[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 ..

[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..

[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..

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..

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..

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..

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..