문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
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
회원 평가 (2)
Power BI에서 관계 활용 방법 및 컬럼과 메조어의 차이
LEUNG Chun Hei - HAESL
코스 - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
기계 번역됨
훈련 방법.
Ineshia Bilankulu - National Transmission Company South Africa
코스 - Power BI: Basics to Advanced
기계 번역됨