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[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..
2024.09.09 -
[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..
2024.09.06 -
[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..
2024.09.05 -
[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..
2024.09.04 -
[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,..
2024.09.03 -
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 탐색을 위한 데이터 준비 | 선택사항 : 데이터 커뮤니티 참여
온라인 활동 시작 및 증진온라인 활동이 중요한 이유 1. 고용 기회 창출온라인 활동, 특히 LinkedIn과 같은 플랫폼에서의 활동은 잠재적인 고용주가 여러분을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. LinkedIn 프로필을 잘 관리하고 최신 상태로 유지하면, 채용 담당자나 인사 담당자가 여러분의 경력과 기술을 확인하고 새로운 기회를 제안할 가능성이 높아집니다. 2. 전문 네트워크 확장LinkedIn과 GitHub는 전문적인 네트워킹을 위한 강력한 플랫폼입니다. LinkedIn을 통해 동일한 업계의 전문가들과 교류하고, 업계의 최신 트렌드와 동향을 팔로우하며, 다양한 커뮤니티에 참여할 수 있습니다. GitHub에서는 코드 공유 및 협업을 통해 다른 데이터 애널리스트들과 실질적인 프로젝트 경험을 쌓고 학습할 수..
2024.09.02 -
[Coursera Google] GCC 데이터 애널리틱스 : 탐색을 위한 데이터 준비 | 데이터 구성 및 보호
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" ..
2024.08.30