과정 소개
<p>JAVA보다 핫하고, 머닝러신, 딥러닝, 인공지원을 지원, GoogleLinuxDropbox등 자주 사용하는 글로벌 웹&모바일 서비스에서 널리쓰이는 Python. 데이터 분석 코딩에 최적화된 언어, 파이썬설치부터 웹 크롤링에 머신러닝까지 데이터 분석을 위한 기초부터 실전 노하우까지 학습합니다.</p>
커리큘럼 총 20차시
- 1분석 및 데이터 시각화 개론
- 2BI와 Self Service BI, Power BI 기본 이해
- 3Power BI 데스크탑 다루기
- 4Power BI를 위한 데이터모델링
- 5Power BI 데스크탑 파워쿼리편집기
- 6Power BI 데이터시각화 기본
- 7데이터시각화 이론 및 텍스트 시각개체
- 8여러가지 시각화 개체 사용하기
- 9Power BI 사용자 지정개체 사용하기
- 10보고서 페이지 디자인 및 다양한 차트 구현
- 11데이터분석_Power BI 분석도구 사용하기
- 12데이터분석 / 분석대상 데이터요약 및 클러스터링
- 13데이터시각화-지도시각화
- 14데이터소스 및 연결
- 15Power BI 데스크탑 기능들
- 16DAX1. (Data Analysis Expression)
- 17DAX2. DAX함수 및 빠른 측정값
- 18행수준 보안(RLS) 및 게시
- 19데이터분석 [Z차트분석, ABC분석]
- 20데이터분석 의사결정나무와 군집화(클러스터링)
훈련 진행 유의사항
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 · 총점 60점 이상 충족 시 수료 처리됩니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 진행단계평가·시험·과제가 있으며, 최종평가는 진도율 충족 + 진행평가 완료 후 응시할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.