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MS.1.데이터사이언스 입문 & 시각화

코스소개(1주차~5주차)

데이터 사이언티스트가되기 위해 필요한 것들을 배우십시오.

본 과정은 마이크로소프트 데이터 사이언스 커리큘럼의 첫 번째 단계입니다. 이번 과정을 통해 프로그램을 시작하고, 학습 일정을 계획하고, 동료 학생들과 조교 선생님들(TA)과 연락하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 다양한 시각화, 분석 및 통계 기법을 사용하여 데이터를 수집하고 탐색할 수 있습니다.

학습내용

  • 마이크로소프트 데이터 사이언스 커리큘럼의 구성
  • 커리큘럼을 탐색하고 코스 일정을 계획하는 방법
  • 마이크로소프트 엑셀의 기본 데이터 탐색 및 시각화 기법
  • 데이터 분석에 필요한 기초 통계

강사소개

Course Staff Image #1

Graeme Malcolm

Graeme는 SQL Server 및 마이크로소프트 데이터 플랫폼 전문가로서 오랫동안 트레이너, 컨설턴트 및 저자로 활동 해 왔습니다. 그는 SQL Server 데이터 플랫폼 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 마이크로소프트 공인 솔루션 전문가입니다. 마이크로소프트와 파트너 및 공급업체로 수년간 협력 한 후 그는 Senior Learning Developer로 마이크로소프트 Learning Experiences 팀에서 마이크로소프트 기술을 최대한 활용하고자하는 개발자 및 데이터 전문가를 위한 컨텐츠를 계획 및 개발하고 있습니다.

Course Staff Image #2

Liberty J. Munson

Liberty는 마이크로소프트 Learning의 기술 인증 및 평가 프로그램의 주요 계량 심리학자이자 품질 리더입니다. 그녀는 시험 및 평가 라이프 사이클의 모든 단계에서 심리학적 표준이 엄격하게 적용되고 마이크로소프트 인증 프로그램의 설계 및 구현이 유효하고 신뢰할 수있는 측정 결과로 이어지게 하는 업무를 담당하고 있습니다. 그녀는 아이오와 주립 대학에서 심리학 학사 학위를, Urbana-Champaign에 위치한 일리노이 대학에서 양적 심리학 및 인적 자원 관리, 산업 / 조직 심리학 전공 석사 및 박사 학위를 받았습니다.

코스소개(6주차~15주차)

엑셀은 데이터를 분석하고 시각화하는 데 가장 널리 사용되는 솔루션 중 하나입니다. 향상된 시각화 및 보다 정교한 비즈니스 로직으로 더 많은 데이터를 분석 할 수 있는 도구가 포함됩니다. 이 데이터 사이언스 과정에서는 마이크로소프트의 엑셀 2016의 최신 버전을 소개합니다.

서로 다른 소스에서 데이터를 가져 오는 방법, 데이터 원본간에 매시업을 만드는 방법, 분석을 위해 데이터를 준비하는 방법에 대해 알아보십시오. 데이터를 준비한 후 DAX 계산 엔진을 사용하여 비즈니스 계산을 표현하는 방법을 알아보십시오. Power BI 클라우드 서비스에 데이터를 시각화하고 공유 할 수 있는 방법을 확인한 후 대시 보드에서 사용하거나 일반 영어 문장을 사용하여 쿼리하거나 모바일 장치에서 사용할 수 있습니다.

학습내용

  • 여러 소스의 데이터 수집 및 변환
  • 매시업에서 데이터 검색 및 결합
  • 데이터 모델 생성에 대해 알아보기
  • 데이터 탐색, 분석 및 시각화

강사 소개

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Kim Yongwoo

Kim Yongwoo는 2016년부터 선문대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직중입니다. 2000년부터 대우정보시스템에서 Microsoft 사내 강사 및 Network, Hardware, Software 및 개발부서에서 근무하면서 TA(Technical Architect)로 근무하였으며, 2004년부터 2016년까지 마이크로소프트에서 Window Server 엔지니어, 삼성그룹사 Account Technical Specialist, 공공사업부 Government, Healthcare, Education 분야의 Account Technology Strategist 및 Partner Lead를 담당했습니다.

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Dany Hoter

Dany Hoter는 엑셀에 엔터프라이즈 기능을 추가하는 신생 기업인 DataRails의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 1998 년부터 비즈니스 인텔리전스(BI), 엑셀 및 엑셀의 BI 프로젝트에 참여했습니다. 이전에는 엑셀 팀의 프로그램 관리자로 마이크로소프트에서 근무했습니다. Dany는 엑셀 사용자를 교육하는 것에 매우 열정적이며, LinkedIn을 통해서 연결할 수 있습니다.

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Jonathan Sanito

Jonathan은 마이크로소프트의 콘텐츠 개발자 및 프로젝트 관리자로 Data and Analytics 온라인 교육에 중점을 둡니다. 마이크로소프트 Dynamics NAV에서 윈도우 엑티브 디렉토리에 이르기까지 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 한 교육을 담당했습니다.

마이크로소프트에 입사 전에 Jonathan은 마이크로소프트 Dynamics NAV 솔루션을 구현하는 마이크로소프트 파트너 컨설턴트로 근무했습니다.

키워드 : 데이터사이언스, 데이터 사이언스

강의 계획서

1 주차

강좌를 수강하기 위한 실습환경 설정 및 데이터 셋과 예제 사용 방법에 대해서 알아봅니다.

2 주차

데이터 사이언스 커리큘럼과 데이터 사이언티스트가 하는 일, 데이터 사이언티스트가 되기 위해 준비해야 할 기술, 데이터 사이언티스트로부터 듣는 조언에 대해서 알아봅니다.

3 주차

데이터로 부터 시작합니다. 데이터란 무엇인가? CSV파일을 불러와서 직접 엑셀에서 데이터를 탐색해 봅니다. 기본적인 시각화를 통해서 복잡한 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 방법에 대해서 알아봅니다.

4 주차

데이터 분석을 위한 기본적인 통계 기법인 중심경향 측정, 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 기술통계, 상관관계, 가설검증에 대해서 알아봅니다.

5 주차

데이터로 분석을 위한 기본적인 통계 기법인 T-테스트, 2표본 T 검정, 대응표본 T 검정, 분산분석, 회기분석에 대해서 알아봅니다. 통계는 과거의 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있는 중요한 기법 중에 하나입니다.

6 주차

6주차부터는 본격적인 데이터 분석이 시작됩니다. 데이터 시각화를 경험하고 테이블 만드는 법, VLOOKUP 함수를 사용하여 복잡한 데이터 사이에서 우리가 찾고자 하는 데이터만 가져오는 방법에 대해서 알아봅니다.

7 주차

데이터 모델을 만들어서 데이터 분석을 시작합니다. 실습을 통해서 실제 기업에서 데이터가 어떻게 사용되는지를 경험해 볼 수 있습니다.

8 주차

중간고사: 1주차~7주차의 학습 내용을 복습하고 점검하는 시간을 갖습니다.

9 주차

데이터를 불러오는 가장 기본이 되는 CSV파일을 불러와서 데이터 분석을 시작합니다. 엑셀 화면에 아무런 데이터가 없어도 놀라지 마세요. 이제부터는 엑셀에 데이터를 입력하지 않고 데이터 모델 관리를 통해서 데이터를 관리합니다.

10 주차

파일, 데이터베이스, 폴더, 응용프로그램 등 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 불러올 수 있습니다. 실습을 통해 클라우드에 위치한 SQL 데이터베이스로부터 데이터를 불러와서 파워피벗을 만들고 데이터를 분석하는 방법에 대해서 알아봅니다.

11 주차

파워 BI를 학습함에 있어 가장 중요한 개념인 측정값을 만드는 방법, 계산을 위해 컨텍스트를 필터링하는 방법 및 고급 DAX 함수를 탐색하는 방법에 대해서 학습합니다.

12 주차

이미 만들어진 엑셀 리포트를 어떻게 활용해서 데이터를 수정할 수 있는지, 고급 텍스트 쿼리를 사용하여 서식이 지정된 엑셀 보고서에서 데이터를 가져 오는 방법에 대해서 학습니다. 실습을 통해 표준 사용자 인터페이스 이상으로 쿼리를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

13 주차

엑셀에서 멋진 시각화를 만드는 방법과 큐브 함수를 사용하여 전년 대비 데이터와 비교하는 방법에 대해서 학습니다. 실습을 통해 타임 라인, 계층 구조 및 슬라이서를 만들어 시각화를 향상시킬 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

14 주차

엑셀에서 만들었던 시각화 데이터가 Power BI와 함께 어떻게 작동하는지 알아 봅니다. 엑셀 통합 문서를 Power BI 서비스에 업로드하고, 모바일 플랫폼에서 어떻게 동기화 되는지 실습을 통해 학습하게 됩니다.

15 주차

기말고사: 한 학기 동안 학습했던 내용을 총 정리하는 시간을 갖습니다.

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