What Is Backpropagation Neural Network?
April 5, 2024
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This course is part of Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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Beginner level
스프레드시트 또는 데이터 애널리틱스와 관련한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 고등학교 수준의 수학 지식과 사물의 작동 원리에 대한 호기심만 있으면 됩니다.
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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.
이 수료증 과정을 완료한 수강생은 데이터 애널리스트로서 입문 수준의 직무에 지원할 역량을 갖추게 됩니다. 관련 경험은 필요하지 않습니다. 이 강좌를 마치면 다음을 수행할 수 있습니다. - 데이터 무결성을 확인하는 방법을 배웁니다. - 스프레드시트를 사용한 데이터 정리 기술을 발견합니다. - 데이터베이스에 사용할 기본 SQL 쿼리를 개발합니다. - 데이터 정리 및 변환을 위한 기본 SQL 함수를 적용합니다. - 데이터 정리 결과를 확인하는 방법을 이해합니다. - 데이터 정리 보고의 요소와 중요성에 대해 살펴봅니다.
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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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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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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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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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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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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Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
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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.
스프레드시트 또는 데이터 애널리틱스에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 고등학교 수준의 수학 지식과 작동 원리에 관한 호기심만 있으면 됩니다.
이 수료증 과정을 성공적으로 수료하기 위해 수학 만점자여야 할 필요는 없습니다. 다만 호기심이 있어야 하고 데이터 애널리스트의 언어인 숫자로 학습하는 데 적극적이어야 합니다. 훌륭한 데이터 애널리스트가 되려면 단순히 수학을 잘하기보다는 적절하게 질문하고 질문에 대한 효과적인 답을 찾을 수 있는 최고의 리소스를 찾고 결과를 시각화하여 명확하게 제시할 수 있어야 합니다.
스프레드시트(Google Sheets 또는 MS Excel), SQL, 프레젠테이션 도구(Powerpoint 또는 Google Slides), Tableau, RStudio, Kaggle과 같은 분석 도구와 플랫폼을 사용하는 방법을 배웁니다.
수강생은 프로그램 과정에서 사용할 플랫폼을 Google Sheets와 MS Excel 중에서 선택할 수 있습니다. 수강생이 원하는 플랫폼을 선택하면 되며, 강의 계획표에 제시된 모든 활동은 두 플랫폼에서 모두 진행할 수 있습니다.
각 강좌는 이전 강좌의 내용을 기반으로 하므로 제시된 순서대로 수강하는 것을 적극 권장합니다.
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