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..

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,..

효과적인 데이터 구성데이터 구성 자신 있는 데이터 준비 데이터 구성 권장사항데이터를 구성할 때는 다음과 같은 권장사항을 따르는 것이 중요합니다:명명 규칙: 명명 규칙은 파일의 이름을 일관되게 지정하는 지침입니다. 파일 이름에 파일의 콘텐츠, 생성 날짜, 버전 등을 포함하여 설명적이고 논리적인 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "2024_06_Invoice_ClientName_V1.xlsx"와 같은 이름은 파일의 내용과 맥락을 명확하게 이해할 수 있게 합니다.폴더 분류: 데이터를 폴더로 나누어 조직화하면 관련 파일을 한 곳에 모아두어 쉽게 찾을 수 있습니다. 폴더는 프로젝트나 카테고리별로 나누고, 필요한 경우 하위 폴더를 사용하여 더 세부적으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어, "휴가2025" ..

데이터베이스 작업 데이터베이스에 관한 모든 내용 데이터베이스란 무엇인가?데이터베이스는 컴퓨터 시스템에 저장된 구조화된 데이터의 모음입니다. 이 데이터는 검색, 업데이트, 삭제, 추가 등의 조작을 위해 구조화되어 있으며, 이를 통해 특정 요구 사항에 맞는 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 데이터베이스는 기업의 의사결정, 연구, 고객 관리, 운영 효율성 향상 등을 위해 사용됩니다. 메타데이터란 무엇인가?메타데이터는 '데이터에 대한 데이터'를 의미합니다. 즉, 메타데이터는 데이터의 맥락, 속성, 구조 등을 설명하는 정보를 포함합니다. 예를 들어, 한 데이터베이스에 저장된 고객 정보 데이터에는 고객의 이름, 주소, 전화번호와 같은 실제 데이터가 포함되어 있지만, 메타데이터는 이러한 데이터가 어떤..

MongoDB가 서버만 있는 줄 알았는데 로컬에도 셋팅이 가능한 것 같아 진행해보았습니다.MySQL Workbench에 비하면 비교적 직관적이고 쉬운 편이라 빠르게 셋팅이 가능할 것 같습니다. 1. 먼저 아래 주소로 들어가 MongoDB Community Server를 다운 받습니다.https://www.mongodb.com/try/download/community Try MongoDB Community EditionTry MongoDB Community Edition on premise non-relational database including the Community Server and Community Kubernetes Operator for your next big project!www.mon..

MariaDB 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)MySQL과 동일한 소스 코드를 기반으로 하며 사용 방법과 구조가 동일하며,순수한 오픈소스 프로젝트이기에 오라클(MySQL)로부터 자유롭다. 데이터와 테이블 정의 파일(.frm) 파일이 바이너리 호환이 된다.모든 클라이언트 API, 프로토콜 그리고 구조가 동일하다.모든 파일이름과 바이너리, 경로, 포트, 소켓 그리고 기타 등등이 동일하다.모든 MySQL 커넥터(PHP, Perl, 파이썬, 자바, .NET, MyODBC, Ruby, MySQL C 코넥터 등)가 마리아 DB와 동일하게 작동한다. PHP5에는 알아둬야할 약간의 설치 문제 가 있다.리눅스에서는 이러한 완전한 호환성으로 인해 𝑚𝑎𝑟𝑖𝑎𝑑𝑏에 대해서 mysql과 구별하기 위해𝑚?..

데이터 구조화 테이블로 데이터를 구조화합니다.테이블은 행과 열고 구성되어 있으며, 각 행은 다른 관측값입니다.그리고 각 열은 해당 관측값의 다른 속성을 가지고 있습니다. 데이터 애널리스트가 사용하는 가장 일반적인 프로그램과 솔루션은 스프레드 시트, 쿼리 언어, 시각화 도구가 있습니다.  스프레드 시트(Microsoft Excel, Google Sheets)스프레드 시트에서는 다음 작업으로 데이터를 의미있게 구조화 할 수 있습니다.정보 수집, 저장, 구성, 정렬패턴 식별, 각 특정 데이터 프로젝트에 적합한 방식으로 데이터 통합그래프 및 차트와 같은 우수한 데이터 시각화 자료 생성 데이터베이스 및 쿼리 언어데이터 베이스는 컴퓨터 시스템에 저장된 구조화된 데이터 모음입니다. SQL(구조적 쿼리 언어)(MySQ..