"데이터 분석"이라는 용어는 데이터 세트를 조사하여 추론을 도출하는 것을 말합니다. 이 글에서는 온라인 데이터 분석 과정에 대해 이야기하겠습니다. 기업은 진행 중인 프로젝트에 따라 최신 정보나 과거 데이터를 얻을 수 있습니다. 데이터에는 대상 고객의 인구 통계, 관심사, 활동 및 기타 특성에 대한 세부 정보가 포함될 수 있습니다.
조직은 여러 가지 방법으로 정보를 수집할 수 있습니다.
- 제1자: 정보 수집 클라이언트에 대해
- 회사는 평판이 좋은 회사로부터 정보를 수집할 수 있습니다.
- 타사 데이터를 사용하여 마켓플레이스에서 집계된 데이터 구매
기업은 다음을 사용하여 원시 데이터를 조사할 수 있습니다. 데이터 분석 추세를 찾고 유용한 정보를 도출하는 도구입니다. 결과적으로 데이터 분석은 의사 결정, 마케팅 계획 수립, 고객 경험 향상, 운영 간소화를 포함한 다양한 방식으로 기업을 지원합니다.
데이터 분석가가 되는 방법
등록 가능한 프로그램이 여러 개 있습니다. 데이터에서 정보를 추출하고 의사 결정을 알리는 데 사용됩니다. DataCamp의 온라인 데이터 분석 과정은 학생들에게 통계, 컴퓨터 과학 및 데이터 기반 사업 관리. 데이터 조작에 익숙하지 않다면 Datacamp가 도와드리겠습니다. DataCamp의 많은 데이터 분석 과정은 초보자를 염두에 두고 만들어졌습니다. DataCamp는 일반적인 교육 웹사이트가 아닙니다. 최고의 데이터 분석 과정은 당사에서 제공하지만, 학습에 도움이 되는 대규모 커뮤니티와 도서관 자료도 만들었습니다. DataCamp의 다양한 재미있는 프로젝트를 통해 데이터 분석 능력을 연습하고 연마할 수 있습니다. 또한 템플릿을 활용하여 경험과 데이터 분석 포트폴리오를 만들 수도 있습니다.
SQL에서 온라인으로 데이터 분석 과정 수강
관계형 데이터베이스와 SQL 손에 잡힐 듯합니다. 빠르고 효과적이며, 무엇보다도 이해하기 쉽기 때문에 전 세계 여러 최고 기업에서 사용합니다. SQL 데이터 분석을 배우고 수요가 많은 재능을 개발하세요. SQL을 사용하면 데이터베이스 구조를 수정하고, 액세스를 제한하고, 데이터를 업데이트, 쿼리 및 재배열할 수 있습니다.
DataCamp에서는 광범위한 SQL 기반 데이터 분석 과정을 제공합니다. SQL 소개부터 시작하여 중급 SQL, 탐색적 과정으로 넘어갑니다. SQL에서의 데이터 분석, 또는 SQL로 관계형 데이터베이스를 소개하여 데이터베이스를 구성합니다.
SQL 데이터 분석 온라인 과정의 핵심은 다음과 같습니다.
- SQL에서의 탐색적 데이터 분석
- SQL에서 데이터 기반 의사 결정
DataCamp에서 온라인으로 제공되는 추가 데이터 분석 과정
우리와 함께 시작하세요 소개 과정 무엇이든 철저히 배우고 싶거나, 데이터 분석이 당신에게 적합한지 알아보기 위해 발을 담그고 싶다면. SQL, Python 또는 R for Data Analysis 소개로 기본 사항을 배우거나, 데이터 시각화 소개 과정으로 기술을 테스트하여 강력한 데이터 비주얼을 제작하세요.
DataCamp의 코스에서는 조직에서 사용하는 모든 잘 알려진 데이터 분석 도구를 다룹니다. Power BI, Tableau, Excel, 스프레드시트와 같은 분석을 위한 플랫폼과 애플리케이션에 익숙해지세요. 또는 데이터 과학 및 분석을 위한 최고의 프로그래밍 언어인 Python, SQL, R을 공부하여 데이터 기술을 강화할 수도 있습니다.
큰 데이터 분석 과정, 반면에 데이터 분석에 대한 전문 지식을 제공합니다. 이러한 온라인 데이터 분석 과정은 학생들에게 실제 환경에서 사용하기 전에 데이터를 비판적으로 분석하고, 이해하고, 시각화할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 온라인 데이터 분석 과정 중 일부는 다음과 같습니다.
- PySpark의 기본
- R에서 Trelliscope를 사용한 빅 데이터
- R에서 확장 가능한 데이터 처리
- 파이썬에서 Dask를 사용한 병렬 프로그래밍
데이터 분석 온라인 과정의 이점:
처럼 기업은 저장하고 분석합니다 더 많은 데이터를 온라인이나 데이터베이스에 저장하려면 디지털 자료를 관리, 구성 및 평가할 수 있는 직원이 필요합니다. 오늘날 많은 온라인 데이터 분석 과정은 학생들이 지식을 얻는 데 도움이 됩니다. 이러한 과정은 자동화, 머신 러닝 알고리즘 및 기타 측면을 통합하는 특수 하드웨어 및 프로그램에 의존하는 방법을 가르칩니다. 신진 데이터 분석가는 특정 재능을 연마하여 이러한 온라인 데이터 분석 과정에서 이익을 얻습니다. 데이터 분석가가 Datacamp 과정에서 배우는 기본적인 능력 중 일부는 이 경력에서 성공하는 데 도움이 되는 것으로 아래에 나열되어 있습니다.
- Excel을 위한 프로그래밍 언어(SQL, R)
- 데이터 시각화
- 논리적 학습 및 사고 접근 방식
- 효율성 및 재고 관리를 위한 도구
- 데이터 분석의 장점
데이터 분석을 수행하는 이점:
조직은 데이터에서 많은 가치를 얻을 수 있지만 분석 구성 요소는 그 잠재력을 활용해야 합니다. 기업은 비즈니스 부문 내에서 데이터 분석의 중요성이 커짐에 따라 데이터 분석을 활용하는 방법을 파악해야 합니다. 이를 수행하는 이점은 다음과 같습니다.
- 향상된 의사결정
분석가는 더 나은 예측 빅데이터, 인공지능, 머신러닝, 데이터 마이닝이 함께 작동하는 미래. 반면, 처방적 분석은 기업이 이러한 변화에 어떻게 대응해야 하는지 제안할 수 있는 반면, 예측 분석은 이러한 변화로 인해 발생할 수 있는 일을 예측할 수 있습니다. 기업은 데이터 분석 도구를 활용하여 변화의 효능을 평가하고 결과를 표시하여 의사 결정권자가 전반적으로 변화를 구현할지 여부를 결정할 수 있는 사람을 소중히 여깁니다.
- 개선된 마케팅
조직은 사용하는 고유한 마케팅 접근 방식으로 식별될 수 있습니다. 분석가는 데이터 분석을 사용하여 소비자가 원하는 것이 무엇인지 정확히 파악할 수 있습니다. 데이터는 기업이 소비자 패턴을 심층적으로 분석할 수 있게 해주며, 이를 사용하여 수익성 있고 타겟팅된 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.
결론
Python을 사용하는 데이터 분석가와 함께 또는 데이터 분석가 R과 함께 경력 트랙, 초보자에서 데이터 마스터로 전환하거나, Python 소개 또는 SQL 소개 과정으로 기본을 배우거나, Python을 사용한 데이터 과학자 경력 트랙에 등록할 수 있습니다. 데이터 산업에서 고소득 직책을 차지하기 위한 무역 비밀(및 필요한 기술)을 배우세요. 더 많은 기사는 다음을 방문하세요. 네온폴리스.
자주 묻는 질문
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