연락처 정보

코스 개요

데이터 분석 도구 소개

  • Python, R, Power Query, Power BI 개요
  • 각 산업 분야에서의 데이터 분석 활용 사례
  • 도구 및 실습 환경 설정 방법

데이터 정제 및 준비 과정

  • Pandas와 같은 Python 라이브러리를 이용한 데이터 정제 방법
  • Power Query를 활용한 데이터 정리 및 변환 기법
  • 누락된 데이터나 불일치 사항 다루기

R을 통한 통계적 분석

  • R에서의 기본 통계 함수와 데이터 처리 방법
  • 탐색적 데이터 분석 수행 방안
  • 통계 모델 구축 및 해석 방법

데이터 통합 및 변환 과정

  • Power Query로 여러 출처의 데이터 결합하기
  • Power BI와 연동하여 Python 및 R 워크플로우 활용하기
  • 데이터 일관성과 품질 유지 전략

Power BI를 이용한 데이터 시각화

  • 동적 대시보드와 시각화 자료 제작법
  • 트렌드 파악 및 인사이트 도출을 위한 Power BI 활용 방안
  • 보고서 공유 및 배포 방법

실제 응용 사례 및 산업별 적용 사례

  • 현장에서의 데이터 분석 사례들 소개
  • 각 업계 상황에 맞는 워크플로우 구축 방법
  • 배운 내용을 종합적으로 활용하는 실습 프로젝트

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 통계학에 대한 기본적인 이해가 필요합니다
  • 스프레드시트 및 데이터 입력 방식에 익숙해야 합니다
  • 사전 프로그래밍 경험은 전혀 요구되지 않습니다

수강 대상

  • 비즈니스 분석가
  • 데이터 관련 업무 종사자
  • 프로젝트 관리자
  • 행정 담당 직원
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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