미래를 예측하는 데이터분석가

오늘의 강의를 들으며..우선 SQL을 프로그래머스 LV3,4까지 풀었던 나였어서 오랜만에 SQL 다시 한 것이지만 입문은 다 아는 내용이지 않을까? 라는 의문이 있었다. 그러나 실무에 유용하게 쓰이는 함수와 단계적으로 생각하는 팁을 배울 수 있어 너무 좋다. 특히, 문법적으로 잘 활용되는 함수나 더 쉽게 코드를 짜는 법을 알려주어 구조적인 쿼리를 짜는데 도움이 될 것 같다.  다시금 DISTINCT 함수오랜만에 DISTINCT함수의 존재를 다시금 확인했다. 파이썬을 이용하며 생각하긴 했지만 잊고 있었는데 중복된 데이터나 Unique한 값만 추출하고 싶을 때 자주 사용할 것 같다.  COUNT, COUNTIF 어서와 실제로 COUNT는 많이 사용했지만 COUNTIF는 자주 생각하지 않았는데 SELECT문이..

강의 수강 일자 : 24.12.04데이터를 활용하는 과정문제 정의 - 데이터 탐색 - 단일/ 다량 자료 (연결 과정)→ 이후, 조건(필터링), 추출(시간, 장소, 특정 데이터), 변환, 요약(집계)데이터 결과를 검증 필요→ 처음 예상과 다르게 나온 결과가 있을 수 있음→ 피드백 활용데이터 탐색과 결과 검증에서 SQL 사용문제 정의가 매우 중요(문제 정의, 가정 시) → MECE(중복이 없고 상호배제적)지표 정의 (Metric)해 가설을 정해 데이터 추출하는 것이 중요 !!!회사에 존재할 수 있는 데이터 예시서비스에 사용될 DB유저, 배송, 물건앱/웹 로그 데이터회원가입-페이지 확인-컨텐츠 확인 등의 데이터(과정을 알 수 있는 데이터)공공 데이터, 서드파티 데이터날씨, 페이스북 광고 데이터→ 1번은 회사에..

BigQuery SQL 입문 정리1. 데이터베이스 기본 구조데이터 저장 계층: Database → Table → 제품(앱/웹)에서 활용데이터 접근 방식: SQL 쿼리를 통한 데이터 추출2. 데이터베이스 유형OLTP (Online Transaction Processing)대표적 예시: MySQL, Oracle, PostgreSQL특징:거래 중심의 데이터베이스명확한 상태 관리 (완료/미완료)잦은 데이터 추가/변경 발생OLAP (Online Analytical Processing)특징: 데이터 분석에 최적화된 처리 방식데이터 웨어하우스(DW):다양한 소스의 데이터 통합 저장소데이터 소스: DB, 웹 크롤링, 파일, API 등3. BigQuery 소개핵심 특징정의: 구글 클라우드의 OLAP + DW 솔루션장점:..