After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터베이스에 접근할 수 있게 되었네요. 이제 무엇을 하면 좋을까요? 이미 테이블 조인, 기본 함수 사용, 데이터 그룹화, 서브쿼리에 익숙하시다면, 다음 단계는 데이터베이스와 그 안의 데이터를 탐색하는 법을 배우는 것입니다. Stack Overflow, Fortune 500 기업, 일리노이주 에번스턴의 311 민원 데이터를 활용해 숫자, 문자, 날짜/시간 데이터 타입에 익숙해지실 거예요. 데이터베이스를 떠나지 않고도 데이터를 집계하고 요약하며 분석하는 함수를 사용해 봅니다. 데이터의 오류와 불일치가 있어도 문제없어요! 자주 발생하는 문제와 지저분한 데이터를 정리하는 전략을 익히게 됩니다. 이 과정을 마치면, 여러분만의 PostgreSQL 데이터베이스를 탐색하고 그 안의 데이터를 분석할 준비가 될 거예요.동영상에는 실시간 전사가 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 펼쳐볼 수 있습니다.
강의 용어집은 오른쪽의 자료 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
CPE 크레딧을 받으려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
데이터베이스에는 무엇이 있을까요?
데이터베이스를 탐색할 때는 먼저 테이블과 그것들을 연결하는 외래 키를 파악하세요. 누락값을 찾고, 관측치 수를 세고, 테이블을 조인해 서로 어떻게 연관되는지 이해합니다. 그 과정에서 COALESCE와 형 변환(cast)에 대해서도 배웁니다.
2
숫자형 데이터 요약과 집계
min과 max 같은 함수에서 확장해 숫자형 데이터를 새로운 방식으로 요약해 봅니다. 평균, 분산, 상관관계, 백분위수 함수를 도구상자에 더하고, 숫자값을 자르기(truncate)와 반올림하는 방법도 익히세요. 복잡한 쿼리를 만들고 임시 테이블을 생성해 결과를 저장합니다.
3
범주형 데이터와 비정형 텍스트 탐색
텍스트(문자) 데이터는 지저분해지기 쉽지만, 대소문자, 공백, 구분자 불일치를 다루는 방법을 배웁니다.
임시 테이블을 사용해 지저분한 범주형 데이터를 집계 가능한 표준화된 값으로 다시 코딩하는 방법을 익히세요. 일리노이주 에번스턴에 제출된 민원 데이터를 탐색하면서 비정형 텍스트에서 새로운 변수를 추출해 봅니다.
4
날짜와 타임스탬프 다루기
지금은 몇 시일까요? 이 장에서는 그 답을 찾는 방법을 배웁니다. 날짜/시간 데이터를 시간, 일, 월, 연 단위로 집계하고, 시계열을 구성하는 법과 그 안의 공백을 찾는 연습을 합니다.
S
SQL로 하는 탐색적 데이터 분석
코스
완료
