Overview

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.

Syllabus

데이터 유형 및 구조

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.

편향, 신뢰성, 개인정보 보호, 윤리, 액세스

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.

데이터베이스: 데이터가 보관되는 공간

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.

데이터 구성 및 보호

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.

선택사항: 데이터 커뮤니티 참여

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.

*강좌 챌린지*

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.