Overview

Class Central Tips

Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 네 번째 강좌입니다. 이 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 본 강좌에서는 계속해서 데이터 애널리틱스를 파악하고 데이터 애널리스트가 작업에 활용하는 개념과 도구를 학습합니다. 스프레드시트 및 SQL을 사용하여 데이터를 확인하고 정리하는 방법과 데이터 정리 결과를 검증하고 보고하는 방법을 배웁니다. 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 강좌를 마치면 다음을 수행할 수 있습니다. - 데이터 무결성을 확인하는 방법을 배웁니다. - 스프레드시트를 사용한 데이터 정리 기술을 발견합니다. - 데이터베이스에 사용할 기본 SQL 쿼리를 개발합니다. - 데이터 정리 및 변환을 위한 기본 SQL 함수를 적용합니다. - 데이터 정리 결과를 확인하는 방법을 이해합니다. - 데이터 정리 보고의 요소와 중요성에 대해 살펴봅니다.

Syllabus

무결성의 중요성

여기에서는 탐색을 위한 데이터 준비 방법을 알아보면서 데이터 무결성이 성공적인 의사결정에 중요한 이유를 집중 조명합니다. 데이터가 생성되는 방식과 애널리스트가 분석을 위해 수집할 데이터를 결정하는 기법에 대해 학습합니다. 또한 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터, 데이터 유형, 데이터 형식을 살펴봅니다.

깨끗하게 정리된 데이터

데이터 애널리스트라면 누구나 클린 데이터로 분석 작업을 하고 싶어 합니다. 여기에서는 클린 데이터와 더티 데이터의 차이점을 배웁니다. 스프레드시트와 기타 도구를 이용한 데이터 정리 기술도 살펴봅니다.

SQL을 사용한 데이터 정리

데이터를 정리하는 다양한 방법을 알면 애널리스트의 작업이 훨씬 수월해집니다. 여기에서는 SQL을 사용하여 데이터를 정리하는 방법을 배우고 분석을 위해 SQL로 데이터를 정리하고 변환할 때 사용할 수 있는 쿼리와 함수를 살펴봅니다.

정리 결과 검증 및 보고

데이터 정리는 데이터 분석 과정의 필수 단계입니다. 데이터 분석의 다음 단계를 진행하기 위해서는 먼저 데이터 정리 결과를 검증하고 보고해야 합니다. 여기에서는 데이터 정리 결과를 검증하고 보고하는 과정과 그에 따른 이점을 배웁니다.

선택사항: 이력서에 데이터 추가

효과적인 이력서는 데이터 애널리틱스 커리어를 쌓는 데 도움이 됩니다. 여기에서는 입사 지원 절차를 자세히 알아보고, 자신의 강점과 관련 경험을 강조하는 이력서 작성 방법을 집중적으로 배웁니다. 아직 입사 지원에 관심이 없더라도 좋은 이력서를 작성할 좋은 기회입니다. 메이저 리그 첫 시즌에 대비한 스프링 트레이닝과 같은 필수 과정이라고 생각해주세요.

강좌 챌린지

용어집의 용어 및 정의를 복습하여 강좌 챌린지를 준비하세요. 그런 다음 샘플 크기와 데이터 무결성의 중요성, 데이터와 비즈니스 목표의 연결성에 관해 학습한 내용을 퀴즈를 통해 확인해보세요. 스프레드시트와 SQL에서 데이터 정리 기법 스킬을 적용하는 문제도 제시됩니다. 데이터 정리 과정과 결과를 문서화하고, 보고하고, 확인하고 나면 강좌 챌린지가 마무리됩니다.