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데이터 분석을 위한 SQL+DB 마스터
수강기간 신청일로부터 6개월 전체시간 약 15시간 성장비용 20만원 7.6만원 62% 할인

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"데이터 전처리가 분석 결과 좌우한다"
데이터 분석을 위해서는 그에 적합한 데이터가 필요하며, 이를 확보하기 위해서는 충분한 데이터 전처리(Data Preparation) 과정이 필수적이다.
그러나 국내에서는 데이터 전처리를 데이터 분석 과정의 일부로 여길 뿐, 별도의 기술과 솔루션이 필요하다는 점에 대해서는 인식이 부족한 실정이다.

- 출처 : [기획특집] 데이터 전처리가 분석 결과 좌우한다, 컴퓨터월드, 2017. 11. 02


✔ 전처리부터 실전 데이터 분석까지

요즘의 화두인 데이터 분석을 하기 위해서는 전처리 능력은 필수입니다. 전처리를 할 수 없다면 시각화를 배우고 머신러닝을 배워도 현업에서 활용 할 수 없습니다.
직접 전처리를 하고 혼자만의 힘으로 분석을 진행할 수 있어야 데이터 분석가라고 말할 수 있습니다. 이에 본 강의에서는 데이터 전처리부터 실제 실무에서 사용되는 데이터를 활용한 데이터 분석까지 분석의 전 과정을 다루고자 합니다.

✔ 진짜 데이터 분석!

본 강의에서는 손에 잡히지 않는 원론적인 개념을 익히는 것보다 "실무에서 데이터 분석에 꼭 필요한 스킬" 위주로 진행하려고 합니다.
데이터 분석을 수년간 진행하면서 데이터 분석 업무는 개념을 익히는 것만큼이나 핵심 개념을 적용해보고 실제로 분석해보는 실습이 정말 중요함을 느꼈습니다.

* 무엇을 배우나요?
데이터 분석가는 아니지만 데이터 분석 업무를 해야하는 분
우리 회사에 데이터 분석가가 있으면 가장 좋겠지만, 사정상 기획자/마케터/개발자임에도 불구하고 데이터 분석 업무를 해야하는 분들, SQL은 어려운 문법이 아닙니다. 조금만 반복숙달을 하면 충분히 원하는 데이터를 전처리해서 얻으실 수 있습니다.

마케팅/기획 담당자이며 데이터 추출에 대한 니즈가 있으신 분
개발팀에서는 항상 데이터를 기반으로 마케팅 프로모션이나 신규 서비스 기획을 요청합니다. '이것 하면 좋을것 같은데!'와 '이 데이터가 이렇게 해야한다고 말하고 있네요'는 정말 다르겠죠?

Data Scientist로 커리어를 쌓고 싶으신분
데이터 분석을 하기 위한 전처리는 필수적입니다. 데이터 분석가가 되고 싶다면 데이터 분석의 가장 첫단계인 전처리/수집/가공단계부터 탄탄하게 쌓고 가셔야 합니다.

상세정보

  • 수강기간신청일로부터 6개월
  • 전체시간약 15시간
  • 성장비용 20만원 7.6만원 62% 할인

후기

    • - 접근 분석 도구의 등장
      - 분석 담당자와 엔지니어의 이해관계
      - Server, Client
      - 데이터 가공

      - 접근 분석 도구의 등장<br>
- 분석 담당자와 엔지니어의 이해관계<br>
- Server, Client<br>
- 데이터 가공
    • - Select
      - Aggregate Function
      - group by
      - where
      - having
      - 기타 함수

      - Select<br>
- Aggregate Function<br>
- group by<br>
- where<br>
- having<br>
- 기타 함수
    • - 시계열 기반으로 데이터 집계하기
      - 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기
      - 사용자 전체의 특징과 경향 찾기
      - 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 읽기
      - 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기

      - 시계열 기반으로 데이터 집계하기<br>
- 다면적인 축을 사용해 데이터 집약하기<br>
- 사용자 전체의 특징과 경향 찾기<br>
- 시계열에 따른 사용자 전체의 상태 변화 읽기<br>
- 시계열에 따른 사용자의 개별적인 행동 분석하기
    • - 사이트 전체의 특징/경향 찾기
      - 사이트 내의 사용자 행동 파악하기
      - 입력 양식 최적화하기

      - 사이트 전체의 특징/경향 찾기<br>
- 사이트 내의 사용자 행동 파악하기<br>
- 입력 양식 최적화하기
    • - 데이터를 조합해서 새로운 데이터 만들기
      - 이상값 검출하기
      - 데이터 중복 검출하기
      - 여러개의 데이터셋 비교하기

      - 데이터를 조합해서 새로운 데이터 만들기<br>
- 이상값 검출하기<br>
- 데이터 중복 검출하기<br>
- 여러개의 데이터셋 비교하기
    • - R - SQL Connection
      - Importing data from SQL server to R
      - 데이터 전처리
      - 알고리즘 실행

      - R - SQL Connection<br>
- Importing data from SQL server to R<br>
- 데이터 전처리<br>
- 알고리즘 실행