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Google Career Certificates

Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 다섯 번째 강좌입니다. 이 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 여기서는 데이터 분석 과정 중 ‘분석’ 단계를 살펴봅니다. 지금까지 배운 내용을 분석에 적용하여 수집한 데이터의 의미를 파악해볼 것입니다. 데이터를 다양한 방식으로 바라보고 생각할 수 있도록 스프레드시트와 SQL을 사용하여 데이터를 구성하고 형식을 지정하는 방법을 배웁니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 데이터에서 복잡한 계산을 수행하는 방법도 학습합니다. 분석을 위해 수식, 함수, SQL 쿼리를 사용하는 방법을 배웁니다. 현직 Google 데이터 애널리스트가 최고의 도구와 리소스를 사용하여 일반적인 데이터 애널리스트 작업을 완료하는 실습을 제공하고 지도합니다.

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Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정의 다섯 번째 강좌입니다. 이 강좌에서는 데이터 애널리스트 직무에 필요한 입문 수준의 스킬을 배우게 됩니다. 여기서는 데이터 분석 과정 중 ‘분석’ 단계를 살펴봅니다. 지금까지 배운 내용을 분석에 적용하여 수집한 데이터의 의미를 파악해볼 것입니다. 데이터를 다양한 방식으로 바라보고 생각할 수 있도록 스프레드시트와 SQL을 사용하여 데이터를 구성하고 형식을 지정하는 방법을 배웁니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 데이터에서 복잡한 계산을 수행하는 방법도 학습합니다. 분석을 위해 수식, 함수, SQL 쿼리를 사용하는 방법을 배웁니다. 현직 Google 데이터 애널리스트가 최고의 도구와 리소스를 사용하여 일반적인 데이터 애널리스트 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.

- 분석을 위해 데이터를 구성하는 방법을 알아봅니다.

- 데이터 형식을 지정하고 데이터를 조정하는 과정을 살펴봅니다.

- 스프레드시트와 SQL을 사용하여 데이터를 집계하는 방법을 이해합니다.

- 스프레드시트에서 수식과 함수를 사용하여 데이터로 계산합니다.

- SQL 쿼리를 사용하여 계산을 완료하는 방법을 배웁니다.

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What's inside

Syllabus

분석 시작 전 데이터 구성
데이터를 구성해두면 분석에 더욱 쉽게 활용할 수 있습니다. 여기에서는 정렬 및 필터링을 통한 데이터 구성의 중요성을 배웁니다. 분석을 위해 데이터를 준비하면서 스프레드시트와 SQL에서 데이터를 준비하는 과정을 살펴봅니다.
데이터 형식 지정 및 조정
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데이터를 분석하기 전에 데이터 형식을 지정하고 데이터를 사용할 준비를 해야 합니다. 여기에서는 SQL 쿼리를 활용해 데이터를 결합하는 방법을 포함하여 데이터 변환과 형식 지정에 관한 모든 내용을 배웁니다. 또한 동료에게 요청할 수 있는 피드백과 지원의 가치를 확인하고 이러한 피드백과 지원을 통해 작업에 적용할만한 새로운 정보를 어떻게 얻을 수 있는지 알아봅니다.
분석을 위한 데이터 집계
분석 작업 중에는 유용한 정보를 얻고 비즈니스 목표를 완수하기 위해 데이터를 결합해야 하는 경우가 많습니다. 여기에서는 데이터를 결합 또는 집계하는 함수, 절차 및 구문을 살펴봅니다. 스프레드시트의 여러 셀에서 데이터를 결합 및 집계하는 방법, SQL 쿼리를 사용해 여러 데이터베이스 테이블에서 데이터를 결합 및 집계하는 방법을 배웁니다.
데이터 계산
계산은 데이터 애널리스트가 분석 중 완료하는 일반적인 작업 가운데 하나입니다. 여기에서는 계산에 도움이 되는 스프레드시트의 수식, 함수, 피벗 테이블과 SQL의 쿼리에 대해 알아봅니다. 또한 SQL을 사용한 임시 테이블 관리의 이점을 배웁니다.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
데이터 애널리스트 경력을 시작하는 초보자에게 적합한 코스입니다
구글 데이터 애널리스트가 직접 강의를 진행하여 교육의 질을 보장합니다
스프레드시트와 SQL을 사용하여 데이터 분석의 필수 기술을 습득할 수 있습니다
입문자 수준의 기술을 습득하여 데이터 애널리스트 직무에 지원할 수 있습니다
데이터 구성과 형식 지정, 집계 및 계산에 대한 기본 내용을 다룹니다
실습을 통해 데이터 애널리스트 업무의 실무적인 경험을 쌓을 수 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 데이터 분석을 통한 해답 찾기 with these activities:
R 또는 Python으로 데이터 시각화 튜토리얼
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  • 결과 해석
  • 프로젝트에 구현
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Career center

Learners who complete 데이터 분석을 통한 해답 찾기 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to help businesses make informed decisions. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analysts help businesses understand their data and make better decisions. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Business Analyst.
Data Scientist
Data Scientists use data to develop new insights and solve business problems. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Data Scientist.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use data to make financial decisions. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Quantitative Analyst.
Market Researcher
Market Researchers study consumer behavior and market trends. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Market Researcher.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Statistician.
Epidemiologist
Epidemiologists investigate the causes of disease and injury. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as an Epidemiologist.
Risk Manager
Risk Managers identify, assess, and manage risks. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Risk Manager.
Actuary
Actuaries use mathematics and statistics to assess risk and uncertainty. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as an Actuary.
Financial Analyst
Financial Analysts provide investment advice to individuals and businesses. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Financial Analyst.
Operations Researcher
Operations Researchers use data to improve the efficiency of business operations. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as an Operations Researcher.
Data Engineer
Data Engineers design and build data systems. This course provides a foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Data Engineer.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course provides a foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Software Engineer.
Computer Scientist
Computer Scientists research and develop new computing technologies. This course provides a foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as a Computer Scientist.
Information Technology Manager
Information Technology Managers plan and oversee the use of information technology in an organization. This course provides a foundation in data analysis techniques, including data manipulation, data visualization, and statistical analysis. By completing this course, you will gain the skills necessary to succeed as an Information Technology Manager.

Reading list

We've selected eight 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 데이터 분석을 통한 해답 찾기.
Provides a clear and concise introduction to data analytics, making it accessible to those with no prior experience in the field. It covers a wide range of topics, including data collection, data preparation, data analysis, and data visualization.
Provides a practical guide to using SQL and Excel for data analysis. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, data analysis, and data visualization.
Provides a practical guide to using R for data analysis. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, data analysis, and data visualization.
Provides a business-oriented introduction to data science. It covers a wide range of topics, including data mining, data analysis, and data visualization.
Provides a practical guide to using R and ggplot2 for data analysis. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, data analysis, and data visualization.
Provides a practical guide to using Python and Pandas for data analysis. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, data analysis, and data visualization.
Provides a gentle introduction to data analytics, making it accessible to those with no prior experience in the field. It covers a wide range of topics, including data collection, data preparation, data analysis, and data visualization.
Provides a gentle introduction to machine learning, making it accessible to those with no prior experience in the field. It covers a wide range of topics, including machine learning algorithms, data preprocessing, and model evaluation.

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