데이터 애널리틱스란 무엇인가요?

<text variant="body1">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. <text variant="body1">데이터 애널리틱스는 결론을 도출하고 예측하고 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 사실을 수집, 변환, 구성하는 작업입니다.

어떤 경력이 필요한가요?

<text variant="body1">스프레드시트 또는 데이터 애널리틱스와 관련한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 고등학교 수준의 수학 지식과 작동 원리에 관한 호기심만 있으면 됩니다.

커리큘럼에서 어떤 도구와 플랫폼을 배우게 되나요?

스프레드시트(Google Sheets 또는 MS Excel), SQL, 프레젠테이션 도구(Powerpoint 또는 Google Slides), Tableau, RStudio, Kaggle과 같은 분석 도구와 플랫폼을 사용하는 방법을 배웁니다.

어떤 ‘스프레드시트’ 플랫폼을 배우게 되나요?

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.

강좌는 정해진 순서대로 수강해야 하나요?

각 강좌는 이전 강좌의 내용을 기반으로 하므로 제시된 순서대로 수강하는 것을 적극 권장합니다.

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석

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R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석

Ce cours fait partie de Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 Certificat Professionnel

Instructeur : Google Career Certificates

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

5 modules

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niveau Débutant

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Structures
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Analysis

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : R Programming
Catégorie : R (Software)

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Ce cours fait partie de la Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 Certificat Professionnel

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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours

Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 일곱 번째 강좌입니다. 이 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 여기에서는 R이라는 프로그래밍 언어와 R 언어로 작업할 수 있는 환경인 RStudio 사용 방법을 살펴봅니다. 또한 R 패키지와 같은 R 고유의 소프트웨어 애플리케이션 및 도구에 관해서도 배웁니다. R을 통해 데이터를 더욱 새롭고 강력한 방식으로 정리, 구성, 분석, 시각화, 보고할 수 있다는 사실을 확인하게 될 것입니다. 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 강좌의 목표는 다음과 같습니다. - R 프로그래밍 언어 사용의 이점을 살펴봅니다. - RStudio를 사용하여 분석에 R을 적용하는 방법을 알아봅니다. - R 프로그래밍과 관련된 기본 개념을 살펴봅니다. - Tidyverse 패키지를 포함한 R 패키지의 내용과 구성요소를 살펴봅니다. - 데이터 프레임과 R에서의 데이터 프레임 사용에 관해 이해합니다. - R에서의 시각화 생성 옵션을 알아봅니다. - R 프로그래밍을 문서화하기 위한 R Markdown에 관해 배웁니다.

R은 데이터 분석 과정에 도움이 되는 프로그래밍 언어입니다. 여기에서는 R과 R 언어로 작업하는 환경인 RStudio에 관해 배웁니다. R과 RStudio 사용의 이점을 알아보고, RStudio의 기본적인 구성요소를 살펴봅니다.

Inclus

6 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

6 vidéosTotal 36 minutes

흥미진진한 프로그래밍의 세계 개론6 minutes
R 사용6 minutes
캐리: R 시작하기4 minutes
프로그래밍 언어5 minutes
R 개론 6 minutes
RStudio 개론 8 minutes

8 lecturesTotal 85 minutes

강좌 강의 계획표10 minutes
R과 파이썬 비교 논쟁10 minutes
학습 기록: R 탐색 준비20 minutes
프로그래밍에 관해 배우는 방법10 minutes
스프레드시트, SQL, R 10 minutes
RStudio를 사용해야 하는 경우10 minutes
R 커뮤니티의 다른 애널리스트와 교류10 minutes
용어집: 용어 및 정의5 minutes

8 devoirsTotal 312 minutes

자기 성찰 학습: 질문20 minutes
(선택사항) 실습 활동: R 다운로드 및 설치60 minutes
(선택사항) 실습 활동: R 콘솔60 minutes
프로그래밍 언어에 관한 학습 내용 테스트6 minutes
실습 활동: RStudio에 대한 클라우드 액세스60 minutes
(선택사항) 실습 활동: RStudio Desktop 시작하기60 minutes
RStudio를 사용한 프로그래밍에 관한 학습 내용 테스트6 minutes
주간 챌린지 140 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

포럼 참여10 minutes
R&R...Studio! 10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

복습: 데이터 애널리틱스 수료증 과정 로드맵10 minutes

R을 사용하면 효율적이면서 효과적으로 분석을 완료할 수 있습니다. 여기에서는 R과 관련된 기본 개념을 살펴봅니다. 계산 및 기타 프로그래밍을 위한 함수와 변수에 관해 배웁니다. RStudio에서 사용할 수 있는 R 함수, 코드, 샘플 데이터의 모음인 R 패키지에 관해서도 살펴봅니다.

Inclus

8 vidéos8 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 48 minutes

RStudio를 사용한 프로그래밍3 minutes
프로그래밍 기본9 minutes
연산자 및 계산6 minutes
끊임없는 선물4 minutes
tidyverse 소개6 minutes
tidyverse 심화 학습 6 minutes
파이프로 작업10 minutes
코너: 코딩 팁5 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

R의 벡터와 리스트10 minutes
R의 날짜 및 시간10 minutes
다른 일반 데이터 구조10 minutes
논리 연산자 및 조건문10 minutes
가이드: 코드 가독성 높이기 10 minutes
사용 가능한 R 패키지 10 minutes
추가 R 리소스10 minutes
용어집: 용어 및 정의5 minutes

7 devoirsTotal 186 minutes

프로그래밍 개념에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
실습 활동: R 샌드박스60 minutes
R 코딩에 관한 학습 내용 테스트6 minutes
실습 활동: tidyverse 설치 및 로드60 minutes
R 패키지에 관한 학습 내용 테스트 6 minutes
tidyverse에 관한 학습 내용 테스트6 minutes
주간 챌린지 240 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

쿼리 및 프로그래밍 10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

R의 기본 개념10 minutes

R 프로그래밍 언어는 데이터 분석 과정의 모든 단계의 데이터 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 여기에서는 R에서 함수 및 기타 과정을 통해 데이터를 구조화, 구성, 정리하는 방법을 살펴봅니다. 데이터 프레임에 관해 배우고 R에서 데이터 프레임으로 작업하는 방법을 배웁니다. 데이터 편향의 문제를 다시 한번 살펴보고 R이 어떤 도움이 되는지도 알아봅니다.

Inclus

8 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 41 minutes

R에서의 데이터 1 minute
R 데이터 프레임 5 minutes
데이터 프레임 작업5 minutes
정리를 위한 기본사항 8 minutes
데이터 구성7 minutes
데이터 변환5 minutes
같은 데이터, 다른 결과5 minutes
bias 함수6 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

tibble에 관해 자세히 알아보기10 minutes
데이터 가져오기 기본사항10 minutes
파일 명명 규칙10 minutes
R 연산자 자세히 알아보기10 minutes
선택사항: 데이터 프레임 수동 생성 10 minutes
tidyr을 사용해 가로형에서 세로형으로 변환10 minutes
데이터 편향 해결10 minutes
용어집: 용어 및 정의5 minutes

8 devoirsTotal 310 minutes

실습 활동: 데이터 프레임 생성 60 minutes
실습 활동: 데이터 가져오기 및 데이터 작업60 minutes
R 데이터 프레임에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
실습 활동: R에서의 데이터 정리 60 minutes
데이터 정리에 관한 학습 내용 테스트 6 minutes
실습 활동: 데이터 변경60 minutes
R 함수에 관한 학습 내용 테스트6 minutes
주간 챌린지 350 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

R과 SQL에서의 데이터 비교10 minutes
여러 플랫폼별 데이터 정리 비교10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

R 함수 사용10 minutes

R은 상세한 시각화 자료를 생성하는 데 적합한 도구입니다. 여기에서는 R을 사용해 시각화 자료를 생성하고 시각화 관련 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 시각화 자료의 시각적 요소를 개선하고, 주석을 작성하여 저장하는 데 도움이 되는 R 및 RStudio의 기능도 살펴봅니다.

Inclus

9 vidéos7 lectures9 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

9 vidéosTotal 56 minutes

R의 시각화2 minutes
R 및 tidyverse 시각화의 기본사항6 minutes
ggplot() 시작하기10 minutes
조셉: 피플 애널리틱스 커리어4 minutes
R의 시각화 자료 개선8 minutes
ggplot 자세히 알아보기8 minutes
시각적 요소 및 면 분할5 minutes
주석 레이어 7 minutes
시각화 자료 저장5 minutes

7 lecturesTotal 65 minutes

R 데이터 시각화의 일반적인 문제10 minutes
시각적 요소 속성10 minutes
평활화10 minutes
필터링과 플롯 10 minutes
R에서 화살표 및 도형 그리기10 minutes
ggsave() 없이 이미지 저장10 minutes
용어집: 용어 및 정의5 minutes

9 devoirsTotal 374 minutes

실습 활동: ggplot2로 데이터 시각화60 minutes
실습 활동: ggplot 사용60 minutes
R 데이터 시각화에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
실습 활동: 시각적 요소와 시각화 자료 60 minutes
실습 활동: 필터와 플롯60 minutes
분석의 시각적 요소에 관한 학습 내용 테스트 8 minutes
실습 활동: 주석 추가 및 시각화 자료 저장60 minutes
주석 추가 및 시각화 자료 저장에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
주간 챌린지 450 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Tableau와 R의 시각화 비교 10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

ggplot을 사용한 데이터 시각화10 minutes

R에는 분석 결과를 저장하고 발표하기 위해 사용할 수 있는 여러 옵션이 있습니다. 여기에서는 R로 동적 문서를 만들기 위한 파일 형식인 R Markdown을 살펴봅니다. 또한 R Markdown의 형식을 지정하고 내보내는 방법과 R 코드 청크를 문서에 통합하는 방법을 배웁니다.

Inclus

8 vidéos5 lectures9 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéosTotal 34 minutes

문서화 및 보고서3 minutes
R Markdown 개요4 minutes
RStudio에서 R Markdown 사용4 minutes
마크다운 문서의 구조6 minutes
메그: 유용한 도구인 프로그래밍4 minutes
기타 문서 요소4 minutes
코드 청크7 minutes
문서 내보내기4 minutes

5 lecturesTotal 40 minutes

R Markdown 리소스10 minutes
선택사항: Jupyter 노트북10 minutes
R Markdown의 출력 형식10 minutes
용어집: 용어 및 정의5 minutes
다음 강좌 소개5 minutes

9 devoirsTotal 367 minutes

실습 활동: R Markdown 노트북60 minutes
문서화 및 보고서에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
R Markdown 문서 생성에 관한 학습 내용 테스트8 minutes
실습 활동: R Markdown 노트북에 코드 청크 추가60 minutes
실습 활동: R Markdown 노트북 내보내기60 minutes
실습 활동: R Markdown 템플릿 사용60 minutes
코드 청크에 관한 학습 내용 테스트 6 minutes
주간 챌린지 540 minutes
강좌 챌린지65 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

R Markdown 노트북 사용10 minutes

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Foire Aux Questions

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.

수학을 잘하지 못해도 이 수료증 과정을 완료할 수 있습니다. 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.

이 수료증 과정에서는 오픈소스 프로그래밍 언어인 R을 교육합니다. R은 기본적인 데이터 분석의 좋은 출발점이며, 초보자가 프로젝트에 적용할 수 있는 유용한 패키지를 제공합니다. 해당 커리큘럼에서는 파이썬을 다루지 않지만, 이 과정을 완료한 후 지속적인 학습을 위해 파이썬에 관해 알아보시기 바랍니다.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.