- 확률론적 리스크 분석 및 의사결정에 대한 체계적인 학습과 실증적 사례 분석
- 리스크 모델링 분석 능력 배양, Crystalball을 활용한 실습 위주의 교육을 통한 업무 활용도 향상
- 확률 몬테카를로 시뮬레이션
- Crystalball 소개
- 모델구축: 불확실성, 시뮬레이션 실행 및 해석
- Crystal Ball 고급 분석 도구, 최적화, 모델링 사례
- Crystalball과 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 리스크 모델링 기법의 이해
- 최적화, 시계열 예측 기법의 체계적인 학습을 통한 최적 의사결정 지원을 위한 능력 향상 목표
- 경영, 기획, 전략, 재무, 마케팅, 영업, 품질관리 등 불확실성을 고려한 의사결정이 필요한 모든 관련 업무 담당자
일자 |
제목 |
세부내용 |
시간 |
1일차 |
기본 개념 |
리스크 분석을 위한 기본 개념 |
09:30~10:00 |
몬테카를로 시뮬레이션의 이해 및 모델 구축 절차 |
10:00~10:50 |
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Crystal Ball 소개 |
Crystal Ball 소개 및 적용
예제 |
11:00~11:50 |
|
점심시간 |
12:00~13:00 |
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기초 통계 이론 |
기초 통계량 및 확률분포 이론 |
13:00~13:50 |
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모델 구축 |
시뮬레이션 모델 설정 |
14:00~14:50 |
|
데이터를 이용한 확률분포 적합 |
15:00~15:50 |
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리스크 요인 간의 상관관계 정의 |
16:00~16:50 |
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시뮬레이션 실행 및 결과 출력 |
17:00~17:30 |
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2일차 |
결과 분석 |
Crystal Ball 결과 분석 및
요약 |
09:00~10:00 |
Crystal Ball 추가 도구의 활용 |
10:00~10:50 |
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리스크 모델링 사례 Ⅰ |
11:00~11:50 |
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점심시간 |
12:00~13:00 |
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최적화 |
최적화의 이해 및 모델 설정 |
13:00~13:50 |
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OptQuest를 활용한 최적화 |
14:00~14:50 |
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리스크 모델링 사례 Ⅱ - 최적화 |
15:00~15:50 |
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시계열 예측 |
Predictor를 활용한 시계열 예측 |
16:00~16:50 |
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리스크 모델링 사례 Ⅲ - 시계열 예측 |
17:00~17:30 |
회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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