| 과정 소개 |
JAVA보다 핫하고, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능을 지원, Google/Linux/Dropbox 등 자주 사용하는 글로벌 웹&모바일 서비스에서 널리쓰이는 Python. 데이터 분석 코딩에 최적화된 언어, 파이썬 설치부터 웹 크롤링에 머신러닝까지 데이터 분석을 위한 기초부터 실전 노하우까지 학습합니다. |
| 학습 대상 |
1. 데이터분석 분야 실무 담당자
2. 데이터 분석을 통해 사업기획 업무 담당자 |
| 학습 목표 |
1. 데이터를 분석하고 사용자가 분석 결과를 쉽게 그래픽을 이용하여 시각적으로 표현하고 전달하는 능력을 함양할 수 있습니다.
2. 실무에 바로 적용할 수 있는 데이터 분석 시각화 능력을 함양할 수 있습니다. |
학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
분석 및 데이터 시각화 개론 |
| 2차시 |
BI와 Self Service BI, Power BI 기본 이해 |
| 3차시 |
Power BI 데스크탑 다루기 |
| 4차시 |
Power BI를 위한 데이터모델링 |
| 5차시 |
Power BI 데스크탑 파워쿼리편집기 |
| 6차시 |
Power BI 데이터시각화 기본 |
| 7차시 |
데이터시각화 이론 및 텍스트 시각개체 |
| 8차시 |
여러가지 시각화 개체 사용하기 |
| 9차시 |
Power BI 사용자 지정개체 사용하기 |
| 10차시 |
보고서 페이지 디자인 및 다양한 차트 구현 |
| 11차시 |
데이터분석_Power BI 분석도구 사용하기 |
| 12차시 |
데이터분석 / 분석대상 데이터요약 및 클러스터링 |
| 13차시 |
데이터시각화-지도시각화 |
| 14차시 |
데이터소스 및 연결 |
| 15차시 |
Power BI 데스크탑 기능들 |
| 16차시 |
DAX1. (Data Analysis Expression) |
| 17차시 |
DAX2. DAX함수 및 빠른 측정값 |
| 18차시 |
행수준 보안(RLS) 및 게시 |
| 19차시 |
데이터분석 [Z차트분석, ABC분석] |
| 20차시 |
데이터분석 의사결정나무와 군집화(클러스터링) |
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평가기준
| 평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
| 평가비율 |
- |
100% |
0% |
0% |
- |
| 수료조건 |
80% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
40점 이상 |
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