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탐색을 위한 데이터 준비
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탐색을 위한 데이터 준비

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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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  • Learn new concepts from industry experts
  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
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There are 6 modules in this course

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.

What's included

9 videos10 readings8 quizzes1 discussion prompt2 plugins

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.

What's included

12 videos4 readings6 quizzes1 discussion prompt

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.

What's included

12 videos8 readings11 quizzes1 plugin

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.

What's included

4 videos4 readings4 quizzes1 plugin

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.

What's included

6 videos3 readings1 quiz

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.

What's included

1 video2 readings1 quiz

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