Name: SQL을 활용한 탐색적 데이터 분석
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강의 설명

데이터베이스에 접근 권한이 주어졌습니다. 이제 무엇을 해야 할까요? 테이블 조인, 기본 함수 사용, 데이터 그룹화, 서브쿼리 활용 등 기존 SQL 스킬을 바탕으로, 다음 단계는 데이터베이스와 그 안에 담긴 데이터를 탐색하는 방법을 배우는 것입니다. 이 강의에서는 Stack Overflow, Fortune 500 기업, 그리고 미국 일리노이주 Evanston시의 311 민원 데이터를 활용하여 숫자형, 문자형, 날짜/시간형 데이터 유형에 익숙해질 것입니다. 데이터베이스를 벗어나지 않고도 데이터를 집계하고, 요약하고, 분석하는 함수들을 사용해 보세요. 데이터에 존재하는 오류와 불일치는 더 이상 걸림돌이 되지 않을 것입니다! 자주 발생하는 문제 유형과 지저분한 데이터를 정제하는 전략도 배울 수 있습니다. 본 강의를 마치면 여러분만의 PostgreSQL 데이터베이스를 직접 탐색하고 분석할 준비가 될 것입니다.동영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "대본 보기"를 클릭하면 확인할 수 있습니다. 강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 찾을 수 있습니다. CPE 학점을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하여 평가로 이동할 수 있습니다.

선수 과목

Data Manipulation in SQL

커리큘럼

강의 개요

데이터베이스에는 무엇이 있나요?

테이블을 식별하고, 그 테이블들을 연결하는 외래 키를 파악하여 데이터베이스 탐색을 시작해 보세요. 결측값을 찾고, 관측값의 개수를 세며, 테이블을 조인하여 관계를 이해합니다. 데이터를 coalesce로 병합하고, cast로 형식을 변환하는 방법에 대해서도 함께 배워 봅니다.

챕터 시작

숫자 데이터 요약 및 집계

min, max 같은 함수를 바탕으로, 숫자 데이터를 더 새롭고 다양한 방식으로 요약해 봅니다. 평균, 분산, 상관관계, 백분위수 함수 등을 새롭게 익히고, 숫자 값을 절단하거나 반올림하는 방법을 배웁니다. 복잡한 쿼리를 작성하고 임시 테이블을 생성하여 결과를 저장하는 방법도 다룹니다.

챕터 시작

범주형 데이터와 비정형 텍스트 탐색하기

문자형 데이터는 지저분해질 수 있지만, 대소문자, 공백, 구분자의 불일치를 처리하는 방법을 배울 것입니다. 임시 테이블을 사용해 지저분한 범주형 데이터를 집계와 분석이 가능한 표준화된 값으로 재코딩하는 방법을 배웁니다. 미국 일리노이주 Evanston시에 접수된 민원 데이터를 탐색하면서 비정형 텍스트에서 새로운 변수를 추출하는 기술을 익힙니다.