2021년 경북대학교 재직자교육 수요조사

안녕하세요? 경북대학교 교육사업단입니다.

저희는 경북대학교에서 추진중인 고용노동부의 「K-Digital Training교육훈련」에 참여할 기업을 대상으로 교육훈련 수요조사를 실시하고 있습니다.

본 조사는 기업의 교육요구와 교육훈련수요를 파악하여 협약기업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있도록 교육과정 신설 및 2O21년 경북대학교의 교육운영 계획을 수립하기 위한 목적으로 활용됩니다.

귀하께서 응답하신 내용은 통계법 33조(비밀의 보호)에 의거하여 통계적 목적 이외에는 활용되지 않고 반드시 비밀이 보장됩니다. 바쁘시더라도 잠시만 시간을 내주셔서 이번 조사에 응답해 주시면 대단히 감사하겠습니다.

▣ 주관기관 : 경북대학교 산학협력단

▣ 담당자 : 김진원/컨설턴트/경북대학교

연락처 : 010-7144-5939   E-mail : iop2357@naver.com

▣ 담당자 :  모규리/선임/(사)대경ICT산업협회

연락처 : 053-621-3933    E-mail : dgict@naver.com

SQ. 사업체 현황에 대해 기입해 주십시오.

기업명				기업 소재지	1.대구광역시 2.경북 3.기타
사업자번호				기업 형태	1.대기업 2.중견기업 3.중소기업 4.영세기업(5명미만)
업종	업태: 종목:			주요 생산품 주요 서비스
상시근로자수	( )명			교육부서 유무	1.있음(담당자: ) 2.없음
응답자 정보
성명		부서			직위
이메일			전화번호

*상시근로자수 : (4대보험 가입기준)하나의 사업 또는 사업장에서 통상근로자, 기간제근로자, 단시간근로자 등 고용형태를 불문하고 상태적으로 근로하는 모든 근로자를 포함하여 산정(파견근로자는 제외)

Part 1.		협약기업 현황 조사

Q1. 귀사의 직급별/직무별 인력현황은 어떻게 되십니까?

직 급 별		직 무 별
임원급	명	생산직	명
(수석)차장/부장급	명	사무직	명
(책임)대리/과장급	명	연구직	명
(선임/주무)사원급	명	영업직	명

Q2. 귀사는 저희 경북대학교 교육정보 어떻게 받고 싶습니까? (다중선택)

(이메일)기업담당자에게 메일

(인터넷) 키워드에서 검색, 경북대 홈페이지

대경ICT산업협회로부터

공동훈련센터에 직접문의

(지인추천)교육받은 분들에게 교육소식 전달

(문자) SNS 등

기타 (	)

Q3. 귀사의 책임자는 직원 교육훈련에 대해 어떻게 인식하고 있습니까?(최우선1개 선택)

1.회사의 발전과 생산성에 매우 필요하여 적극적으로 지원하고 있다.

2.중요성은 알고 있으나 인력이 많지 않아 참여를 독려하지 못하고 있다.

3.훈련보다는 적임자 채용, 아웃소싱 등에 더 관심을 가지고 있다.

4.기타 (	)

Q4. 귀 사의 경영환경에 변화가 있다면 어떻게 대응하시겠습니까?      (최우선1개 선택)

1.신사업 진출

2.부서의 통·폐합

3.새로운 기술의 도입

4.기존 직원의 역량향상

5.기타 (	)

Q5. 귀 사는 내부 직원의 역량개발을 주로 어떠한 방법으로 실시하고 있습니까?(최우선1개 선택)

1.내부 교육훈련체계에 의한 사업주 훈련

2.사내 강사를 활용한 내부교육 또는 OJT

3.외부 공개교육을 통한 교육대상자 위탁교육

4.외부 훈련센터를 통한 직무향상 교육

5.기타 (	)

Part 2.		교육훈련 요구조사

Q6. 귀 사에서 필요한 교육훈련내용에 대해 체크 또는 작성해 주시기 바랍니다.

교육훈련 필요내용 (NCS능력단위)	*1.실행도 (업무에서 실행하는 정도)					**2.중요도 (업무에서 중요한 정도)					필요한 세부내용(NCS능력요소) (다중선택가능)
	① 낮음	②	③ 보통	④	⑤ 높음	① 낮음	②	③ 보통	④	⑤ 높음
Q6-1 통계 기반 테이터 분석											가설 설정하기 통계모델 개발하기 통계 모델 평가 검증하기
Q6-2 머신러닝 기반 데이터 분석											머신러닝 수행방법 계획하기 데이터셋 분할하기 지도학습 모델 적용하기 자율학습 모델 적용하기 모델 성능 평가하기 학습결과 적용하기
Q6-3 텍스트 데이터 분석											텍스트 데이터 변환하기 텍스트 데이터 분석 수행방법 계획하기 텍스트 데이터 분류 결과 분석하기 정형 데이터 결합 분석 수행하기
Q6-4 빅데이터 분석 결과 시각화											분석 결과 스토리텔링하기 분석 정보 시각화하기 정보 시각화 구현하기
Q6-5 분석용 데이터 구축											데이터 정제하기 데이터 변환 적재하기 데이터 검증하기
Q6-6 탐색적 데이터 분석											기본 통계 확인하기 데이터 분포 분석하기 변수간 관계 확인하기
기 타	(필요한 교육훈련내용에 대하여 자유롭게 기술해 주십시오.) 필요한 교육훈련내용에 대한 의견 (예시) 위의 능력단위 외에 “000”능력단위 추가 필요 (예시) NCS 능력단위에는 없으나 “000”능력 추가 필요 등

Part 3.		교육훈련 수요조사

연번	교육과정명 (과정설명)	1.예상 참여인원(명)			2. 적정 교육훈련시간	3.희망참여시기 (분기)	4.희망참여시기 (월중)	희망참여시기 (일중)	교육휸련방법 *다중선택가능
		초급	중급	고급
1	Q7-1 SQL과 파이썬을 활용하는 빅데이터 입문				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
2	Q7-2 공공데이터를 활용한 빅데이터 워크샵				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
3	Q7-3 자연어 처리와 텍스트 기반의 빅데이터 분석				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
4	Q7-4 빅데이터와 머신러닝				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
5	Q7-5 빅데이터 분석과 시각화, 리포팅				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
6	Q7-6 빅데이터 수집과 구축 엔지니어링				8H~16H 16H~24H 24H~32H 32H~40H 40H 이상	1분기 2분기 3분기 4분기	매월 초순(1~10일) 매월 중순(11~20일) 매월 하순(21~30일)	평일 주간 평일 야간 주말	강의법 토의법 실습법 기타( )
기타	(필요한 교육과정에 대하여 자유롭게 기술해 주십시오) 교육과정 운영 의견 - (예시) 이론 중심보다는 현장 친화적 실습중심으로 운영 필요 - (예시) 교강사를 현장 실무자가 수업에 참여 필요 등 2. 교육과정 내용 의견 - (예시) 기업에서 수행하는 프로젝트 자료(도면 등)를 활용 3. 기타 의견 - (예시) 교육생-관련기업과 연계 멘토링으로 실무현장능력 향상 도모

Q7. 귀 사에서 참여하고자 하는 교육훈련과정에 대해 체크 또는 작성해 주시기 바랍니다.

응답해 주셔서 감사합니다