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파이썬 데이터.PNG (504.9 KB)데이터 분석은 빠르게 성장하고 있으며, 기업은 데이터를 통해 통찰력을 얻고 비즈니스를 주도하고자 합니다.
이 Data Analytics 전체 과정 비디오에서는 데이터 분석이란 무엇인지, 데이터 분석이 필요한 이유, 데이터 분석 유형 및 다양한 데이터 분석 애플리케이션에 대해 알아보겠습니다. 그런 다음 사례 연구를 이해하고 Python 및 R을 사용하여 데이터 분석을 수행합니다. 그 외에도 상위 10개 데이터 분석 도구를 살펴보고 데이터 사이언스의 차이점을 이해하게 됩니다.
마지막으로, 데이터 분석가 인터뷰를 진행하는 데 도움이 되는 주요 인터뷰 질문을 살펴보겠습니다.
- 서론 -
1. 데이터 분석 기본 사항
2. NumPy를 사용한 데이터 분석
3. 판다를 이용한 데이터 분석
4. SQL 기본 사항
5. SQL의 조인
6. 고급 SQL
7. Python이 포함된 SQL
이 데이터 분석가 석사 프로그램은 IBM과 협력하여 데이터 분석 전문가로 만들 것입니다. Data Analytics 과정에서는 분석 툴 및 기술, SQL 데이터베이스 사용 방법, R 및 Python의 언어, 데이터 시각화 생성 방법 및 통계 적용 방법에 대해 알아봅니다. 학습 목표는 무엇입니까?
IBM과 공동으로 개발한 Simplilearn의 Data Analyst's Master's Program은 급증하는 데이터 분석 분야에 대한 광범위한 전문 지식을
제공합니다.
이 데이터 분석 인증 교육 과정에서는 기술 및 추론 통계, 가설 테스트, 회귀 분석, 데이터 혼합, 데이터 추출 및 예측. 이 과정을 통해 Tableau 및Power BI를 사용하는 데이터 시각화 기술에 대한 전문 지식을 습득할 수 있습니다. 데이터 구성 및 대시보드 설계 방법을 배울 수 있습니다.
이 데이터 분석가 인증 온라인 과정에서는
현재 비기술 인력에서 일하고 있는 사람들을 특별히 강조합니다.
본 데이터 분석 과정을 통해 수학적
개념에 대한 기초 지식을 갖춘 수강생이 과정을 이수하고 데이터 분석 전문가가 될 수 있습니다.
이 학습 경험을 통해 CloudLab을 통한 실습 데모 및 프로젝트와 Data Analytics에
대한 지식을 결합할 수 있습니다.
이 과정을 완료하면 성공적인 데이터
분석가가 되기 위해 필요한 모든 기술을 습득할 수 있습니다.
- 데이터 분석가가 되는 이유
세계경제포럼(WEF)은 2020년이 되면 데이터 수집 및 사용 증가로 데이터 분석가가 수요가 있을 것으로 전망하고 있다.
조직은 데이터에서 파생될 수 있는
가치 때문에 데이터 분석을 가장 중요한 미래 전문 분야 중 하나로 보고 있습니다.
오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터는
그 어느 때보다 풍부하고 액세스 용이합니다.
사실, 매일 2.5조 바이트의 데이터가 만들어집니다.
데이터 분석의 기술 격차가 계속 증가함에
따라 데이터 분석가의 가치는 계속 증가하여 새로운 직업 및 경력 향상 기회를 창출하고 있습니다.
- 누가 이 과정을 이수해야 합니까? -
분석적 사고방식을 가진 학력의 지망생인 전문직 종사자는
다음과 같은 데이터 분석가 석사 프로그램을 수강하는 데 가장 적합합니다.
1. IT 전문가
2. 은행 및 금융 전문가
3. 마케팅 매니저
4. 영업 전문가
5. 공급망 네트워크 관리자
6. 데이터 분석 분야의 초보자
7. UG/PG 프로그램의 학생
