Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 네 번째 강좌입니다. 이 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 본 강좌에서는 계속해서 데이터 애널리틱스를 파악하고 데이터 애널리스트가 작업에 활용하는 개념과 도구를 학습합니다. 스프레드시트 및 SQL을 사용하여 데이터를 확인하고 정리하는 방법과 데이터 정리 결과를 검증하고 보고하는 방법을 배웁니다. 현직 Google 데이터 애널리스트가 최고의 도구와 리소스를 사용하여 일반적인 데이터 분석 작업을 완료하는 실습을 제시하고 지도합니다.
데이터 정리
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데이터 정리
Dieser Kurs ist Teil von Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Google Career Certificates
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
무결성 유형 및 데이터 무결성 위험과 관련한 데이터 무결성 정의
데이터베이스에서 문자열 변수를 정리하는 데 사용할 기본 SQL 함수 적용
데이터베이스에 사용할 기본 SQL 쿼리 개발
데이터 정리 결과를 검증하는 과정 설명
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: 데이터 무결성
- Kategorie: 스프레드시트
- Kategorie: SQL
- Kategorie: 데이터 정리
- Kategorie: 샘플 크기 결정
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Unterrichtet in Koreanisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
여기에서는 탐색을 위한 데이터 준비 방법을 알아보면서 데이터 무결성이 성공적인 의사결정에 중요한 이유를 집중 조명합니다. 데이터가 생성되는 방식과 애널리스트가 분석을 위해 수집할 데이터를 결정하는 기법에 대해 학습합니다. 또한 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터, 데이터 유형, 데이터 형식을 살펴봅니다.
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8 Videos9 Lektüren6 Quizzes1 Diskussionsthema1 Plug-in
데이터 애널리스트라면 누구나 클린 데이터로 분석 작업을 하고 싶어 합니다. 여기에서는 클린 데이터와 더티 데이터의 차이점을 배웁니다. 스프레드시트와 기타 도구를 이용한 데이터 정리 기술도 살펴봅니다.
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10 Videos5 Lektüren6 Quizzes1 Plug-in
데이터를 정리하는 다양한 방법을 알면 애널리스트의 작업이 훨씬 수월해집니다. 여기에서는 SQL을 사용하여 데이터를 정리하는 방법을 배우고 분석을 위해 SQL로 데이터를 정리하고 변환할 때 사용할 수 있는 쿼리와 함수를 살펴봅니다.
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9 Videos5 Lektüren6 Quizzes1 Diskussionsthema1 Plug-in
데이터 정리는 데이터 분석 과정의 필수 단계입니다. 데이터 분석의 다음 단계를 진행하기 위해서는 먼저 데이터 정리 결과를 검증하고 보고해야 합니다. 여기에서는 데이터 정리 결과를 검증하고 보고하는 과정과 그에 따른 이점을 배웁니다.
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6 Videos4 Lektüren4 Quizzes
효과적인 이력서는 데이터 애널리틱스 커리어를 쌓는 데 도움이 됩니다. 여기에서는 입사 지원 절차를 자세히 알아보고, 자신의 강점과 관련 경험을 강조하는 이력서 작성 방법을 집중적으로 배웁니다. 아직 입사 지원에 관심이 없더라도 좋은 이력서를 작성할 좋은 기회입니다. 메이저 리그 첫 시즌에 대비한 스프링 트레이닝과 같은 필수 과정이라고 생각해주세요.
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8 Videos3 Lektüren3 Quizzes1 Diskussionsthema
용어집의 용어 및 정의를 복습하여 강좌 챌린지를 준비하세요. 그런 다음 샘플 크기와 데이터 무결성의 중요성, 데이터와 비즈니스 목표의 연결성에 관해 학습한 내용을 퀴즈를 통해 확인해보세요. 스프레드시트와 SQL에서 데이터 정리 기법 스킬을 적용하는 문제도 제시됩니다. 데이터 정리 과정과 결과를 문서화하고, 보고하고, 확인하고 나면 강좌 챌린지가 마무리됩니다.
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Felipe M.
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Häufig gestellte Fragen
데이터는 숫자, 사진, 단어, 동영상, 관측값 등 다양한 형태로 제시할 수 있는 사실의 집합입니다. 우리는 소셜 미디어에 TV 프로그램 또는 노래를 스트리밍하거나 게시물을 올릴 때 매일 데이터를 사용하고 만듭니다.
데이터 애널리틱스는 결론을 도출하고 예측하고 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 사실을 수집, 변환, 구성하는 작업입니다.
매일 엄청난 양의 데이터가 만들어집니다. 휴대전화를 사용하거나, 온라인으로 무언가를 찾아보거나, 음악을 스트리밍하거나, 신용카드로 쇼핑하거나, 소셜 미디어에 게시물을 올리거나, GPS를 사용하여 길을 찾는 등 어느 때든지 데이터가 생성됩니다. 기업은 소비자 수요를 충족하고 새로운 트렌드에 반응하기 위해 제품, 서비스, 도구, 비즈니스 전략을 끊임없이 조정해야 합니다. 이에 따라 데이터 애널리스트에 대한 수요가 높아졌으며 급여 역시 높아졌습니다.
데이터 애널리스트는 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터와 숫자에서 의미를 읽습니다. 데이터를 준비, 처리, 분석, 시각화하여 패턴과 추세를 발견하고 핵심 질문에 대한 답을 찾아내면서 더 많은 팀이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.
Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정을 통해 주니어 또는 어소시에이트 데이터 애널리스트가 되는 데 필요한 여러 스킬을 학습할 수 있습니다. 데이터 애널리스트는 적절하게 질문하고 유용한 핵심 정보를 얻기 위해 데이터를 준비, 처리, 분석하고 분석 결과를 이해관계자와 효과적으로 공유하고 신중하게 조치를 취하도록 데이터를 기반으로 제안하는 방법을 아는 사람입니다.
본 수료증 취득 과정을 수강하면 대화형 콘텐츠(토론 프롬프트, 퀴즈, 활동)로 직무에 필요한 스킬을 6개월 이내에 학습할 수 있습니다(원하는 시간에 자유롭게 주 10시간 미만으로 학습하는 경우). 이 과정의 커리큘럼은 Tableau, Accenture, Deloitte와 같은 유수의 기업 및 업계 리더의 의견에 따라 설계되었습니다. 채용에 관심이 있는 기업에 새롭게 학습한 스킬을 선보일 수 있는 사례 연구 활동도 마련되어 있습니다.
수료증 과정을 완료한 후에는 커리어 리소스에 액세스할 수 있으며 데이터 애널리틱스 분야에서 엔트리 레벨 인력을 채용하는 회사와 직접 연락할 수 있습니다.