러리 개념 이해

[스펙업] Pandas의 기본 구조 이해

[스펙업] 데이터 불러오기 및 기초 탐색

[스펙업] 원하는 데이터만 쏙쏙 뽑아내기 (인덱싱 & 필터링)

[스펙업] 데이터 가공 및 기초 집계

[스펙업] 결측치(NaN)의 이해와 처리 논리

[스펙업] 이상치(Outlier) 탐지 및 처리 전략

[스펙업] 실전! 지저분한 데이터 정제하기

[스펙업] 생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링 기초

[스펙업] AI 코드 생성(Code Generation)을 통한 데이터 처리

[스펙업] AI 기반 데이터 업무 자동화 맛보기

[스펙업] AI 기반 감성 분석(Sentiment Analysis)의 원리

[스펙업] AI 협업 엔드투엔드(End-to-End) 데이터 분석

[스펙업] 대용량 처리에 특화된 SAS EG 플랫폼 특징 및 직관적인 GUI 환경 이해

[스펙업] 대용량 처리에 특화된 SAS EG 플랫폼 특징 및 직관적인 GUI 환경 이해

[스펙업] 코딩 없이 클릭으로 수행하는 질의 빌더(Query Builder) 기반 데이터 전처리 원리

[스펙업] 코딩 없이 클릭으로 수행하는 질의 빌더(Query Builder) 기반 데이터 전처리 원리

[스펙업] 프로젝트 관점의 데이터 흐름 설계 및 프로세스 자동화 실습

[스펙업] 프로젝트 관점의 데이터 흐름 설계 및 프로세스 자동화 실습

[스펙업] 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계량 산출 및 분포 확인

[스펙업] 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계량 산출 및 분포 확인

[스펙업] 전처리 과정을 시각적으로 기록하여 분석의 재현성 확보하기

[스펙업] 전처리 과정을 시각적으로 기록하여 분석의 재현성 확보하기

[스펙업] 평균과 분산의 비즈니스적 재해석

[스펙업] 데이터 간의 관계 파악하기 (상관관계)

[스펙업] 실무 주의 사항 - 상관관계 vs 인과관계

[스펙업] 비즈니스 가설 검정의 개념 이해

[스펙업] 두 집단의 평균 비교 (T-test 결과 해석)

[스펙업] 세 집단 이상의 평균 비교 (ANOVA 결과 해석)

[스펙업] 예측 모델링 입문 및 고객 이탈 정의

[스펙업] 로지스틱 회귀(Logistic Regression)의 직관적 원리

[스펙업] [SAS EG 실습] 클릭으로 완성하는 고객 이탈 예측

[스펙업] 고객 세분화(Segmentation)와 군집 분석(Clustering)

[스펙업] [SAS EG 실습] GUI 기반 고객 군집 분석

[스펙업] 설명 가능한 AI (XAI)의 비즈니스적 필요성

[스펙업] 데이터 분석 결과의 시각화 및 스토리텔링

[스펙업] 실전! 경영진용 1페이지 분석 리포트 작성

[스펙업] 경영진을 설득하는 데이터 시각화 원칙

[스펙업] 데이터 비즈니스 중심의 대시보드 기획 및 레이아웃 설계

[스펙업] SAS 환경 이해 및 SAS Visual Analytics(VA) 입문

[스펙업] 데이터 목적별 차트 선택 가이드

[스펙업] 정보 전달력을 높이는 시각화 디자인 원칙

[스펙업] SAS VA를 활용한 반응형 대시보드 및 인터랙션 구현

[스펙업] 시각적 데이터 탐색(EDA)과 숨겨진 비즈니스 인사이트 발견

[스펙업] 실무 반응형 대시보드 구축 및 리포팅 종합 실습

[스펙업]SAS Viya 환경 이해 및 통계적 데이터 탐색

[스펙업] 군집 분석(Clustering)을 활용한 대상 그룹화 및 프로파일링

[스펙업] 회귀분석(Regression)을 활용한 비즈니스 리스크 및 반응 예측

[스펙업] 의사결정 트리(Decision Tree)를 활용한 분류 모델링

[스펙업] 다양한 알고리즘 기반 모델 평가 및 다각도 성능 비교

[스펙업] 최종 모형(Champion Model) 선택 및 예측값(Score) 생성

[스펙업] SAS Certified Specialist: Visual Business Analytics

[스펙업] SAS Certified Specialist: Visual Business Analytics

[스펙업] SAS Visual Analytics를 활용한 데이터 탐색 및 시각화

[스펙업] SAS Visual Analytics를 활용한 데이터 탐색 및 시각화

[스펙업] 과정 요약 (빈출 내용 중심)

[스펙업] 실제 시험 유형과 유사한 모의고사 제공

[스펙업] SAS 국제자격 인증 시험 응시

[스펙업] SAS Programming 기초

[스펙업] SAS Programming을 활용한 데이터 처리, 탐색, 준비, 분석, 리포팅에 관한 이론 및 실습

[스펙업] SAS Programming을 활용한 데이터 처리, 탐색, 준비, 분석, 리포팅에 관한 이론 및 실습

[스펙업] SQL, Python 코드 자동 생성 및 최적화

[스펙업] 데이터 분석 자동화 워크플로우 설계

[스펙업] 리포트 자동 생성

[스펙업] AI 할루시네이션 검증 및 통제 방법

[스펙업] 데이터 분석가형 수익 모델 및 성장 지표 설계

[스펙업] 팀 매칭 및 기업 비즈니스 도메인 분석

[스펙업] 마케팅/유저 데이터 탐색 및 핵심 과제 정의

[스펙업] 분석 가설 수립 및 프로젝트 마일스톤 설계

[스펙업] AI & SAS 로우코드 도구 기반 데이터 연동 및 환경 구축

[스펙업] 데이터 정제 및 피처 엔지니어링 (AI와 SAS의 결합)

[스펙업] 유저 행동 분석 1 - 코호트(Cohort) 분석을 통한 리텐션 파악

[스펙업] 유저 행동 분석 2 - 퍼널(Funnel) 분석을 통한 이탈 지점 진단

[스펙업] SAS Visual Analytics(VA) 기반 대시보드 설계 및 구현

[스펙업] 현업 멘토의 대시보드 리뷰 및 피드백 기반 성과 고도화

[스펙업] 액션 플랜(Action Plan) 중심의 포트폴리오 문서화

[스펙업] 모의 피칭

[스펙업] 네트워크 데이

[스펙업] 수료식

❖ 취업속성반 학습목차 ❖

[취업속성] 교육 오리엔테이션

[취업속성] 비즈니스 분석가의 역할과 데이터 기반 의사결정 프로세스 이해

[취업속성] 마케팅 핵심 지표(KPI, OMTM) 설정 및 성과 측정 방법론

[취업속성] 그로스 해킹의 핵심: AARRR(해적 지표) 퍼널 프레임워크 기초 단계별 이해

[취업속성] 유저 세분화 및 리텐션(유지율) 파악을 위한 코호트(Cohort) 분석 원리

[취업속성] LTV(고객 생애 가치) 및 CAC(고객 획득 비용) 산출 공식 및 비즈니스적 의미

[취업속성] 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 비즈니스적 활용 가능성 이해

[취업속성] 효과적인 AI 대화를 위한 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 기본 구조

[취업속성] 데이터 분석에서 AI 할루시네이션(환각) 방지를 위한 통제 기법

[취업속성] 서비스 UI/UX 개선을 위한 A/B 테스트(A/B Test) 설계 및 통계적 유의성 이해

[취업속성] RDBMS 구조의 이해와 데이터 조회 기본 (SELECT)

[취업속성] 조건별 데이터 필터링 및 집계 (WHERE & GROUP BY)

[취업속성] 다차원 데이터 결합을 위한 테이블 조인 (JOIN)

[취업속성] 복잡한 비즈니스 로직 해결을 위한 서브쿼리 (Subquery)

[취업속성] 고급 비즈니스 분석을 위한 윈도우 함수 (Window Function)

[취업속성] 데이터 정제 및 무결성 확보를 위한 데이터 품질 검증 (Data Quality)

[취업속성] 대용량 데이터 추출을 위한 쿼리 최적화 및 튜닝 (Optimization)

[취업속성] AI 기반 SQL 페어 프로그래밍

[취업속성] SAS 시스템 구조 이해 및 데이터 라이브러리 정의

[취업속성] DATA Step을 활용한 기본 데이터 변환 및 조건 처리

[취업속성] SAS 주요 함수 활용 및 데이터 관측치 제어

[취업속성] 데이터 결합 및 병합 (Merge & Join)

[취업속성] PROC Step을 활용한 기초 데이터 분석 및 통계 산출

[취업속성] SAS Viya 아키텍처 및 CAS(Cloud Analytic Services)의 이해

[취업속성] CAS 라이브러리(Caslib) 제어 및 데이터 로드

[취업속성] Viya 환경에서의 고성능 SAS 프로그램 구현

[취업속성] SAS Studio 환경 구축 및 PROC PYTHON 기초

[취업속성] SAS Data에서 Python Pandas DataFrame으로의 상호 전환

[취업속성] SAS & Python 하이브리드 전처리 파이프라인 구축

[취업속성] 가상의 고객 구매 이력 및 행동 로그 데이터를 활용한 종합 마스터 분석 마트 생성

[취업속성] 통계적 가설 검정의 이해 및 데이터 분포 확인

[취업속성] 두 집단의 평균 비교 (T-test)와 결과 해석

[취업속성] 세 집단 이상의 평균 비교 (일원배치 분산분석, One-way ANOVA)

[취업속성] 범주형 데이터 분석 (카이제곱 검정, Chi-square Test)

[취업속성] 변수 간의 선형 관계 파악 (상관계수 분석)

[취업속성] 서열 변수 및 비정규 데이터를 위한 비모수 검정 (Non-parametric Test)

[취업속성] 연속형 종속변수 예측을 위한 선형 회귀분석 (Linear Regression)

[취업속성] 선형 회귀모형의 진단 및 다중공선성 해결

[취업속성] 범주형/이분형 결과 예측을 위한 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression)

[취업속성] 신규 프로모션 유형(A, B, C)에 따른 매출액 차이 분석 및 고객 이탈 영향 요인 규명

[취업속성] SAS 머신러닝 파이프라인의 이해 및 데이터 분할

[취업속성] 예측력을 높이는 특성 공학(Feature Engineering) 및 전처리

[취업속성] 연속형 Target 예측을 위한 선형 회귀 모형 (Linear Regression)

[취업속성] 이진 Target 예측을 위한 로지스틱 회귀 모형 (Logistic Regression)

[취업속성] 직관적 해석이 가능한 의사결정 트리 (Decision Tree)

[취업속성] 집단 지성을 이용한 랜덤 포리스트 (Random Forest)

[취업속성] 강력한 예측 성능의 그레디언트 부스팅 (Gradient Boosting)

[취업속성] 딥러닝의 기초가 되는 인공신경망 분석 (Neural Network)

[취업속성] 고차원 데이터 분류를 위한 서포트 벡터 머신 (SVM)

[취업속성] 고객 세분화를 위한 군집 분석 Ⅰ (K-Means Clustering)

[취업속성] 고도화된 군집 분석 Ⅱ (Hierarchical & Viya Clustering)

[취업속성] 머신러닝 모델 평가 및 비교 분석 (Model Evaluation)

[취업속성] 하이퍼파라미터 최적화 및 교차 검정 (Auto-Tuning)

[취업속성] "금융 고객의 연체 가능성 예측(Classification)" 또는 "제조 공정의 불량률 예측(Regression)

[취업속성] 데이터 시각화의 기본 원칙과 인지 과학의 이해

[취업속성] 비즈니스 요구사항에 맞는 효과적인 차트 선택 전략

[취업속성] SAS Viya CAS(인메모리) 엔진 기반 대용량 데이터 로드 및 관리

[취업속성] Visual Analytics 환경 내 데이터 준비 및 변수 가공 (Data Preparation)

[취업속성] SAS 자격증 개요 및 기본 환경 구성 (Base Programming 기초)

[취업속성] 데이터 접근 및 가져오기 (Accessing Data)

[취업속성] 데이터 탐색 및 구조 파악 (Creating & Exploring Data)

[취업속성] 데이터 관리 및 변수 가공 Ⅰ (Variables & Conditional Processing)

[취업속성] 데이터 관리 및 변수 가공 Ⅱ (SAS Functions)

[취업속성] 데이터 결합 및 매칭 (Combining Data Sets)

[취업속성] 데이터 리포팅 및 요약 (Summary Reports)

[취업속성] 컴파일 메커니즘 및 에러 디버깅 (Syntax & DATA Step Internals)

[취업속성] 핵심 요약 가이드 및 시험 유형별 빈출 풀이 (Exam Cram)

[취업속성] 실전 모의고사 풀이 및 국제자격 인증 시험 응시

[취업속성] SAS Visual Analytics 기본 인터페이스 및 핵심 컨트롤 개체 배치

[취업속성] 동적 비즈니스 로직을 위한 계산 항목(Calculated Items) 작성

[취업속성] 매개변수(Parameter)를 활용한 사용자 주도형 동적 시뮬레이션

[취업속성] 고급 매개변수 응용: 동적 랭킹 및 상위 N개 항목 제어

[취업속성] 사용자 경험(UX) 극대화를 위한 인터랙션(Interaction) 및 링크 설계

[취업속성] 경영진 의사결정을 돕는 비즈니스 KPI 및 표(Table) 개체 설계

[취업속성] 목표 대비 성과 측정을 위한 게이지(Gauge) 차트 및 디스플레이 규칙

[취업속성] 다차원 계층 구조(Hierarchy) 정의 및 드릴다운(Drill-down) 구현

[취업속성] VA 내장 AI 기반 지능형 개체 활용 (자동 예측 및 텍스트 분석)

[취업속성] [실습 시나리오 단계 1] 데이터 처리 및 탐색적 분석 (Data to Insights)

[취업속성] [실습 시나리오 단계 2] 스토리텔링 구조의 가치 사슬 리포트 설계

[취업속성] [실습 시나리오 단계 3] 의사결정 시뮬레이션 및 최종 대시보드 패키징

[취업속성] 엔터프라이즈 리포트 배포 및 다채널 공유 (Report Distribution)

[취업속성] 리포트의 템플릿화 및 데이터 가역성(자산화) 확보

[취업속성] 비즈니스 도메인 분석 및 가상 기업 시나리오 설정

[취업속성] 비즈니스 가설 정의 및 분석 마일스톤(WBS) 수립

[취업속성] 소스 데이터베이스(RDBMS) 설계 및 원천 데이터 적재

[취업속성] 표준 SQL 기반 데이터 마트(Mart) 초안 추출

[취업속성] Subquery 및 CTE 활용을 통한 비즈니스 로직 고도화

[취업속성] 대용량 데이터 추출을 위한 쿼리 최적화 및 튜닝

[취업속성] 데이터 품질 검증 쿼리 수행 및 결측치 적발

[취업속성] SAS Viya CAS 인메모리 엔진 데이터 로드

[취업속성] 기초 기술 통계량 산출 및 데이터 분포 탐색 (EDA)

[취업속성] 전공 통계 지식 기반의 집단 간 차이 검정 (T-test, ANOVA)

[취업속성] 변수 간 관계 파악을 위한 교차 분석 및 비모수 검정

[취업속성] 데이터 분석가형 수익 모델 및 성장 지표 설계

[취업속성] PROC PYTHON 기반 하이브리드 연동 환경 검증

[취업속성] SAS Data와 Python Pandas DataFrame 간 상호 전환

[취업속성] End-to-End 하이브리드 특성 공학(Feature Engineering) 완성

[취업속성] 과적합 방지를 위한 데이터 분할 및 챔피언 후보 모델 빌드

[취업속성] 고성능 앙상블 및 고급 알고리즘 구현 (Forest, Boosting, SVM, NNET)

[취업속성] 하이퍼파라미터 튜닝 및 K-Fold 교차 검정 자동화

[취업속성] 다차원 군집 분석을 결합한 하이브리드 세분화 모델링

[취업속성] [중간 점검] 현업 전문가(SAS 멘토) 1:1 코드 리뷰 및 피드백 반영

[취업속성] 다중 모델 성능 비교 평가 및 최종 챔피언 모델 확정

[취업속성] SAS Visual Analytics 기반 스토리텔링형 KPI 대시보드 구축

[취업속성] 네트워크 데이

[취업속성] 수료식