Part 1. 빅데이터 프로세스와 거버넌스

1장 디지털 트랜스포메이션

1절 디지털 트랜스포메이션 개요
2절 디지털 트랜스포메이션의 특징
3절 디지털 트랜스포메이션과 경영혁신

2장 빅데이터의 개요

1절 빅데이터란 무엇인가
2절 빅데이터의 활용 가능성

3장 빅데이터 프로세스 주요 단계 및 솔루션

1절 빅데이터 프로세스 개요
2절 빅데이터 수집
3절 빅데이터의 저장
4절 빅데이터 처리
5절 빅데이터 분석

4장 빅데이터 리포팅 및 모델링 프로세스

1절 기업들의 빅데이터 플랫폼 구축
2절 빅데이터 리포팅 프로세스
3절 빅데이터 모델링 프로세스

5장 빅데이터 거버넌스

1절 빅데이터 거버넌스 체계
2절 빅데이터 컴플라이언스
3절 빅데이터 컴플라이언스 조직
4절 빅데이터 시스템 권한 관리

6장 메타데이터 및 품질 관리

1절 메타데이터
2절 데이터의 품질 관리

7장 빅데이터와 프라이버시

1절 프라이버시의 역사
2절 디지털 시대의 프라이버시
3절 데이터 3법 개정안의 의미
4절 정보보호 기법
5절 프라이버시를 보호하는 기법, 차등 정보보호

8장 빅데이터 적용 사례

1절 금융권의 빅데이터 활용
2절 은행 사례
3절 카드사 사례
4절 보험사 사례
5절 핀테크 기업 사례

9장 생성형 AI와 빅데이터

1절 생성형 AI의 이해와 역사적 배경
2절 생성형 AI의 핵심 기술과 원리
3절 생성형 AI 기반 빅데이터 분석 및 활용
4절 생성형 AI 업무 생산성 향상 사례와 전략적 활용법
5절 금융권에서 생성형 AI 활용 최신 사례 및 심층분석
6절 생성형 AI 활용 시 고려사항
7절 생성형 AI 고유의 윤리적 고려사항
8절 생성형 AI 기술의 미래

Part 2. 인공지능 시대의 빅데이터 분석 방법

1장 용어 구분과 데이터 분석의 역사

1절 용어
2절 데이터 분석의 역사

2장 분석 프로그래밍 기초

1절 데이터 분석 기초 예제와 실습

3장 심화 프로그래밍 : 분류기와 군집화 알고리즘

1절 분류기 알고리즘
2절 군집화 알고리즘
3절 분류기의 정확도
4절 분류기의 효율성 개선
5절 시계열 데이터 분석
6절 GitHub에서 소스코드 검색
7절 인공지능 서비스를 활용한 데이터 분석
8절 국내외 데이터 공유 사이트

4장 인공신경망 프로그래밍 맛보기

1절 인공지능(AI)의 범위와 역사
2절 인공신경망 기초 이론
3절 인공신경망 프로그래밍