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SQLite 쿼리 문법 | SQLite AutoIncrement(AI) 초기화 리셋하는 방법 SQLite에서 AutoIncrement는 새로운 행이 추가될 때마다 자동으로 증가하는 고유한 값을 생성하여 데이터의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 특정 상황에서는 이 AutoIncrement 값을 초기화하거나 재설정해야 할 필요가 생길 수 있습니다.이번 포스팅에서 SQLite에서 AutoIncrement를 초기화하는 다양한 방법과 각 방법의 장단점에 대해 자세히 알아보겠습니다. SQLite의 AutoIncrement 특징INTEGER PRIMARY KEY: SQLite에서는 INTEGER형의 PRIMARY KEY 컬럼을 생성하면 자동으로 AutoIncrement 기능이 활성화됩니다.ROWID: SQLite는 내부적으로 각 행에 대한 고유한 식별자인 ROWID를 부여합니다. INTE.. 공감수 12 댓글수 4 2024. 10. 18.
SQLite 쿼리 문법 | UPDATE, DELETE, DROP TABLE 데이터를 수정, 삭제, 테이블 자체를 삭제하는 UPDATE, DELETE, DROP 명령에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. UPDATE 문: 데이터 수정하기UPDATE 문은 기존 데이터를 수정하는 데 사용합니다.SQLUPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다. table_name: 수정할 테이블 이름SET: 수정할 컬럼과 새로운 값을 지정WHERE: 조건을 만족하는 행만 수정 (WHERE 절을 생략하면 모든 행이 수정됩니다.)예시:SQLUPDATE usersSET age = 32WHERE name = 'John Doe';코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다. 위 쿼리는 us.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 10. 18.
SQLite 쿼리 문법 정리 | SELECT 문, WHERE, ORDER BY, LIMIT, GROUP BY, HAVING 절 JOIN 과 INSERT, UPDATE, DELETE SQLite는 가볍고 간편하게 사용할 수 있는 임베디드 데이터베이스로, 특히 개인 프로젝트나 모바일 앱 개발에 많이 사용됩니다. SQLite에서 사용하는 쿼리 문법을 쉽고 명확하게 설명하고자 합니다. 1. SELECT 문: 데이터 조회하기가장 기본적인 쿼리 문법으로, 테이블에서 원하는 데이터를 가져오는 데 사용합니다.SQLSELECT column1, column2, ...FROM table_name;코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다. column1, column2, ...: 조회할 컬럼 이름을 지정합니다.table_name: 데이터를 가져올 테이블 이름을 지정합니다.예시:SQLSELECT name, age FROM users;코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다. 위 쿼리는 users 테이블에서 na.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 10. 18.
SQLD 자격증 정보 및 이론 학습 | 관리 구문(DDL, DML, TCL, DCL) 관리구문 관리구문 DDL (Data Definition Language) DROP 명령어데이터 베이스 객체를 삭제하는데 사용되며, 테이블, 인덱스, 뷰, 트리거 등을 삭제할 수 있으며 삭제된 객체는 복구할 수 없습니다. DROP TABLE Employees;Employees 테이블을 삭제합니다. 테이블이 삭제되면 해당 테이블에 저장된 데이터와 테이블 구조도 모두 삭제됩니다.DROP 명령어의 옵션 CASCADE : 참조 무결성을 유지하기 위해 테이블을 삭제할때 이 테이블을 참조하는 모든 외래키 제약 조건을 함께 삭제합니다. DROP TABLE Departments CASCADE;Departments 테이블을 삭제하고 이 테이블을 참조하는 모든 외래 키 제약 조건도 함께 삭제합니다. TRUNCATE 명령어테.. 공감수 5 댓글수 2 2024. 10. 18.
SQLD 자격증 정보 및 이론 학습 | 데이터 모델과 SQL(정규화, 반정규화) 데이터 모델링과 SQL 정규화 vs 반정규화정규화(Normalization) : 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 저장하고 중복을 최소화 하기위해 테이블을 구조화하는 과정, 정규화의 주요 목표는 데이터 일관성을 유지하고 저장소의 무결성을 보장하는 것반정규화(Denormalization) : 반정규화는 성능 향상을 위해 정규화된 데이터베이스 구조를 일부러 역행하는 과정, 정규화된 구도는 데이터 무결성을 유지하는데 도움이 되지만 쿼리 성능이 떨어질 수 있음, 반정규화는 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 데이터를 중복 저장하거나, 데이터 조인을 줄이는 등의 방법을 사용 정규화(Normalization)정규화를 하면 일반적으로 조회 성능은 향상되거나 하락(테이블이 많이 분리되기 때문에 원하는 결과를 얻으려면 .. 공감수 8 댓글수 2 2024. 10. 18.
SQLD 자격증 정보 및 이론 학습 | 데이터 모델링의 이해(엔터티, 인스턴스, 속성, ERD, 식별자) SQLD 자격증 정보SQL 개발자 자격시험 객관식 50문항합격기준 총점 60점 이상, 과락 기준 과목별 40% 미만 데이터 모델링의 이해 SQL 기본 및 활용10문항, 배점 20점40문항, 배점 80점- 데이터 모델링의 이해 : 데이터 모델의 이해, 엔터티, 속성, 관계, 식별자- 데이터 모델링과 SQL : 정규화, 관계와 조인, 트랜잭션, NULL 속성 이해, 본질 식별자와 인조식별자- SQL 기본 : 관계형 데이터베이스, SELECT문, 함수, WHERE절, GROUP BY, HAVING 절, 조인, 표준 조인- SQL 활용 : 서브 쿼리, 집합 연산자, 그룹함수, 윈도우 함수, TOP N 쿼리, 계층형 징의와 셀프 조인, PIVOT 절과 UNNPIBOT절, 정규 표현식- 관리 구문 : DML, DD.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 10. 18.
PostgeSQL 소개 | 다운로드 및 설치 방법 PostgreSQL 소개확장 가능성 및 표준 준수를 강조하는 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS) PostgeSQL의 특장점- 유연한 객체 생성다른 관계형 데이터베이스 시스템과 달리, 연산자, 복합 자료형, 집계 함수, 자료형 변환자, 확장 기능 등 다양한 데이터베이스 객체를 사용자가 임의로 만들 수 있는 기능을 SQL 차원에서 제공한다.이런 특징은 단순한 자료 저장소로써의 기능을 넘어 마치 하나의 새로운 프로그래밍 언어처럼 개발자의 창의성에 따라 무한한 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 한다.- 상속java 또는 C++ 프로그래밍 언어와 같이 테이블을 만들어 그 테이블 상속 기능을 이용해 하위 테이블을 만들 수 있다. 테이블에 저장된 자료는 상위 테이블을 조회하면, 해당 테이블의 하위 테이.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 10. 8.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동 | 선택사항: 포트폴리오 사용 리크루터에게 작업물 공유 포트폴리오에 대해 이야기 엘리베이터 피치란?엘리베이터 피치는 짧고 간결한 설명으로, 아이디어나 개념을 몇 문장으로 요약하는 방식입니다. 면접관이 짧은 시간 내에 여러분의 작업을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 포트폴리오의 사례 연구 활동을 소개할 때, 이 피치를 통해 데이터 분석 과정과 문제 해결 방법을 간단하게 설명할 수 있습니다. 엘리베이터 피치 작성 방법사례 연구 활동의 핵심 요약: 작업의 핵심을 몇 문장으로 요약합니다. 예를 들어, 부동산 데이터를 평가하고 추세를 파악하여 실행 계획을 세운 과정을 간략하게 설명합니다.분석 과정과 해결 방법: 구체적인 함수나 도구보다는 어떻게 데이터를 정리하고 분석했는지, 그리고 문제 해결 접근법에 집중합니다.결과와 제안: 분석 결과를 기반으.. 공감수 12 댓글수 6 2024. 10. 7.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동 | 선택사항: 포트폴리오 작성 시작하기사례 연구 활동 시작하기 실제로 사례 연구 활동과 포트폴리오 작성을 시작하는 단계로 접어들게 되었네요. 두 가지 경로(비즈니스 질문에 초점을 맞춘 경로 1과 개인적 관심사에 초점을 맞춘 경로 2)를 통해 프로젝트를 구성할 수 있다는 점에서, 각자의 필요와 흥미에 맞춰 진행할 수 있다는 점이 매력적입니다. 프로젝트 시작 시 참고할 사항:경로 1: 직무 관련 스킬을 강조하고 싶은 경우, 면접관이 물어볼 만한 비즈니스 질문을 다루는 것이 좋습니다. 실제 비즈니스 문제를 해결하는 과정을 통해 지원하는 직무에 맞춘 포트폴리오를 만들 수 있습니다.예시: 특정 기업의 판매 데이터나 고객 데이터를 분석하여, 매출 하락 원인을 파악하고 해결 방안을 제안하는 사례 연구 활동을 진행할 수 있습니다.경로 2: 좀 더 .. 공감수 11 댓글수 7 2024. 10. 4.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동 | 캡스톤 기본사항 알아보기 캡스톤 개론캡스톤 프로젝트 소개 캡스톤 프로젝트: 데이터 애널리틱스 사례 연구학습한 모든 내용을 실제로 활용할 수 있는 캡스톤 프로젝트를 중심으로 진행됩니다. 캡스톤은 일반적으로 데이터 애널리틱스 사례 연구 활동을 포함하며, 이를 통해 학습자들은 데이터를 분석하고, 새로운 기술을 실습하며, 구직 과정에서 활용할 수 있는 포트폴리오를 만들 기회를 얻게 됩니다. 사례 연구 활동의 역할사례 연구 활동은 구직 과정에서 매우 중요한 단계로, 기업들은 이를 통해 지원자의 데이터 분석 능력을 평가합니다. 기업마다 요구하는 작업이 다를 수 있지만, 일반적으로는 데이터 정리 및 분석, 프로젝트 성공을 위한 제안, 성공 측정 지표 정의 등의 작업을 요구할 수 있습니다. 대부분의 경우 제한된 시간(24~48시간 내)에 프로.. 공감수 11 댓글수 7 2024. 10. 4.
GCP Professional Cloud Architect 자격증 이론과 시험 정보 | Google Cloud Platform(GCP) Welcome to Google Cloud compute : compute Engine, google kubernetes engineserverless : cloud funtion, cloud run, app engineanalytics : big query, cloud composer, dataproc, pub/sub = kafkanetworking : cloud armor : 보안, cloud CDN, cloud DNS, cloud interconnect, cloud load balencing, cloud routes, cloud Router ,cloud VPN, partner interconnect, itual private clouddatabases : cloud bigtable : noSQL,.. 공감수 9 댓글수 4 2024. 10. 3.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석 | 문서화 및 보고서 RStudio에서 문서 및 보고서 작성문서화 및 보고서 R에서의 작업 및 시각화지금까지 R과 RStudio에서 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 많은 내용을 다루었습니다. 이를 통해 R을 효과적으로 사용하는 방법을 익혔으며, 이제는 R Markdown을 사용하여 작업을 문서화하고 보고하는 방법에 대해 배울 차례입니다. R Markdown의 개요R Markdown은 R로 만든 동적 문서의 파일 형식으로, 코드 노트북처럼 사용할 수 있습니다. 이를 통해 코드 청크, 주석, 그리고 다양한 기능을 활용하여 분석 내용을 저장, 구성, 문서화할 수 있습니다. 데이터를 정리하고 탐색한 후, R Markdown을 사용해 보고서를 만들어 이해관계자에게 분석 결과를 요약하여 전달할 수 있습니다. 팀의 분석 언어 통.. 공감수 6 댓글수 3 2024. 10. 3.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석 | 시각화, 시각적 요소, 주석에 관해 자세히 알아보기 R의 데이터 시각화 자료 생성R의 시각화 데이터 시각화의 중요성데이터 시각화의 역할데이터를 시각화하면 데이터의 의미를 명확하게 전달하고, 중요한 정보를 강조할 수 있습니다.이해관계자들에게 데이터를 설득력 있게 제시하는 데 시각화는 매우 중요한 도구입니다.데이터 스토리텔링시각적 자료를 활용하면 데이터 스토리가 더 생생하고 쉽게 전달됩니다. 데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하기 위한 중요한 도구입니다.ggplot2 패키지 소개ggplot2의 특징ggplot2는 R에서 가장 널리 사용되는 시각화 패키지이며, tidyverse 패키지의 일부입니다.매우 강력하면서도 사용자 친화적이며, 다양한 시각적 표현을 제공하여 데이터를 쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다.코드를 통한 시각화 작업다음 수업에서는 ggplot2.. 공감수 7 댓글수 1 2024. 10. 2.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석 | R을 사용한 데이터 작업 데이터와 R 살펴보기R 데이터 프레임 데이터 프레임 및 Tibble 사용에 관한 요약데이터 프레임 정의데이터 프레임은 열의 모음으로, 스프레드시트나 SQL 테이블과 유사한 구조를 가집니다.각 열은 하나의 변수를 나타내며, 행에는 해당 변수에 대한 값이 포함됩니다.데이터 프레임은 데이터를 요약하고 사용하기 쉬운 형식으로 만들기 위해 사용됩니다.열 이름은 반드시 있어야 하며, 데이터 항목의 개수는 동일해야 합니다.데이터 프레임의 주요 속성데이터 프레임에는 수치, 팩터, 문자 등 다양한 데이터 유형이 포함될 수 있습니다.날짜, 타임스탬프, 논리 벡터와 같은 데이터 유형도 지원됩니다.각 열의 데이터는 일관된 개수를 가져야 하며, 데이터가 누락되더라도 행은 유지됩니다.Tibble이란?Tibble은 간소화된 데이터.. 공감수 5 댓글수 1 2024. 10. 1.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석 | RStudio를 사용한 프로그래밍 기본 프로그래밍 개념의 이해프로그래밍 기본 R 기초 개념 학습이번 스크립트에서는 R 프로그래밍의 기초 개념을 다루었습니다. 함수, 주석, 변수, 데이터 유형, 벡터, 파이프라는 여섯 가지 주요 개념이 중심이 되었습니다.1. 함수함수는 R에서 특정 작업을 처리하는 코드 묶음으로, 재사용 가능한 기능입니다. 함수는 함수명(인수) 형식으로 사용됩니다.대표적인 예로 print 함수가 있으며, 괄호 안에 값을 입력하면 이를 출력합니다. 예: print('Coding in R')는 'Coding in R'이라는 문자열을 출력합니다.함수의 작동 방식에 대한 도움말은 ?함수명을 통해 RStudio에서 확인할 수 있습니다.2. 주석주석은 코드의 가독성을 높이고, 코드의 목적을 설명하는 문장으로, # 기호를 앞에 붙여 작.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 9. 30.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석 | 프로그래밍 및 데이터 애널리틱스 흥미진진한 프로그래밍의 세계흥미진진한 프로그래밍의 세계 개론 R 프로그래밍을 소개하며, R을 통해 데이터 분석을 어떻게 확장할 수 있는지 설명했습니다. 1. 지금까지 학습한 스킬들문제를 정의하고, 데이터 분석을 위한 질문을 제시하는 방법.스프레드시트, 데이터베이스, SQL 등을 사용하여 데이터를 구성하고 변환하는 기술.데이터의 무결성을 확인하고, 이를 시각적으로 효과적으로 전달하는 능력.스토리텔링을 통해 이해관계자에게 유용한 정보를 전달하는 방법.2. 새롭게 배울 R 프로그래밍R은 데이터 분석 과정에서 유용한 프로그래밍 언어로, 데이터를 정리하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.이번 과정에서는 프로그래밍 언어의 기본 사항을 배우고, R을 통해 데이터를 다루는 다양한 방법을 학습하게 됩니다.R을 사용하여.. 공감수 8 댓글수 2 2024. 9. 27.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 시각화를 통한 데이터 공유 | 프레젠테이션 및 슬라이드 쇼 만들기 효과적인 프레젠테이션의 기술 및 과학프레임워크와 함께 프레젠테이션하기 프레임워크의 역할:프레임워크는 비즈니스 작업 및 측정항목과 논리적으로 연결하여, 청중이 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석 결과에 접근할 수 있도록 돕습니다.프레젠테이션을 할 때 중요한 정보에 집중하는 데도 도움이 됩니다.비즈니스 작업과 맥락 제공:원시 데이터는 많은 사람에게 의미가 없지만, 비즈니스 작업의 맥락에서 제시하면 청중이 공감할 수 있습니다. 비즈니스 작업을 명확히 이해하고, 이를 바탕으로 데이터를 프레임하는 것이 중요합니다.실제 사례: 아보카도 추세 분석:예시로, 식료품 매장에서 계절별 아보카도 재고 결정을 돕기 위해 아보카도 관련 온라인 검색 추세를 분석하는 작업이 제시되었습니다.프레젠테이션은 비즈니스 작업에 초점을 맞추며.. 공감수 9 댓글수 6 2024. 9. 26.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 시각화를 통한 데이터 공유 | 데이터 스토리 만들기 데이터를 사용해 스토리 만들기 데이터로 스토리텔링하기 시작 및 데이터 세트 준비먼저, 프로젝트를 진행할 데이터 세트 네 가지를 다운로드합니다. 시나리오 설정에 따르면, 여러분은 2000년부터 2011년까지 각 국가의 1인당 CO2 배출량과 인구, GDP, 에너지 사용 데이터를 시각화해야 합니다. Tableau Public에 로그인한 후, 'My Profile'에서 'Create a Viz'를 선택해 Tableau 인터페이스를 열고 데이터를 시작할 수 있습니다. 데이터 업로드 및 조인CO2 데이터 세트 업로드: ‘Files’ 탭을 이용해 CO2 Data Cleaned 파일을 Tableau에 업로드합니다.다른 데이터 세트 추가: ‘Connections’에서 Energy Data, GDP Total, Tota.. 공감수 7 댓글수 4 2024. 9. 25.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 시각화를 통한 데이터 공유 | Tableau를 사용하여 데이터 시각화 자료 만들기 Tableau 시작하기Tableau Public 및 기타 온라인 도구 Tableau의 정의와 역할먼저 Tableau는 데이터를 보고 이해하며 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 애널리틱스 플랫폼입니다. 이는 비즈니스뿐만 아니라 비영리 단체, 교육, 정부 기관 등 다양한 분야에서 데이터를 활용하는 데 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 한 지역 시장의 부동산 가격 변화를 분석하거나, 비영리 단체가 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또 다른 흥미로운 예시는 스티브 토마스라는 Tableau 사용자에 의해 만들어진 데이터 시각화 자료로, 미국 전역의 빅풋 목격 기록을 Tableau를 사용해 시각화한 것입니다. 이 자료는 Tableau의 팬 커뮤니티와 Tableau .. 공감수 6 댓글수 4 2024. 9. 24.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 시각화를 통한 데이터 공유 | 데이터 시각화 데이터 시각화 이해데이터 시각화가 중요한 이유 데이터 시각화의 중요성과 역사미래의 데이터 애널리스트를 대상으로 한 이번 세션에서는 데이터 시각화의 중요성과 그 발전 과정을 다루었습니다. 데이터 시각화는 대량의 데이터를 분석하고 전달하는 데 매우 중요한 도구로, 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕습니다. 역사적으로는 지리적 데이터를 시각화한 지도가 그 시초였으며, 시간이 흐르면서 더 많은 형태의 시각적 표현이 등장했습니다. 특히 1700~1800년대 과학자들은 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 더욱 발전시켰고, 1990년대에는 디지털 시대의 도래와 함께 시각화의 역할이 더욱 중요해졌습니다. 데이터 애널리스트의 시각화 활용오늘날 데이터 애널리스트가 시각화에 시간을 할애하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니.. 공감수 5 댓글수 4 2024. 9. 23.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 분석을 통한 해답 찾기 | 데이터 계산 데이터 계산 시작하기데이터 계산 1. 데이터 분석에서의 효율성SQL 사용의 중요성: Google에서의 경험을 공유하며, SQL을 통해 데이터를 가져오고 분석하는 것이 업무 효율성을 크게 향상시켰다는 내용을 강조합니다.효율적 작업: 분석 시간 단축과 성과 향상을 위해 SQL을 활용한 사례 소개.2. 스프레드시트 기본 계산식기본 계산식: 스프레드시트의 기본 계산식을 살펴보고 이를 활용해 효율적인 계산을 진행합니다.IF 함수: 조건부 수식을 통해 특정 조건을 충족하는 데이터를 필터링하고 계산할 수 있는 방법을 다룹니다.3. SUMPRODUCT 함수SUMPRODUCT의 활용: 덧셈과 곱셈을 한 번에 처리하여 분석 속도를 5배 이상 향상시키는 방법을 소개합니다.4. 피벗 테이블피벗 테이블 복습: 피벗 테이블을 .. 공감수 6 댓글수 2 2024. 9. 13.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 분석을 통한 해답 찾기 | 분석을 위한 데이터 집계 VLOOKUP으로 데이터 집계분석을 위한 데이터 집계 데이터 집계 및 집계의 중요성데이터 집계란 여러 개별 데이터를 수집하거나 모아서 하나의 완전한 데이터로 결합하는 과정입니다. 쉽게 말해, 여러 조각의 데이터를 하나의 큰 그림으로 만드는 작업입니다. 1. 집계의 개념집계란 단어는 여러 요소를 모아 하나의 집합체로 만드는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 은하수는 별, 먼지, 가스가 모여 이루어진 집합체입니다. 마찬가지로, 데이터 집계는 서로 다른 데이터 소스에서 데이터를 모아서, 하나의 요약된 데이터 모음으로 결합하는 것을 말합니다.2. 데이터 집계의 예시퍼즐 예시: 캐비닛에 여러 개의 퍼즐이 들어있는 상자들이 있다고 가정해 봅시다. 어느 날 선반이 부서지면서 퍼즐 상자들이 넘어지고, 퍼즐 조각들이 사.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 9. 12.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 분석을 통한 해답 찾기 | 데이터 형식 지정 및 조정 데이터 변환 및 형식 지정한 가지 유형에서 다른 유형으로 1. 데이터 형식 지정의 중요성데이터를 변환하지 않으면 스프레드시트가 잘못된 방식으로 데이터를 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 형식으로 변환하지 않으면 날짜가 알파벳순으로 정렬될 수 있습니다.일관되지 않은 단위(예: 미국 달러와 영국 파운드)가 혼재되어 있을 경우, 분석 전에 이를 통일하는 작업이 필요합니다.2. 스프레드시트에서 데이터 형식 지정하기숫자 형식을 변환하는 방법툴바에서 데이터 형식을 지정할 수 있습니다. 숫자, 화폐, 날짜, 백분율 등의 옵션을 선택하여 데이터의 형식을 일관되게 설정할 수 있습니다.예를 들어, 화폐 형식으로 변환하려면 해당 열을 선택한 후, 툴바에서 화폐 아이콘을 클릭하면 됩니다.예시:영화 데이터에서 예산 열을.. 공감수 4 댓글수 1 2024. 9. 11.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 분석을 통한 해답 찾기 | 분석 시작 전 데이터 구성 데이터 분석의 기초분석 과정 1. 데이터 분석이란?정의: 데이터 분석은 수집된 데이터의 의미를 파악하고, 그 안에서 패턴과 관계를 찾아 결과를 도출하는 과정입니다.목표: 데이터를 통해 문제를 해결하거나 질문에 답할 수 있는 유용한 정보를 찾아내는 것이 목적입니다.2. 데이터 분석의 4단계분석 과정은 데이터를 정리하고, 해석하여 결과를 도출하는 일련의 단계를 포함합니다. 이 4단계를 자세히 알아보면:1. 데이터 구성데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 정리하고 구조화하는 단계입니다.복잡한 데이터를 체계적으로 배열하여 분석을 쉽게 합니다.예시: 결혼 선물 목록에서 모든 데이터를 한눈에 보기 좋게 정리합니다.2. 형식 지정 및 조정데이터를 필터링하고 정렬하여 원하는 형태로 만들어 데이터를 더 잘 이해할 수 있게 합.. 공감수 5 댓글수 4 2024. 9. 10.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | 선택사항: 이력서에 데이터 추가 데이터 애널리스트 채용 과정데이터 애널리스트 입사 지원 과정 구직 활동의 주요 단계채용 공고 확인 및 조사:채용 사이트와 회사 웹사이트에서 원하는 직무를 찾고, 매칭되는 공고를 확인하세요.채용 알림 기능을 활용하면 새로운 공고가 게시될 때 빠르게 확인할 수 있습니다.지원하려는 회사에 대해 충분히 조사해보는 것이 중요합니다. 회사 문화, 직무 요구 사항 등을 잘 파악해야 합니다.이력서 준비:기본 이력서를 마련한 뒤, 지원하는 직무에 맞게 내용을 수정하는 것이 좋습니다.스프레드시트에 경력과 성과를 기록해 두면, 이력서를 업데이트할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.네트워킹:LinkedIn과 같은 네트워킹 사이트에서 인맥을 활용해 추천서를 받거나 직무 정보를 알아낼 수 있습니다.직접적인 네트워크가 없다면, 관심.. 공감수 9 댓글수 4 2024. 9. 9.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | 정리 결과 검증 및 보고 데이터 수동 정리결과 검증 및 보고 이 단계는 단순히 데이터가 깔끔하게 정리됐는지를 넘어서, 데이터의 **무결성(Integrity)**을 확인하는 중요한 과정입니다. 데이터가 정리되었지만, 작은 실수나 잘못된 입력이 남아 있을 수 있기 때문입니다. 또한 검증이 완료된 후에는 보고하는 절차도 필요합니다. 검증 과정에서 발견된 내용, 진행 상황, 데이터의 상태 등을 팀원들이나 이해관계자들에게 투명하게 공유하는 것이죠.1. 데이터 검증이란?데이터 검증은 정리된 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지를 확인하는 단계입니다. 분석에 사용할 데이터가 올바른지 확인하는 과정으로, 이 작업이 제대로 이루어지지 않으면 분석의 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 왜 검증이 중요한가요?데이터 검증은 작은 실수 하나가 큰 문제로 이.. 공감수 6 댓글수 2 2024. 9. 6.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | SQL을 사용한 데이터 정리 SQL을 사용하여 데이터 정리 SQL 기능 이해 SQL이란 무엇인가?SQL(Structured Query Language, 구조적 쿼리 언어)은 데이터베이스와 상호작용하고 데이터를 처리하는 데 사용되는 언어입니다. 데이터 애널리스트는 SQL을 통해 대량의 데이터 세트를 효율적으로 처리하고, 수조 개의 행을 몇 초 만에 다룰 수 있습니다. 이를 통해 방대한 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 SQL의 강점이 부각됩니다.예를 들어, 전 세계 80억 명의 이름이 담긴 데이터 세트를 처리할 때 사람이 이를 모두 읽는 데 101년이 걸리지만, SQL은 이를 단 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 이는 스프레드시트와 같은 도구로는 처리하기 힘든 대규모 데이터를 SQL로 처리하는 이유 중 하나입니다. SQL의 역.. 공감수 5 댓글수 11 2024. 9. 5.
Git & Github 기본 이론 | git 관련 명령어(commit, push, pull, status, add, init, branch ...) git이란?https://git-scm.com/ Git git-scm.com [Git Documentation]https://git-scm.com/doc Git - DocumentationDocumentation Reference The official and comprehensive man pages that are included in the Git package itself. Quick reference guides: GitHub Cheat Sheet | Visual Git Cheat Sheet Book Videos Length: 05:59 Length: 04:26 What is Git? Length: 08:15 Length: 05:git-scm.com 분산형 버전 관리 시스템(DVCS)여러 개발.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 4.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | 깨끗하게 정리된 데이터 데이터 정리는 필수!정리하자! 정확하고 일관된 데이터는 모든 데이터 기반 분석의 기초가 됩니다. 그러나 많은 기업들이 매년 수조 달러를 잘못된 데이터로 인해 낭비하고 있다는 사실을 알고 계셨나요? IBM에 따르면, 미국에서는 매년 약 3조 1천억 달러가 저품질 데이터로 인해 손실된다고 합니다. 이는 데이터 품질이 비즈니스에 미치는 영향을 잘 보여주는 수치입니다. 더티 데이터와 클린 데이터더티 데이터는 불완전하거나, 부정확하거나, 해결하려는 문제와 관련이 없는 데이터입니다. 더티 데이터가 생성되는 주된 원인은 다음과 같습니다:입력 오류: 사용자가 데이터를 잘못 입력하거나, 서식을 다르게 하거나, 필드를 비워두는 경우.중복 데이터: 같은 데이터를 두 번 이상 입력하는 경우.시스템 결함: 데이터가 시스템 간에.. 공감수 6 댓글수 6 2024. 9. 4.
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 데이터 정리 | 무결성의 중요성 무결성에 초점 맞추기무결성에 초점 맞추기 개론 데이터 무결성의 중요성데이터 무결성이란 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 유지하는 것을 의미합니다. 이는 데이터가 변질되지 않고 원본의 상태를 유지하며, 모든 관련 데이터가 포함되어 있는 상태를 뜻합니다. 데이터 무결성은 데이터 분석의 신뢰성을 확보하는 데 필수적입니다. 데이터 무결성이 보장되지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있으며, 비즈니스 결정에 잘못된 영향을 미칠 수 있습니다. 클린 데이터란?클린 데이터는 오류, 중복, 불완전성이 없는 데이터를 말합니다. 데이터 분석에서 클린 데이터는 필수적입니다. 클린 데이터가 아니면 분석 결과가 부정확하게 되고, 이에 따른 비즈니스 결정도 잘못될 가능성이 높아집니다.예를 들어, 앞서 설명한 중복 데이터의 경우처럼,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 3.

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