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데이터 분석을 위한 SQL+DB 마스터
수강기간 신청일로부터 6개월 전체시간 약 15시간 참가비 30만원 7.5만원 75% 할인

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강의 소개

소개

"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?

참가대상

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
  • 참가비 30만원 7.5만원 75% 할인

후기

    커리큘럼 소개

    • - 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

    리더 소개

    Billy

    국내 eCommerce 업체 Data Analyst
    *현직자 특성상 회사와의 마찰을 피하기 위해 실명은 공개하지 않습니다.

    - 패션업계, 요식업 분석 마트 구축 (Procedure, Schedule, RDBMS)
    - eCommerce 머신러닝 알고리즘 구축
    - Web Crawling - DB 시스템 구축
    - 개인화 추천 로직 개발
    - 마케팅 데이터 분석팀
    Q. 이 강의를 왜 만들게 되었나요?
    요즘 데이터 분석이 화두입니다. 그만큼 관련 수업들이 많이 생기고 있습니다. 하지만 대부분의 수업들이 전처리 방법은 다루지 않습니다. Raw data를 가공할 수 있는 능력이 없으면 머신러닝, 딥러닝을 배워도 실제로 활용하지 못하게 될 가능성이 매우 높습니다. 이에 전처리의 가장 기본이되는 SQL을 가르쳐드리고자 합니다.

    Q. 이 강의만의 특장점이 있다면 말해주세요.
    언어는 실습이 최고의 학습이라고 생각합니다. 해당 수업은 이론보다 실습에 중점을 맞출 생각입니다. 또, 실무에서 자주 추출하는 형태의 데이터를 다룰 계획입니다. 이를 통해 실무에서 SQL을 보다 잘 활용할 수 있도록 도와드리고자 합니다.

    Q. 이 강의에 참여하려는 사람들에게 꼭 하고 싶은 말이 있다면?
    언어는 하는 만큼 늘 수 밖에 없습니다. 아무리 책을 보고 강의를 들어도 실제로 해보지 않으면 안한 것과 같습니다. 수업 시간에 다루는 내용 및 과제는 꼭 본인 스스로 쿼리를 작성해보고 자기것으로 만들었으면 좋겠습니다.

    수강신청