데이터 분석 부트캠프

핵심 스킬SQLPythonA/B 테스트대시보드 구축 및 해석데이터 전처리 및 분석 프로젝트수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하고,시각화 도구 등을 활용해 인사이트를 도출합니다.데이터 추출 및 분류 프로젝트데이터 베이스에서 원하는 정보를 추출하고 분류하여,의사결정

2024년 9월 23일 내일배움캠프에 참여하게 되었습니다.나는 어떤 히스토리를 가지고 데이터 분석트랙에 참여하게 되었나요? \- 팀 단위의 프로젝트를 경험하고 전문가 분들의 피드백을 받고자 데이터 분석 부트캠프에 지원했습니다.내년 상반기가 끝나기 전까지 빠르게 실

24.09.30 본캠프가 시작되었습니다. 관심 직무 분야 선택 데이터 관련 직무들 중 내가 갖고싶은 직무를 결정해야 했는데 관심있는 분야가 많아서 하나만 고르기 어려웠다. 이번 직무스터디는 팀원분들과 각자 목표하는 직무 분야의 정보를 조사하고 공유한다. 다른 분들이

1. 데이터 전처리 (Preprocessing) 데이터 전처리는 분석의 정확성과 효율성을 높이기 위해 필수적인 단계입니다. 전처리 과정에서는 데이터의 품질을 개선하고 분석에 적합한 형태로 변환합니다. 1.1. 데이터 정제 (Data Cleaning) 상황 예시: 설문

주제 선택 : 2024. 10. 07 (월) 14:00까지최종 제출 마감 : 2024. 10. 11. (금) 11:00까지과제 발표회 : 2024. 10. 11. (금) 14:00 ~ 17:001️⃣ 과제 목표목적 : “주제를 선택하여 SQL을 활용해 EDA 해보기”E

https://velog.io/@seungwoong12/missingvaluesMissing completely at random (MCAR) - 완전 무작위 결측결측값의 발생이 다른 변수와 상관이 없는 경우ex) 전산오류, 통신문제 등으로 데이터 누락Miss

데이터 직무 리서치 중 A/B 테스트라는 용어가 생각보다 자주 나오는데알아둬야 할 정보인 것 같아서 조사해 보았다.A/B 테스트는 디지털 마케팅과 웹 분석에서 두 가지 변형(A와 B)을 비교하여 어떤 버전이 더 높은 성과를 내는지 평가하는 실험 방법입니다. 이를 통해

데이터 리터러시, 데이터 문해력 데이터 리터러시의 정의 데이터 리터러시란? 데이터를 읽는 능력 데이터를 이해하는 능력 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 결국 데이터 리터러시랑 데이터 수집과 원천을 이해하고 데이터에 대한

도메인 지식이란 특정 산업이나 분야에 대한 이해를 뜻함산업에 대한 이해 : 어떤 산업에서 일하는지, 그 산업의 흐름을 파악업무 프로세스 파악 : 회사가 어떻게 돌아가고, 중요한 일이 어떻게 진행되는지 파악주요 용어 이해 : 그 분야에서 쓰는 중요한 용어나 개념을 이해문

A/B 테스트는 디지털 마케팅과 웹 분석에서 두 가지 변형(A와 B)을 비교하여 어떤 버전이 더 높은 성과를 내는지 평가하는 실험 방법이다. 이를 통해 방문자나 사용자의 행동을 분석하여 최적의 콘텐츠나 디자인을 결정할 수 있다. A/B 테스트는 통계적 가설 검정의 한

Maximum Likeihood Estimation이란 무엇인지 설명해 주세요.P-value란 무엇이고, 어떻게 해석하나요?귀무가설을 기각할 수 있는지 결정하는 데 사용되는 값으로, p-value가 0.05보다 작다면 귀무가설을 기각하고, 두 변수 간 통계적으로 유의미

데이터 분석 과정에 대해 설명해 주세요.데이터 분석 목표 설정가설 설정 데이터 수집EDA데이터 확인 (데이터 분포, 타입, 결측치, 이상치, 평균, 표준편차, 코릴레이션 등)데이터 전처리 (타입지정, 결측치 처리, 파생변수 생성, 정규화, 인코딩)분석가설검증피드백대시보