문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
소개
- AWS QuickSight 개요
- AWS와 QuickSight란 무엇인가?
AWS QuickSight 시작하기
- AWS 및 QuickSight 계정 생성 방법
- QuickSight 작업 흐름 이해하기
- QuickSight 사용자 인터페이스 살펴보기
QuickSight에서의 데이터 준비
- QuickSight 내에서 데이터를 준비하는 방법 이해하기
- SPICE와 직접 쿼리 방식 간 차이점 비교
- 데이터를 QuickSight로 업로드하고 가져오는 절차
- 컬럼 및 필드 작업 방법 익히기
- 계산 필드, 함수, 연산자 이해하기
- 문자열을 활용해 프로젝트에 계산 필드 추가하기
- 문자열에서 필요한 정보 추출하는 법
- 조건부 함수 사용 방법 익히기
- 숫자값을 활용해 계산 필드 생성하기
- 프로젝트에 여러 가지 필터 적용하는 법
데이터 분석 및 시각화
- 데이터 준비와 분석의 차이점 이해하기
- 데이터 분석 과정 설계해보기
- 시각화 요소 제작 방법 배우기
- 차원과 측도 개념 익히기
- 추가적인 데이터 세트 통합하기
- 필드 형식 지정, 집계 및 상세 수준 설정
- 시각화 요소의 디자인 변경 방법
- 스토리라인 구성과 트리맵 생성법
- 필터와 표 활용하기
- KPI 시각화 요소 추가하기
프로젝트 데이터 내보내기 및 공유
- 데이터 갱신과 예약 갱신 방식 이해하기
- .csv 형태로 프로젝트 데이터 추출하기
- 계정에 사용자 추가하는 절차 알아보기
- 데이터 세트 및 분석 결과 공유 방법
- 대시보드를 생성하고 배포하는 법
데이터베이스를 데이터 소스로 활용하기
- 데이터베이스 설정하는 법 익히기
- 테스트용 더미 데이터 준비하기
- QuickSight와 데이터베이스를 연결하는 절차
- SPICE에 데이터 가져오는 방법
- 쿼리 형태로 데이터를 불러오기
- 계산 필드 및 쿼리를 함께 연동하기
- NoSQL 데이터베이스 활용법 알아보기
요약 및 향후 계획
요건
- 데이터 분석에 대한 기초적인 지식과 이해가 필요합니다.
대상자
- 데이터 분석가들
- 데이터 분석 및 시각화 분야에 관심 있는 모든 분들
14 시간
회원 평가 (3)
딥티는 제 필요에 매우 잘 맞춰주었으며, 언제 복잡성을 추가할지, 언제 구조화된 접근을 취하며 뒤로 물러나야 할지를 알 수 있었습니다. 딥티는 진정으로 제 속도에 맞춰 일했으며, 먼저 보여주고 제가 직접 재생성하도록 함으로써 새로운 기능/도구를 스스로 사용할 수 있도록 도와주었습니다. 이를 통해 훈련이 정말 잘 고착되었습니다. 이 훈련의 결과와 딥티의 전문성 수준에 매우 만족합니다!
Deepthi - Invest Northern Ireland
코스 - IBM Cognos Analytics
기계 번역됨
그는 철저히 준비를 했으며, 매우 친절합니다.
Oliver - Post CH AG
코스 - Splunk Fundamentals
기계 번역됨
실습이 많은 과정
Marcin - Narodowy Bank Polski
코스 - Splunk Data Administration
기계 번역됨