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.
탐색을 위한 데이터 준비
탐색을 위한 데이터 준비
This course is part of Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
Top Instructor
Included with 
Gain insight into a topic and learn the fundamentals.
Beginner level
Recommended experience
23 hours to complete
3 weeks at 7 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
This course is part of the Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 Professional Certificate
When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate from Google
Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV
Share it on social media and in your performance review
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
Instructor
Offered by
Recommended if you're interested in Data Analysis
Lund University
University of Virginia
ISC2
Why people choose Coursera for their career
Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
New to Data Analysis? Start here.
Open new doors with Coursera Plus
Unlimited access to 7,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription
Advance your career with an online degree
Earn a degree from world-class universities - 100% online
Join over 3,400 global companies that choose Coursera for Business
Upskill your employees to excel in the digital economy
Frequently asked questions
데이터는 숫자, 사진, 단어, 동영상, 관측값 등 다양한 형태로 제시할 수 있는 사실의 집합입니다. 우리는 소셜 미디어에 TV 프로그램 또는 노래를 스트리밍하거나 게시물을 올릴 때 매일 데이터를 사용하고 만듭니다.
데이터 애널리틱스는 결론을 도출하고 예측하고 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 사실을 수집, 변환, 구성하는 작업입니다.
매일 엄청난 양의 데이터가 만들어집니다. 휴대전화를 사용하거나, 온라인으로 무언가를 찾아보거나, 음악을 스트리밍하거나, 신용카드로 쇼핑하거나, 소셜 미디어에 게시물을 올리거나, GPS를 사용하여 길을 찾는 등 어느 때든지 데이터가 생성됩니다. 기업은 소비자 수요를 충족하고 새로운 트렌드에 반응하기 위해 제품, 서비스, 도구, 비즈니스 전략을 끊임없이 조정해야 합니다. 이에 따라 데이터 애널리스트에 대한 수요가 높아졌으며 급여 역시 높아졌습니다.
데이터 애널리스트는 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터와 숫자에서 의미를 읽습니다. 데이터를 준비, 처리, 분석, 시각화하여 패턴과 추세를 발견하고 핵심 질문에 대한 답을 찾아내면서 더 많은 팀이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.
Google 데이터 애널리틱스 수료증 과정을 통해 주니어 또는 어소시에이트 데이터 애널리스트가 되는 데 필요한 여러 스킬을 학습할 수 있습니다. 데이터 애널리스트는 적절하게 질문하고 유용한 핵심 정보를 얻기 위해 데이터를 준비, 처리, 분석하고 분석 결과를 이해관계자와 효과적으로 공유하고 신중하게 조치를 취하도록 데이터를 기반으로 제안하는 방법을 아는 사람입니다.
본 수료증 취득 과정을 수강하면 대화형 콘텐츠(토론 프롬프트, 퀴즈, 활동)로 직무에 필요한 스킬을 6개월 이내에 학습할 수 있습니다(원하는 시간에 자유롭게 주 10시간 미만으로 학습하는 경우). 이 과정의 커리큘럼은 Tableau, Accenture, Deloitte와 같은 유수의 기업 및 업계 리더의 의견에 따라 설계되었습니다. 채용에 관심이 있는 기업에 새롭게 학습한 스킬을 선보일 수 있는 사례 연구 활동도 마련되어 있습니다.
수료증 과정을 완료한 후에는 커리어 리소스에 액세스할 수 있으며 데이터 애널리틱스 분야에서 엔트리 레벨 인력을 채용하는 회사와 직접 연락할 수 있습니다.