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Il y a 6 modules dans ce cours
Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 세 번째 강좌입니다. 본 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 1강과 2강에서 소개된 주제에 대한 이해를 심화하고 실용적인 데이터 애널리틱스 스킬을 습득하는 데 도움이 되는 새로운 주제도 다룹니다. 스프레드시트, SQL 같은 도구를 사용해 목적에 알맞은 데이터를 추출하고 이용하는 방법과 데이터를 구성 및 보호하는 방법을 배우게 됩니다. 현직 Google 데이터 애널리스트가 최고의 도구와 리소스를 사용하여 일반적인 데이터 분석 작업을 완료하는 실습을 제공하고 지도합니다.
이 수료증 과정을 완료한 수강생은 데이터 애널리스트로서 입문 수준의 직무에 지원할 역량을 갖추게 됩니다. 관련 경험은 필요하지 않습니다.
본 강좌의 목표는 다음과 같습니다.
- 애널리스트가 분석을 위해 수집할 데이터를 어떻게 결정하는지 알아봅니다.
- 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터, 데이터 유형, 데이터 형식에 관해 배웁니다.
- 데이터 신뢰성을 보장하는 데 도움이 되도록 다양한 데이터 편향 유형을 식별하는 방법을 살펴봅니다.
- 애널리스트가 스프레드시트 및 SQL을 사용하여 데이터베이스 및 데이터 세트 작업을 처리하는 방법을 살펴봅니다.
- 공개 데이터에 관해 알아보고 데이터 윤리와 데이터 개인정보 보호의 관계 및 중요성을 살펴봅니다.
- 데이터베이스에 액세스하는 방법과 데이터베이스에 있는 데이터를 추출, 필터링, 정렬하는 방법을 이해합니다.
- 데이터를 구성하고 안전하게 보호하기 위한 권장사항을 배웁니다.
우리는 모두 일상생활에서 많은 데이터를 생성합니다. 여기에서는 데이터가 어떻게 생성되는지, 애널리스트가 분석을 위해 수집할 데이터를 어떻게 결정하는지 배웁니다. 또한 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터, 데이터 유형, 데이터 형식에 관해 학습하면서 탐색 분석을 위해 데이터를 준비하는 방법을 생각해봅니다.
Inclus
9 vidéos10 lectures8 devoirs1 sujet de discussion2 plugins
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9 vidéos•Total 31 minutes
데이터 탐색 개론•4 minutes
핼리: 데이터의 유용한 정보•3 minutes
세상 속 데이터 수집•4 minutes
수집 대상 데이터 결정•4 minutes
데이터 형식 살펴보기•5 minutes
구조화된 데이터의 이해•2 minutes
작업 대상 데이터 유형 파악•4 minutes
데이터 테이블 구성요소•2 minutes
가로형 및 세로형 데이터 알아보기•4 minutes
10 lectures•Total 95 minutes
강좌 강의 계획표•10 minutes
스피드 트랙 진행 여부 결정•10 minutes
선택사항: 진단 퀴즈 점수 및 점수 설명•10 minutes
알맞은 데이터 선택•10 minutes
데이터 형식 실제 사례•10 minutes
데이터 구조•10 minutes
데이터 모델링 수준 및 기법•10 minutes
불리언 로직의 이해•10 minutes
데이터 변환•10 minutes
용어집: 용어 및 정의•5 minutes
8 devoirs•Total 224 minutes
*주간 챌린지 1*•40 minutes
선택사항: 데이터 애널리틱스 경력자이신가요? 진단 퀴즈를 풀어보세요•24 minutes
데이터 수집에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
자기 성찰 학습: 비구조화된 데이터•20 minutes
데이터 형식 및 구조에 관한 학습 내용 테스트•8 minutes
실습 활동: 함수 적용•60 minutes
실습 활동: Kaggle 개론•60 minutes
데이터 유형, 필드, 값에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
포럼 참여•10 minutes
2 plugins•Total 40 minutes
보충 교육: 나의 데이터 애널리틱스 인증서 로드맵•10 minutes
데이터 유형 차별화•30 minutes
편향, 신뢰성, 개인정보 보호, 윤리, 액세스
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
데이터 애널리스트는 데이터 작업 시 항상 데이터가 편향되지 않고 신뢰할만한지 확인합니다. 여기에서는 데이터의 다양한 편향 유형을 식별하는 방법과 데이터의 신뢰성을 보장하는 방법을 배웁니다. 또한 공개 데이터에 관해 알아보고 데이터 윤리와 데이터 개인정보 보호의 관계 및 중요성을 살펴봅니다.
Inclus
12 vidéos4 lectures6 devoirs1 sujet de discussion
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12 vidéos•Total 36 minutes
데이터 무결성 보장•1 minute
편향: 질문에서 결론까지•3 minutes
편향된 데이터와 편향되지 않은 데이터•2 minutes
데이터 편향의 이해•4 minutes
좋은 데이터 소스 식별•3 minutes
'불량' 데이터란 무엇인가요?•3 minutes
데이터 윤리 개론•5 minutes
복습(선택사항): 알렉스: 데이터 윤리의 중요성•3 minutes
데이터 개인정보 보호 개론•2 minutes
앤드류: 윤리적인 데이터 사용•3 minutes
공개 데이터 특징•4 minutes
앤드류: 윤리적인 데이터 사용 단계•3 minutes
4 lectures•Total 35 minutes
데이터 익명처리•10 minutes
공개 데이터 논쟁•10 minutes
공개 데이터 제공 사이트 및 리소스•10 minutes
용어집: 용어 및 정의•5 minutes
6 devoirs•Total 124 minutes
*주간 챌린지 2*•40 minutes
편향되지 않고 객관적인 데이터에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
데이터 신뢰성에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
데이터 윤리 및 개인정보 보호에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
실습 활동: Kaggle 데이터 세트•60 minutes
공개 데이터에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
편향 고려•10 minutes
데이터베이스: 데이터가 보관되는 공간
Module 3•8 heures à terminer
Détails du module
데이터를 분석할 때는 데이터베이스에 있는 많은 데이터에 액세스하게 됩니다. 데이터베이스는 데이터가 보관되는 공간입니다. 여기에서는 데이터베이스에 액세스하는 방법과 데이터베이스에 있는 데이터를 추출, 필터링, 정렬하는 방법 등 데이터베이스에 관한 모든 내용을 배웁니다. 또한 메타데이터를 확인하여 다양한 유형을 파악하고 애널리스트가 이를 활용하는 방법을 알아봅니다.
Inclus
12 vidéos8 lectures11 devoirs1 plugin
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12 vidéos•Total 48 minutes
데이터베이스에 관한 모든 내용•2 minutes
데이터베이스 기능•4 minutes
메타데이터 살펴보기•4 minutes
애널리스트의 메타데이터 활용법•4 minutes
메타데이터 관리•3 minutes
메건: 메타데이터 활용•3 minutes
다양한 소스의 데이터 작업•3 minutes
스프레드시트 및 데이터베이스의 데이터 가져오기•4 minutes
정렬 및 필터링•6 minutes
샌드박스, 결제 옵션을 비롯한 BigQuery 설정•4 minutes
BigQuery 사용법•4 minutes
BigQuery 실제 활용•7 minutes
8 lectures•Total 75 minutes
데이터 애널리틱스에서의 데이터베이스•10 minutes
데이터 세트 조사 안내형 실습 활동 둘러보기•10 minutes
데이터만큼 중요한 메타데이터•10 minutes
외부 소스의 데이터 스프레드시트로 가져오기•10 minutes
공개 데이터 세트 살펴보기•10 minutes
BigQuery 사용•10 minutes
심층 학습: SQL 권장사항•10 minutes
용어집: 용어 및 정의•5 minutes
11 devoirs•Total 336 minutes
*주간 챌린지 3*•40 minutes
데이터베이스 작업에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
메타데이터에 관한 학습 내용 테스트•8 minutes
데이터 소스에 액세스에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
실습 활동: 정렬과 필터링으로 스프레드시트 데이터 정리•60 minutes
자기 성찰 학습: 데이터베이스와 스프레드시트의 정렬 및 필터링 생각해보기•20 minutes
정렬 및 필터링에 관한 학습 내용 테스트•8 minutes
실습 활동: BigQuery 개론•60 minutes
실습 활동: BigQuery에서 맞춤 테이블 만들기•60 minutes
실습 활동: SQL 적용•60 minutes
대규모 데이터 세트에서 SQL 사용에 관한 학습 내용 테스트•8 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Primary and Foreign Keys•30 minutes
데이터 구성 및 보호
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
뛰어난 구성 스킬은 대부분의 작업 유형에서 중요하며, 이는 데이터 애널리틱스에서도 마찬가지입니다. 여기에서는 데이터를 구성하고 안전하게 유지하기 위한 권장사항을 배웁니다. 또한 애널리스트가 파일 명명 규칙을 활용하여 작업을 정리하는 방법도 배웁니다.
Inclus
4 vidéos4 lectures4 devoirs1 plugin
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4 vidéos•Total 11 minutes
자신 있는 데이터 준비•1 minute
데이터 구성•5 minutes
파일 명명에 관한 모든 내용•3 minutes
스프레드시트의 보안 기능•3 minutes
4 lectures•Total 45 minutes
데이터 구성 지침•10 minutes
학습 기록: 파일 구조 및 명명 규칙 살펴보기•20 minutes
보안과 애널리틱스 간 균형 조정•10 minutes
용어집: 용어 및 정의•5 minutes
4 devoirs•Total 76 minutes
*주간 챌린지 4*•40 minutes
데이터 구성 방법에 관한 학습 내용 테스트•10 minutes
자기 성찰 학습: 리소스 보호•20 minutes
데이터 보호에 관한 학습 내용 테스트•6 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
효과적인 명명 및 구성 방법•30 minutes
선택사항: 데이터 커뮤니티 참여
Module 5•1 heure à terminer
Détails du module
적극적인 온라인 활동은 분야를 막론하고 구직자에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 여기에서는 온라인 활동을 관리하는 방법을 배웁니다. 또한 다른 데이터 애널리틱스 전문가와의 네트워킹에 따른 이점을 알아봅니다.
Inclus
6 vidéos3 lectures1 devoir
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6 vidéos•Total 17 minutes
데이터 애널리스트적 온라인 활동 관리•1 minute
온라인 활동이 중요한 이유•3 minutes
온라인 활동 증진을 위한 팁•4 minutes
네트워킹 노하우•2 minutes
멘토십의 이점•4 minutes
레이첼: 멘토의 중요성•3 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
LinkedIn 시작•10 minutes
LinkedIn을 통한 교류•10 minutes
네트워크 형성•10 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
자기 성찰 학습: 온라인 활동에 Kaggle 추가•20 minutes
*강좌 챌린지*
Module 6•1 heure à terminer
Détails du module
용어집의 용어 및 정의를 복습하여 강좌 챌린지를 준비하세요. 그런 다음 퀴즈를 통해 데이터 수집, 윤리 및 개인정보 보호, 편향에 대한 이해도를 확인하세요. 스프레드시트, SQL 함수, 필터링 및 정렬 스킬을 적용하는 문제도 제시됩니다. 마지막으로 데이터 애널리틱스 권장사항을 활용해 데이터를 보호하고 구성하세요.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir
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1 vidéo•Total 1 minute
수고하셨습니다! 강좌 마무리•1 minute
2 lectures•Total 10 minutes
용어집: 용어 및 정의•5 minutes
다음 강좌 소개•5 minutes
1 devoir•Total 50 minutes
*강좌 챌린지*•50 minutes
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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.
데이터 애널리틱스 분야의 커리어를 쌓기 시작해야 하는 이유는 무엇일까요?
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.
데이터 애널리틱스 수료증 과정을 수강해야 하는 이유는 무엇인가요?
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.
어떤 경력이 필요한가요?
스프레드시트 또는 데이터 애널리틱스에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 고등학교 수준의 수학 지식과 작동 원리에 관한 호기심만 있으면 됩니다.
이 수료증 과정을 성공적으로 수료하려면 수학을 잘해야 하나요?
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.
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.
When will I have access to the lectures and assignments?
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.
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.