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데이터 정리

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  • 무결성 유형 및 데이터 무결성 위험과 관련한 데이터 무결성 정의

  • 데이터베이스에서 문자열 변수를 정리하는 데 사용할 기본 SQL 함수 적용

  • 데이터베이스에 사용할 기본 SQL 쿼리 개발

  • 데이터 정리 결과를 검증하는 과정 설명

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  • Learn new concepts from industry experts
  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
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There are 6 modules in this course

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.

What's included

8 videos9 readings6 quizzes1 discussion prompt1 plugin

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.

What's included

10 videos5 readings6 quizzes1 plugin

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.

What's included

9 videos5 readings6 quizzes1 discussion prompt1 plugin

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.

What's included

6 videos4 readings4 quizzes

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.

What's included

8 videos3 readings3 quizzes1 discussion prompt

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.

What's included

2 videos2 readings1 quiz

Instructor

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