연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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