M(명지형)-매치업 프로그램 안내

개요

훈련과정명	프롭테크 분석전문가 양성과정
과정소개	데이터관리 숙련도, 데이터 기반 사고력, 실무 응용능력을 배양하기 위하여 데이터 처리 분석, 예측활용, 공간빅데이터 처리 등을 교육하기 위한 4개 교육과정으로 구성
교육기관	명지대학교 미래융합대학 (미래교육원)		대표기업	㈜부동산도서관
과정목표	▶ 프롭테크 빅데이터 분야의 핵심직무능력 배양을 목표로 함 *핵심직무능력별 정의* [데이터 관리 숙련도] 데이터를 능숙하게 처리하고 관리하는 능력으로서, 수치화된 통계 데이터와 위치정보 기반 공간데이터를 함께 전처리, 가공하고 표현하는 능력을 목표로 함 [데이터 기반 사고력] 데이터를 분석하고 이를 기반으로 예측하고 활용할 수 있는 능력으로서, 회귀분석을 비롯한 각종 예측모델을 R, 파이썬, GIS 등을 이용해 활용하고 해석하는 능력을 목표로 함 [부동산 실무 응용력] 처리되고 분석된 데이터 결과를 부동산 실무 및 의사결정과정에 포함하고 응용하는 능력을 목표로 함
세부과정	총 4개 과정		운영방식	온라인(ZOOM), 교내 LMS 병행
과정별 운영기간	과정 ①	스마트 컨설팅	2021년 09월 6일 ~ 11월 01일(매주 월요일/2H/8주)
	과정 ②	공간빅데이터 마케팅	2021년 11월 8일 ~ 12월 27일(매주 월요일/2H/8주)
	과정 ③	프롭테크 통계학(빅데이터)	2022년 1월 17일 ~ 3월 14일 (매주 월요일/2H/8주) : 예정
	과정 ④	공간빅데이터 분석	2022년 1월 17일 ~ 3월 14일 (매주 월요일/2H/8주) : 예정
교육대상	교내 재학생, 산업체 직원, 지역사회 주민 등
교 육 비	과정별 50만원(미정)
특전	공통	과정별 수료증 발급
	① 장학	교내 재학생, 졸업생, 한국프롭테크포럼 화원사 임직원의 경우 장학 혜택
	② 활용	교육 수료자가 4개 교육과정의 인증평가에 응시하여 모두 통과할 경우 명지대학교 및 한국프롭테크포럼이 인증하는 인증서를 발급함 → 프롭테크 관련 산업체 취업 시 가산점 부여 및 사내 인사 제도 연계 예정
신청마감일	2021.9.3.(금)
문의	(미래융합대학) 02-300-1572

2. 교육과정 운영 계획

가. 교육과정 개요 : 총 4개 과정으로 이론 및 실습 병행 수업을 진행함

구분	강좌명	수업방법	주차	운영시간 (주차별)	운영방식	비고
과정 ①	스마트 컨설팅	강의+세미나+실습	8	2H	온라인	인증평가 실시 (중간/기말고사로 대체)
과정 ②	공간빅데이터 마케팅	강의+세미나+실습	8	2H	온라인
과정③	프롭테크통계학 (빅데이터)	강의+실습	8	2H	온라인
과정④	공간빅데이터 분석	강의+실습	8	2H	온라인

나. 세부 교육과정

과정 ①		스마트컨설팅
강 의 자		정은상 (부동산학 박사, 現.부동산도서관 대표)
강의형태		▣강의식	□토의식	□시청각	▣세미나	□견학	□가상강좌	▣실습
강의목적		부동산 컨설팅 업무의 기초를 이해하고 빅데이터를 활용한 시장조사와 상권분석 역량을 배양하여 부동산 컨설팅 보고서를 작성하는데 강의 목적을 설정
강의 개요		부동산 컨설팅을 구성하는 현장조사, 데이터 분석을 토대로 시장조사 방법을 경험하고, 엑셀 및 R 프로그램을 활용하여 부동산 빅데이터 분석 및 해석을 실습
운영방식		온라인 or 오프라인
교재		강의 교안, “모두를 위한 R데이터 분석 입문”오세종/한빛아카데미
평가및기준		중간평가 (30%), 기말평가 (30%), 과제물 (30%), 출석 (10%), 기 타 (0%)
주차	주제			세부 내용
1	강의 개요			컨설팅 업무와 빅데이터 활용에 대한 이해
2	컨설팅을 위한 시장조사 레포트 탐색조사			LIPSY에 등록된 해외 리서치 기업을 중심으로 국내 / 해외 마켓 리포트 사례 분석을 통한 빅데이터 활용 사례 학습 (CBRE, JLL, NAI, C&W 등)
3	부동산 컨설팅 사례 분석			민간과 공공 분야의 개발 사례를 조사하고 개발타당성 분석을 중심으로 학습(KDI, KAMCO 등 공공기관과 현대차, SK 등 민간의 개발사례를 통해 실무경험 체험)
4	부동산 빅데이터 탐색 및 수집			부동산 관련 공공데이터를 수집하여 관심 부동산의 입지/상권 분석에 요구되는 보고서를 작성
5	부동산 빅데이터 분석			R을 통한 데이터 분석 사례 학습 (역삼1동 상권 분석, 상가점포를 중심으로)
6	공간 개발 타당성 검토 및 가격 추정			K기업 위례 개발부지 타당성 검토 사례 분석
7	스마트 컨설팅 보고서 (상권 분석 레포트) 요약 및 발표 1			사례 분석을 통해 설정된 컨설팅 보고서를 구체화하기 위한 실습 최적 개발 방안 케이스 스터디 발표
8	스마트 컨설팅 보고서 (상권 분석 레포트) 요약 및 발표 2

과정②		공간 빅데이터 마케팅
강 의 자		정은상 (부동산학 박사, 現.부동산도서관 대표)
강의형태		▣강의식	□토의식	□시청각		▣세미나	□견학	□가상강좌	▣실습
강의목적		공간 활용의 트렌드와 사례를 학습하고 부동산 매입/매각 업무의 프로세스를 이해함. 합리적 투자 결정을 지원하기 위한 빅데이터 분석 및 시각화를 학습하고 사례 분석을 통해 공간 마케팅 능력을 배양
강의 개요		부동산 매입/매각에 요구되는 빅데이터 분석 기법을 기초로 시장조사 방법을 경험하고, 엑셀 및 R 프로그램을 활용하여 부동산 빅데이터 분석 및 해석을 실습
운영방식		온라인
교재		미정
평가및기준		중간평가 (30%), 기말평가 (30%), 과제물 (30%), 출석 (10%), 기 타 (0%)
주차	주제				세부 내용
1	강의 개요				공간 빅데이터 마케팅 활용 사례 (미국, 캐나다, 핀란드, 프랑스, 한국)
2	빅데이터 공간의 유형				서울의 주요 상권과 건물의 주용도를 구분하여 빅데이터 수집 방법론을 학습
3	공간 빅데이터 마케팅 사례 분석 (기업 지점 확장 및 개발부지 중심으로)				건물 주용도에 따른 공공 빅데이터 분류 분석 (업무, 판매, 숙박, 노유자 등 시설에 따른 공급/수요 현황)
4					건축물 정보와 실거래가 자료 분석 기법 (행정구역별 또는 규모별 시장동향 레포트 작성)
5	공간 분석을 위한 빅데이터 과학과 R프로그램				base R과 dplyr 라이브러리를 이용한 빅데이터 가공, 모델링을 위한 가공
6	공간 빅데이터 시각화				base R과 ggplot2 라이브러리 활용
7	공간 빅데이터 마케팅 실습				건물 용도와 위치를 고려한 QGIS 타겟 마케팅 활용
8	사례 요약 및 발표				국내 / 해외 사례 분석을 통한 공간 빅데이터 활용 마케팅 사례 발표

과정 ③		프롭테크 통계학(빅데이터)
강 의 자		김철민 (주식회사 리얼툴즈 대표 / 행정학 박사)
강의형태		▣강의식	□토의식		□시청각	□세미나	□견학	□가상강좌	▣실습
강의목적		논리적이고 합리적인 공간 분석을 하기 위해, 과학적으로 자료를 수집하고 정리, 체계적으로 분석하는 방법론으로 통계학을 학습. 이후 관련 연구논문 또는 실무보고서를 작성하는데 학습목표를 설정
강의 개요		부동산 컨설팅을 구성하는 현장조사, 데이터 분석을 토대로 시장조사 방법을 경험하고, R 프로그램을 활용하여 부동산 빅데이터 분석 및 해석을 실습
운영방식		온라인
교재		자체제작 PDF / 스크립트 제공(개강일 제공)
평가및기준		기말평가 ( 40% ), 과제물 ( 40% ), 출석 ( 10% ), 기 타 ( 0% )
주차	주제			세부내용
1	통계학 입문			이론 : R 소개와 기술통계 입문 실습: 1) Rstudio 설치 및 사용 기초 2) 기술통계 분석(평균, 분산, 표준편차, 왜도, 첨도)
2	추론통계 기초			이론: 가설검정의 기초 실습: 1) 정규분포와 시그마 2) 가설검정: 귀무 vs. 대립가설 3) 두가지 오류: 1종 vs. 2종 오류 4) 가설분석의 네 단계 과정
3	추론통계 분석			이론: 카이제곱검정, t-검정, ANOVA 개념 실습: 1) 카이제곱: 가족 수와 세탁기 크기는 관계가 있는가? 2) t-검정: 탄산음료의 섭취가 체지방량을 변화시키는가? 3) ANOVA: 통신사에 따라 평균 통화 시간이 다른가?
4	상관과 회귀분석			이론: 상관과 회귀 분석의 이론과 해석(검정) 실습: 1) 여러가지 상관분석(피어슨, 스피어만, 켄달 상관분석) 2) 회귀분석: 시에틀의 주택가격 예측 모델링 분석 과제물: 내가 살고 있는 지역의 아파트 가격은 어떻게 될 것인가?
5	군집분석			이론: 군집분석과 K-클러스터링 분석 실습: 1) 주택하위시장은 어떻게 구분할 수 있는가? (서울) 2) 물류창고 최적 입지 지점이 어디인가? (인도네시아)
6	포인트패턴분석			이론: 확률밀도함수와 커널밀도 분석 실습: 1) (메사추세스) 스타벅스 매장 입지특성 분석 2) (서울) 3대 커피숍(스벅, 매장 입지특성 분석
7	공간자기상관분석			이론: 공간자기상관과 핫스팟 분석 실습: 1) 수도권에서 강남역까지 접근성이 좋은/나쁜 지역은 어디? 2) 2021년 아파트 가격이 가장 많이 오른/내린 지역은 어디?
8	분석사례발표			서울시 유동인구 / 아파트 가격 / 상권정보 데이터를 이용하여 분석사례 발표(주제선정 자유)

과정 ④		공간 빅데이터 분석
강 의 자		김철민 (부동산학 박사, 주식회사 리얼툴즈 대표)
강의형태		▣강의식	□토의식		□시청각	□세미나	□견학	□가상강좌	▣실습
강의목적		논리적이고 합리적인 공간 분석을 하기 위해, 과학적으로 자료를 수집하고 정리, 체계적으로 분석하는 방법론으로 통계학을 학습. 이후 관련 연구논문 또는 실무보고서를 작성하는데 학습목표를 설정
강의 개요		부동산 컨설팅을 구성하는 현장조사, 데이터 분석을 토대로 시장조사 방법을 경험하고, 엑셀 및 R 프로그램을 활용하여 부동산 빅데이터 분석 및 해석을 실습
운영방식		강의
교재		R 데이터 분석: 부동산 분석 서비스 만들기 / 이지스 퍼블리싱(3월말 출간예정)
평가및기준		기말평가 ( 40% ), 과제물 ( 40% ), 출석 ( 10% ), 기 타 ( 0% )
주차	주제			세부내용
1	아파트 실거래가 크롤링 하기			이론: API 크롤러에 대한 개념 이해 실습: 아파트 실거래가 실시간 크롤링 하기
2	실거래 자료 전처리 하기			이론: 왜 데이터를 전처리 해야 하는가? 실습: 실거래가 데이터 전처리 연습
3	카카오맵을 이용한 지오코딩			이론: 부동산 분석에서 지오코딩이 왜 중요한가? 실습: 카카오맵 API를 이용한 지오코딩 연습
4	커널밀도 이용한 지도 시각화			이론: 지도와 함께 사용하는 공간 시각화 기법의 기초 실습: 커널밀도, 마커클러스터링을 활용한 아파트 가격 분석
5	실거래가 통계분석 시각화			이론: 관심지역의 특성을 어떻게 객관적으로 분석할 것인가? 실습: 확률밀도함수, 회귀분석, 주성분 분석을 활용한 데이터 분석
6	샤이니 입문			이론: 웹 애플리케이션 개발도구인 샤이니란 무엇인가? 실습: 샤이니 입력/출력, 반응형 지도 만들기 연습
7	부동산 분석 애플리케이션 개발			이론: 샤이니를 활용한 애플리케이션 개발 실습: 반응형 부동산 분석 애플리케이션 구현하기
8	발표			아파트 가격 자료 수집하고 분석 결과 발표

3. 예산계획 [22년-1학기 개설 예정인 2개과정에 대한 예산]

구분	세부내역	금액	비고
인건비	·(강사비)70,000원(1H)*2H*8회*2과정=2,240,000원	2,240,000원	총 2과정 운영
기타운영비	· 홍보 인쇄물 제작 : 350,000원 · 수업자료 인쇄 / DM발송비 : 310,000원 · 현수막 제작 : 100,000원	760,000원
합 계		3,000,000원

* 예산항목 : (교비) 사업운영비 / LiFE사업 관련 교비 대응으로 처리할 예정임