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Google Career Certificates

Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 여덟 번째 강좌입니다. 데이터 애널리틱스 구직 활동을 준비하는 데 도움이 되는 선택적 사례 연구 활동이 제공됩니다. 사례 연구 활동은 기업에서 분석 스킬을 평가하기 위해 흔히 사용합니다. 사례 연구 활동에서 여러분은 애널리틱스 기반 시나리오를 선택한 다음 시나리오의 데이터를 사용해 질문, 준비, 처리, 분석, 시각화, 조치 단계를 진행하게 됩니다. 또한 일반적인 면접 질문 및 답변을 소개하는 동영상과 온라인 포트폴리오를 작성하는 데 유용한 자료 등을 통해 기타 유용한 구직 스킬을 배울 수 있습니다. 현직 Google 데이터 애널리스트가 최고의 도구와 리소스를 사용하여 일반적인 데이터 분석 작업을 완료하는 실습을 제시하고 지도합니다.

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Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 여덟 번째 강좌입니다. 데이터 애널리틱스 구직 활동을 준비하는 데 도움이 되는 선택적 사례 연구 활동이 제공됩니다. 사례 연구 활동은 기업에서 분석 스킬을 평가하기 위해 흔히 사용합니다. 사례 연구 활동에서 여러분은 애널리틱스 기반 시나리오를 선택한 다음 시나리오의 데이터를 사용해 질문, 준비, 처리, 분석, 시각화, 조치 단계를 진행하게 됩니다. 또한 일반적인 면접 질문 및 답변을 소개하는 동영상과 온라인 포트폴리오를 작성하는 데 유용한 자료 등을 통해 기타 유용한 구직 스킬을 배울 수 있습니다. 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.

본 강좌의 목표는 다음과 같습니다.

- 구직 활동에서의 사례 연구 활동 및 포트폴리오의 이점과 사용사례에 관해

알아보기

- 실제 면접 시나리오 및 일반적인 면접 질문에 관해 살펴보기

- 사례 연구 활동이 면접에 활용되는 방식 알아보기

- 다양한 사례 연구 활동 시나리오 살펴보기

- 포트폴리오 작성을 위해 자체 사례 연구 활동 완료해보기

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What's inside

Syllabus

캡스톤 기본사항 알아보기
캡스톤이란 학습 과정에서 최종적으로 진행하는 프로젝트입니다. 여기에서는 캡스톤 프로젝트, 사례 연구 활동, 포트폴리오에 관해 알아보고, 기업이 여러분의 스킬 및 역량을 더 잘 이해할 수 있도록 이를 활용하는 방법을 배웁니다. 실제 데이터 애널리스트의 온라인 포트폴리오도 살펴봅니다.
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선택사항: 포트폴리오 작성
여기에서는 사례 연구 활동을 완료하기 위해 사용할 수 있는 두 가지 경로를 간단히 살펴봅니다. 제공된 비즈니스 사례 중 하나의 데이터 세트를 사용하거나 공개 데이터 세트를 검색하고 관심 영역의 비즈니스 사례를 개발해봅니다. 또한 완료한 사례 연구 활동을 호스팅할 수 있는 여러 플랫폼이 소개됩니다.
선택사항: 포트폴리오 사용
포트폴리오는 보고 살펴보는 데 의미가 있습니다. 여기에서는 포트폴리오에 대해 이야기하고 면접 시나리오에서 특정 스킬을 강조하는 방법을 배웁니다. 또한 사례 연구 활동을 위해 엘리베이터 피치를 작성하고 연습합니다. 마지막으로 유용하고 실용적인 면접 팁을 통해 데이터 애널리스트 직무에서 최고의 지원자로 자리 잡는 방법을 알아봅니다.
수료증 활용
Google 데이터 애널리틱스 수료증은 명예 배지와 같습니다. 물론 실제 배지가 제공되기도 합니다. 여기에서는 수료증 배지를 신청하고 LinkedIn 프로필에 표시하는 방법을 배웁니다. Big Interview 플랫폼 및 Byteboard 면접 이용권 등 수료증 과정 이수자가 신청할 수 있는 구직 혜택도 소개됩니다.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
관련 경험 없이도 데이터 분석 분야의 입문자 자격으로 전환할 수 있습니다
숙련된 구글 데이터 분석가가 일반적인 데이터 분석 업무를 수행하는 것을 실습 및 안내하며, 이를 위해 최상의 도구와 리소스를 사용합니다
데이터 분석 구직 활동에 활용할 수 있는 8가지 강의입니다
어떤 기업이 분석 스킬을 평가하는 데 사용하는 사례 연구 활동이 강의의 옵션으로 제공됩니다
사례 연구 활동을 통해 데이터 분석 기반 시나리오를 선택하고 해당 시나리오의 데이터를 사용하여 질문, 준비, 처리, 분석, 시각화, 조치 단계를 수행할 수 있습니다
인기 있는 면접 질문 및 답변을 소개하는 영상과 포트폴리오 작성에 유용한 자료도 포함되어 있습니다

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동 with these activities:
SQL 튜토리얼 탐구
이 활동은 SQL의 기본 사항을 학습하여 데이터 분석에 필수적인 기술을 연마하는 데 도움이 됩니다.
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Show steps
  • 온라인 SQL 튜토리얼 찾기
  • 실습 문제를 통해 SQL 쿼리 문 작성 연습
동료 리뷰 세션 참여
이 활동은 동료와 아이디어를 공유하고 피드백을 받아 이해를 심화하는 데 도움이 됩니다.
Show steps
  • 동료 리뷰 그룹 찾기
  • 회의 일정 잡기 및 활동 나누기
데이터 시각화 대시보드 만들기
이 활동은 Tableau 또는 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 실제 데이터 분석 프로젝트를 경험하는 데 도움이 됩니다.
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Show steps
  • 데이터 소스 선택
  • 데이터 분석 및 시각화
  • 대시보드 설계 및 퍼블리싱
One other activity
Expand to see all activities and additional details
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Design a 포트폴리오 사이트
강의에서 배운 개념을 실제 포트폴리오에 적용하여 포트폴리오 제작 기술 향상
Show steps
  • 사례 연구 및 포트폴리오의 웹 사이트 디자인
  • 사례 연구 콘텐츠 개발
  • 포트폴리오 사이트의 최적화 및 문제 해결
  • 포트폴리오 사이트의 발표 및 공유

Career center

Learners who complete Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientists use their knowledge of machine learning, statistics, and data analysis to develop and deploy predictive models that can be used to improve business outcomes. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Scientists, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, machine learning techniques, and model building.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers use their knowledge of machine learning, software engineering, and data analysis to design, build, and deploy machine learning models that can be used to improve business outcomes. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Machine Learning Engineers, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, machine learning techniques, and model building.
Business Analyst
Business Analysts use their understanding of business processes and data analysis to help organizations improve their performance. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Business Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, and covers topics such as problem definition, data collection, and analysis techniques.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use their knowledge of mathematics, statistics, and data analysis to help businesses solve complex problems related to operations, logistics, and supply chain management. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Operations Research Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, and covers topics such as optimization techniques, simulation modeling, and forecasting.
Data Architect
Data Architects use their knowledge of data engineering and data management to design and build data architectures that can support the needs of an organization. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Architects, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data management techniques, and data governance.
Data Analyst
Data Analysts use their knowledge of statistics, programming, and data management to extract meaningful insights from data, which can be used to improve business decisions. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, and covers topics such as data preparation, analysis techniques, and communication of results.
Database Administrator
Database Administrators use their knowledge of database management systems to install, configure, and maintain databases. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Database Administrators, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data management techniques, and database administration.
Financial Analyst
Financial Analysts use their knowledge of finance and data analysis to help businesses make informed decisions about investments, capital budgeting, and other financial matters. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Financial Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, and covers topics such as financial statement analysis, valuation techniques, and risk assessment.
Data Engineer
Data Engineers use their knowledge of data engineering and data management to develop and deploy data pipelines that can transform and transport data between different systems. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Engineers, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data engineering techniques, and data pipeline development.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use their knowledge of mathematics, statistics, and data analysis to develop and deploy financial models that can be used to make investment decisions. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Quantitative Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, financial modeling techniques, and risk assessment.
Market Research Analyst
Market Research Analysts use their knowledge of research methods and data analysis to help businesses understand their customers and make informed decisions about product development, marketing campaigns, and other business strategies. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Market Research Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, and covers topics such as survey design, data collection, and analysis techniques.
Data Governance Analyst
Data Governance Analysts use their knowledge of data governance and data management to develop and implement data governance policies and procedures. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Governance Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data management techniques, and data governance.
Data Security Analyst
Data Security Analysts use their knowledge of data security best practices and technologies to help organizations protect their data from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Security Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data management techniques, and data security.
Data Privacy Analyst
Data Privacy Analysts use their knowledge of data privacy laws and regulations to help organizations protect the privacy of their customers' data. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Privacy Analysts, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data management techniques, and data privacy.
Data Visualization Engineer
Data Visualization Engineers use their knowledge of data visualization techniques and technologies to create data visualizations that can communicate insights to stakeholders. The Google Data Analytics Capstone: Case Study Activity course may be useful for aspiring Data Visualization Engineers, as it provides hands-on experience with data analysis and visualization, data visualization techniques, and data visualization software.

Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동.
Simplifies data analytics concepts, providing a clear and practical approach to data analysis tasks. It covers fundamental principles, techniques, and tools to enhance your understanding of data analytics.
Serves as a practical guide to designing data science projects, emphasizing important considerations, best practices, and potential pitfalls. By reading this book, you'll gain insights into the design and implementation of effective data science projects.
Introduces Python programming for data analysis, covering data manipulation, data visualization, and statistical modeling. By reading this book, you'll build a solid foundation in Python for data analysis applications.
Introduces R programming for data analysis, focusing on data manipulation, data visualization, and statistical modeling. By reading this book, you'll gain proficiency in R for data analysis tasks.
Offers a comprehensive introduction to deep learning, covering its history, architectures, algorithms, and applications. By reading this book, you'll gain a deep understanding of the field and its practical implications.
Comprehensive reference on statistical learning methods, covering a wide range of topics including supervised learning, unsupervised learning, and resampling methods. It's an excellent resource for gaining a solid theoretical foundation in statistical learning.
Provides a gentle introduction to statistical learning methods, making it accessible to a wider audience. It covers fundamental concepts, algorithms, and practical applications of statistical learning.
Bridges the gap between machine learning and data science, providing practical guidance on making machine learning models interpretable. By reading this book, you'll learn techniques to understand and explain the predictions of machine learning models.
Offers a practical guide to applying data science techniques in business settings. It covers various aspects of data science, from data collection and analysis to building and deploying predictive models.
Teaches the art of communicating data effectively through storytelling. It provides practical guidance on how to structure data stories, use visuals, and engage your audience.
Introduces Power BI, a powerful tool for data visualization and analysis. It covers the basics of Power BI, including data modeling, data visualization, and report creation.

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