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e-러닝(VOD)

[e-러닝]데이터 분석가를 위한 SQL 활용법 1 과정이미지

[e-러닝]데이터 분석가를 위한 SQL 활용법 1

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과정정보

교육기간
30일
강의구성
6차시

수강료

50,000원

판매금액 원

배송금액 원

할인금액 원

총 결제금액원

장바구니 수강신청

교육 신청 전 주의 사항

  • 1

    유의사항

    해당 VOD강의는 오프라인 교육을 녹화/편집한 강의 입니다.
    미리보기를 통해 강의 품질을 확인 후 신청 바랍니다.

  • 2

    수강 기간

    교육 신청(결제완료) 일로 부터 30일 동안 수강이 가능합니다.
    30일 이후에는 동영상을 재생 할 수 없습니다.

  • 3

    수료증 발급

    수강 기간 내에 모든 영상의 진도율을 100% 이수 후 설문지 작성을 완료하시면
    ‘나의 강의실 -> 증명서발급’ 에서 출력 가능합니다.
    (수강 기간내에 100% 진도를 달성하지 못했을 경우 수료증 발급이 불가합니다.)

  • 4

    동영상 플레이를 위한 기기등록 제한

    동영상 재생은 계정당 2대까지 자동 등록됩니다. (PC , Mobile)
    계정 공유를 막기 위함으로 본인의 PC에서 교육 신청을 해주시기 바랍니다.
    (사용자 부주의로 인한 기기변경은 불가함을 미리 알립니다. / 공용이 사용하는 PC에서 교육 신청을 삼가 해 주시기 바랍니다.) ※ 최초 동영상 재생 시 자동으로 기기가 등록 됩니다.

 

 

 

데이터분석가를 위한
SQL활용법

 

 

기업에서는 자체 데이터베이스를 이용한 응용 프로그램이 존재하지만 데이터 분석 실무자가 분석에 필요한 정보를 데이터베이스에서 직접 가져와야 하는 상황도 자주 발생합니다.
데이터 분석가를 위한 SQL 활용법 은 데이터 분석 실무자가 분석에 필요한 정보를 데이터베이스에서 직접 추출하는 역량을 키웁니다.
“데이터 분석가를 위한 SQL 활용법” 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.

 

 

 

강의 특징

데이터베이스에 대한 간략한 설명데이터베이스, 테이블, 컬럼, 컬럼 데이터 타입, PK와 FK, 인덱스
정보 추출 도구인 SQL select 문법 설명 select, where, group by, order by, join, case when, row_number, rank, dense_rank, subquery
자동차 매출 데이터분석을 통한 다양한 정보 추출 연습 Keras 구매 지표 산출, 그룹별 구매 지표 구하기, 재구매율 구하기, 베스트셀러 추출, 이탈 고객 분석

 

 

 

주의사항

“데이터 분석가를 위한 SQL 활용법” 과정은
아래의 내용은 과정에 포함되어 있지 않습니다.

notice
데이터베이스 개념의 상세 설명
SQL을 이용한 데이터 생성, 추가, 갱신, 삭제
데이터베이스 관리 (사용자 관리, 데이터베이스 백업/복원)

 

 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 데이터 분석을 시작하고 싶은 입문자
  • 추천아이콘2 SQL에 익숙하지 않은 데이터 분석 실무자

 

 

 

강사 소개

장혁수 상무

경력
現 데이타솔루션 연구소 전문위원

학습목표

6차시 (172분)

1, 데이터베이스에 대한 간략한 설명 데이터베이스, 테이블, 컬럼, 컬럼 데이터 타입, PK와 FK, 인덱스 정보 추출 도구인
SQL select 문법 설명 (select, where, group by, order by, join, case when, row_number, rank, dense_rank, subquery)

2, 자동차 매출 데이터분석을 통한 다양한 정보 추출 연습
구매 지표 산출, 그룹별 구매 지표 구하기, 재구매율 구하기, 베스트셀러 추출, 이탈 고객 분석

* 강의목차 : 5차시
* 결제방법 : 수강신청하기 - 신용카드/무통장입금 택일 - 결제 - 나의 강의실에서 확인 가능
(계산서 발급을 원하실 경우 무통장입금 시 사업자 정보를 기재 바랍니다.)

강의목차(총 6강)

1. 0. 실습 파일 업로드 3분

2. 1. 실습환경 점검, 데이터베이스 소개, SQL 문법(1) 28분

3. 2. SQL 문법(2), 자동차 매출 데이터 분석 62분

4. 3. 자동차 매출 데이터 분석 29분

5. 4. 자동차 매출 데이터분석2 29분

6. 5. 자동차 매출 데이터분석2 21분