Google Data Analytics Professional Certificate
1.ep1-1. 데이터 분석을 통한 효과적인 의사결정
\*\* 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다. Week 1-1. 데이터에서 인사이트까지 데이터 분석은 결론을 도출하고 예측을 작성하며 정보에 입각
2.ep1-2. 사례 연구: 데이터 분석을 통한 직원 유지율 향상
** 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다. 오늘날의 경쟁적인 구인 시장에서 최고의 인재를 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 이를 수행하
3.ep1-3. 데이터 분석의 직무와 나
** 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.
4.ep1-4. 데이터 생태계 data ecosystem
** 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다. > 데이터 생태계(data ecosystem)란 데이터를 생성, 관리, 저장, 조직, 분석 및 공유하
5.ep2. 데이터 분석가에게 요구되는 5가지 분석적 기술
\*\* 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.5가지의 분석적 기술(analytical skill)1\. 호기심(curiosity)2\. 맥락 이해
6.ep2-2. 분석적으로 사고한다는 것은?
(이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.) > 분석적 사고의 5가지 요소 > 1. 시각화(visualization) > 2. 전략(strategy
7.ep3-1. 데이터 생애주기 data life cycle
(이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.) 데이터의 수명 주기는 계획, 수집, 관리, 분석, 보관, 소멸로 이루어져 있습니다. 계획: 이 단계에
8.ep3-2. 데이터 분석의 절차
(이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.) 앞서 살펴본 데이터의 생애주기와는 다른 개념이라는 것을 염두해두시기 바랍니다. 특히, 이 Google
9.ep4-1. 데이터 분석가가 직면하는 문제 유형
(이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.) 데이터 분석은 창의적인 사고를 통해 문제를 해결하고 정보를 활용하는 과정입니다. 다음은 데이터 분석가들
10.ep4-2. 스마트한(SMART) 질문하기
(원본: https://emkautsar.medium.com/highly-effective-questions-are-smart-questions-59040efea480)데이터 분석에서의 SMART 질문의 힘이 글은 빠르게 변화하고 불확실성이 높은 현대 비즈니스
11.ep5. 데이터 정제 10계명
1\. 오탈자를 찾아라.가장 단순하지만 가장 골치 아픈 문제가 될 수 있다.2\. 오류와 수정 내용을 문서화하라.3\. 필드값을 확인하라.스트링 데이터에 연산하려다 오류나면 짜증난다.4\. 결측값을 무시하지 마라. 결측값의 비율이 어떻게 되는가? 결측이 체계적인가 (결