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Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 (berufsbezogenes Zertifikat)

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Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정 (berufsbezogenes Zertifikat)

이 수료증 이수 과정은 데이터 애널리틱스 분야 커리어를 위한 과정입니다. 이 과정에서는 업계에서 요구되는 주요 스킬을 배우게 되며 6개월 이내에 취업에 필요한 역량을 갖출 수 있습니다. 관련 학위나 경력은 필요하지 않습니다.

Google Career Certificates

TOP-LEHRKRAFT

2.177 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.9

(46 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • 주니어 또는 어소시에이트 데이터 애널리스트의 업무 관행과 절차를 깊이 있게 이해합니다.

  • 핵심 분석 스킬(데이터 정리, 분석, 시각화)과 도구(스프레드시트, SQL, R 프로그래밍, Tableau)를 배웁니다. 

  • 분석을 위해 데이터를 정리, 구성하는 방법과 스프레드시트, SQL, R 프로그래밍을 사용해 분석, 계산을 완수하는 방법을 이해합니다.

  • 대시보드, 프레젠테이션 및 흔히 사용되는 시각화 플랫폼에서 데이터 분석 결과를 시각화하고 발표하는 방법을 배웁니다.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tableau Software
  • Kategorie: Database Management
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Stakeholder Communications
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Integrity
  • Kategorie: Data Validation

Wichtige Details

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Unterrichtet in Koreanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Data Science vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google.

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 데이터, 데이터 분석, 데이터 생태계 등 데이터 애널리틱스와 관련된 주요 개념의 정의 및 설명

  • 분석적 사고의 자체 평가를 실시하여 분석적 사고를 적용하는 구체적인 예 제시

  • 데이터 애널리틱스에서 스프레드시트, 쿼리 언어, 데이터 시각화 도구의 역할에 대해 토의

  • 구체적인 직업/직책과 관련해 데이터 애널리스트의 역할 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • 일반적인 분석 시나리오에서 문제 해결 로드맵의 각 단계를 활용하는 방법을 설명합니다.

  • 의사결정 과정에서의 데이터 사용에 대해 이야기합니다.

  • 데이터 애널리스트의 기본적인 작업을 완료하기 위해 데이터 입력 및 구성을 포함하여 스프레드시트를 어떻게 사용하는지 시연합니다.

  • 구조적 사고와 관련된 핵심 개념을 설명합니다.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Job Analysis
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • 데이터 수집에 관한 결정 시 고려할 요소 설명

  • 편향된 데이터와 편향되지 않은 데이터의 차이에 대해 토의

  • 기능 및 구성요소와 관련하여 데이터베이스 설명

  • 데이터 구성 권장사항 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interviewing Skills
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Professional Networking
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: LinkedIn
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Analysis
Kategorie: Presentations
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Portfolio Management
데이터 정리

데이터 정리

KURS 422 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 무결성 유형 및 데이터 무결성 위험과 관련한 데이터 무결성 정의

  • 데이터베이스에서 문자열 변수를 정리하는 데 사용할 기본 SQL 함수 적용

  • 데이터베이스에 사용할 기본 SQL 쿼리 개발

  • 데이터 정리 결과를 검증하는 과정 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • 정렬 및 필터와 관련하여 분석 전 데이터 구성의 중요성에 관해 토의

  • 데이터를 변환하고 형식을 지정하는 과정을 이해했음을 확인

  • 여러 데이터베이스 테이블에서 가져온 데이터를 결합하기 위한 SQL 쿼리 생성에 함수 및 구문 사용

  • 스프레드시트의 기본 데이터 계산을 위한 함수 사용법 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Security
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Access
Kategorie: Unstructured Data

Was Sie lernen werden

  • 데이터 및 데이터 분석 결과를 전달하기 위한 데이터 시각화 자료 활용 설명

  • 데이터 시각화 도구인 Tableau에 대해 알아보고 그 사용법을 이해

  • 데이터 기반 스토리의 정의와 중요성, 속성 설명

  • 효과적인 프레젠테이션의 원칙과 수행 방법 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Stakeholder Communications
Kategorie: Communication
Kategorie: Expectation Management
Kategorie: Dashboard

Was Sie lernen werden

  • R 프로그래밍 언어와 프로그래밍 환경 설명

  • 함수, 변수, 데이터 유형, 파이프 연산자, 벡터를 포함하여 R 프로그래밍과 관련된 기본 개념 설명

  • R에서의 시각화 자료 생성 옵션 설명

  • 구조를 만들고 내용을 강조하기 위한 R Markdown 기본 형식에 관해 이해했음을 확인

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Presentations
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Data Visualization Software

Was Sie lernen werden

  • 캡스톤, 사례 연구 활동, 포트폴리오 구분

  • 완료한 사례 연구 활동의 주요 특징 및 속성 파악

  • 주어진 데이터 세트에 데이터 분석 과정의 관행 및 절차 적용

  • 리크루터 및 채용에 관심이 있는 기업과 소통할 때 사례 연구 활동/포트폴리오를 활용하는 방법에 대해 토의

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Scripting Languages
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: R Programming

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.