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  February 13, 2024
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  June 30, 2024

• 일반적인 분석 시나리오에서 문제 해결 로드맵의 각 단계를 활용하는 방법을 설명합니다.

• 의사결정 과정에서의 데이터 사용에 대해 이야기합니다.

• 데이터 애널리스트의 기본적인 작업을 완료하기 위해 데이터 입력 및 구성을 포함하여 스프레드시트를 어떻게 사용하는지 시연합니다.

• 구조적 사고와 관련된 핵심 개념을 설명합니다.

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• 데이터 수집에 관한 결정 시 고려할 요소 설명

• 편향된 데이터와 편향되지 않은 데이터의 차이에 대해 토의

• 기능 및 구성요소와 관련하여 데이터베이스 설명

• 데이터 구성 권장사항 설명

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• 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

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• 정렬 및 필터와 관련하여 분석 전 데이터 구성의 중요성에 관해 토의

• 데이터를 변환하고 형식을 지정하는 과정을 이해했음을 확인

• 여러 데이터베이스 테이블에서 가져온 데이터를 결합하기 위한 SQL 쿼리 생성에 함수 및 구문 사용

• 스프레드시트의 기본 데이터 계산을 위한 함수 사용법 설명

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• 데이터 및 데이터 분석 결과를 전달하기 위한 데이터 시각화 자료 활용 설명

• 데이터 시각화 도구인 Tableau에 대해 알아보고 그 사용법을 이해

• 데이터 기반 스토리의 정의와 중요성, 속성 설명

• 효과적인 프레젠테이션의 원칙과 수행 방법 설명

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• R 프로그래밍 언어와 프로그래밍 환경 설명

• 함수, 변수, 데이터 유형, 파이프 연산자, 벡터를 포함하여 R 프로그래밍과 관련된 기본 개념 설명

• R에서의 시각화 자료 생성 옵션 설명

• 구조를 만들고 내용을 강조하기 위한 R Markdown 기본 형식에 관해 이해했음을 확인

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• 캡스톤, 사례 연구 활동, 포트폴리오 구분

• 완료한 사례 연구 활동의 주요 특징 및 속성 파악

• 주어진 데이터 세트에 데이터 분석 과정의 관행 및 절차 적용

• 리크루터 및 채용에 관심이 있는 기업과 소통할 때 사례 연구 활동/포트폴리오를 활용하는 방법에 대해 토의