Course Outline

Data Analysis 도구 소개

  • Python, R, Power Query 및 Power BI 개요
  • 산업 전반에 걸친 데이터 분석의 응용
  • 도구 및 환경 설정

Data Cleaning 및 준비

  • 데이터 정리를 위해 Python 라이브러리(Pandas) 사용
  • Power Query를 사용한 데이터 정리 및 변환
  • 누락된 데이터 및 불일치 처리

R을 이용한 통계 분석

  • R에서의 기본 통계 함수와 데이터 조작
  • 탐색적 데이터 분석
  • 통계 모델 구축 및 해석

Data Integration 및 변환

  • Power Query를 사용하여 여러 소스의 데이터 결합
  • Python 및 R 워크플로를 Power BI과 통합
  • 데이터 일관성 및 품질 보장

Power BI을 사용하여 데이터 시각화

  • 동적 대시보드 및 시각화 만들기
  • Power BI을 사용하여 추세 및 통찰력 식별
  • 보고서 공유 및 게시

응용 프로그램 및 산업 사례 연구

  • 데이터 분석의 실제 사례 연구
  • 일반적인 산업 시나리오에 대한 워크플로 개발
  • 학습을 통합하기 위한 실습 프로젝트

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 통계학의 기본 이해
  • 스프레드시트와 데이터 입력에 대한 지식
  • 이전 프로그래밍 경험 불필요

청중

  • Business 분석가
  • 데이터 전문가
  • 프로젝트 관리자
  • 행정 직원
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

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