■ 교육 내용

• 데이터 프로세싱
• 데이터 분석 (Jupyter)
• 데이터 저장 (Apache Hadoop)
• 데이터 프레임 (SparkSQL)
• 팀 프로젝트 과제

■ Data Engineer

• 데이터 파이프라인 개발 및 운영
  • DW/DM 시스템 설계 및 운영
  • 데이터 연산/변환/적재/가공(ETL) SW 코드 작성 및 운영
  • 데이터의 수집, 적재의 파이프라인 구축 및 데이터 처리 자동화
  • 실시간 분산 컴퓨팅 상황의 각종 데이터 처리 및 처리엔진 퍼포먼스 튜닝
• 데이터 활용 파이프라인 제공 및 개발
  • 지표 시스템 플랫폼화를 통한 BI Tool 제공 및 대시보드 구축
  • 효율적인 데이터 활용 및 거버넌스와 관련 데이터 도구 개발
  • 머신러닝/딥러닝모델 서빙을 통한 서비스 레이어 API 제공
  • 데이터플랫폼 장애 대응 / Troubleshooting
  • 데이터플랫폼 개선을 위한 Architecture 개선/BMT/POC, 신기술 검토
• 데이터 표준화
  • 데이터 수집 사양 표준화
  • 데이터분석, 모델링에 활용될 기반 데이터의 생성 및 관리

■ Data Architect

• 전사 데이터베이스 모델 표준화 및 운영
  • 표준 스키마 모델링 도구 선정
  • DMBS로 관리되는 데이터에 대한 표준 관리 항목 선정 및 데이터 카탈로그 관리
  • 데이터 오브젝트 변경 관리를 통한 표준 운영
• 데이터 모델링
  • 전사 아키텍처(Enterprise Architecture)에 입각한 데이터 아키텍처 설계
  • 주요 비즈니스에 대한 표준 데이터 모델 선정 및 가이드
  • IT시스템의 데이터 모델 설계 구축, 운영 (논리, 물리 모델)
• 데이터 품질관리
  • 기준 데이터 선정 및 관리
  • 데이터 품질관리 항목 및 기준 선정
  • 데이터 관리 룰셋 정의 및 데이터 품질 관리

■ 교육 내용

• 제품 전략 & 제품 관리
• 개발에 대한 이해
• UX/UI에 대한 이해
• 기획 실무
• 프로젝트 과제

■ 온라인 커머스 비즈니스 플랫폼 서비스 기획

• 비즈니스 서비스(온라인 커머스, 상품, 빌링, 페이) 통합 WEB/APP 기획 및 운영
• 국내/글로벌 사용자 요구사항 수집, 분석 및 컨설팅, 실행 전략 도출
• 공통 웹, 컨피규레이터(Configurator), 페이(Pay), 온라인 판매 서비스 기획

■ 글로벌 고객 대상 Front-End 서비스 및 Back Office 서비스 통합 기획/운영

• 현대/기아/제네시스 브랜드의 글로벌 고객 채널 통합 및 Back Office 기획/운영
• End-User 관점에서 최적의 UX를 제공하는 Front-End 서비스 상세 기획 및 설계
• 사용성 검증 및 개선 도출을 통한 서비스 최적화

■ UX 기획 및 사용성 개선

• 통합 웹/앱 기반 UX 디자인 설계
• OS 환경과 사용성에 최적화된 UX 전략 수립
• 사용자 조사/분석을 통해 사용성 검증 및 개선 진행