BEST

데이터 분석

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

Name: 다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석
Price: 61600 KRW

다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

(4.9) 수강평 36개

수강생 1,485명

권 철민

SQL PostgreSQL DBMS/RDBMS 퍼포먼스 마케팅 데이터 엔지니어링

중급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터베이스] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

매출, 주문, 웹로그 분석등의 실전 서비스 분석 사례
RFM, DAU/MAU, 이탈율, 잔존율, 전환 퍼널 등 분석을 위한 핵심 지표들을 이해하고 이를 SQL로 구현
조인, Group by, Window 함수의 활용과 실무 적용 기법
원하는 분석 결과를 SQL을 통해서 자유자재로 도출할 수 있는 능력
실무와 유사한 실습 데이터 기반에서 SQL 데이터 분석 핵심 역량 강화
분석 데이터의 차트 시각화

실전 데이터 분석과 함께 배우는 SQL 활용!
앞서가는 데이터 전문가가 될 수 있어요 🏃‍♂️

SQL 실력 + 실전 분석 능력을 한번에!

뛰어난 SQL 실력과 회사 업무와 서비스를 이해하는 역량을 동시에 갖춘 데이터 전문가를 찾는 수요는 나날이 늘어가고 있습니다. 때문에 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 분석 개발자, 데이터 엔지니어들에게 우수한 SQL 실력 그리고 상품과 서비스를 개선시킬 수 있는 분석 결과를 도출하고, 이를 지원할 수 있는 역량을 갖추는 것은 매우 중요한 경쟁력입니다.

'다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석' 강의는 ✅

SQL은 실전에서 어려운 문제를 풀어나가면서 실력을 키워야 합니다. 하지만 그동안의 강의와 책에서 접했던 SQL은 실전에서 사용하는 SQL과 많은 괴리가 있었습니다.

이번 강의에서는 기존의 강의나 책에서는 볼 수 없었던, 실전 분석에서 사용되는 SQL 쿼리로 이론과 실습 강의를 가득 채웠습니다. 또한 매출 분석, 주문 분석 등의 도메인 관련 내용뿐만 아니라, Google Analytics와 그로스 해킹 영역에서 활용되는 여러 분석 지표들을 난이도 높은 SQL을 통해서 구현하면서 분석 역량과 SQL 실력을 동시에 향상시킬 수 있도록 구성하였습니다.

이 강의를 듣고 나면 📜

실제 업무에 활용되는 많은 분석 지표들을 SQL로 구현해 나가는 본 강의를 마치시게 되면, 원하는 분석 결과를 자유자재로 도출할 수 있는 SQL 능력자로 거듭나게 될 것입니다.

또한 본 강의를 통해 익힌 여러 분석 사례들은 업무 및 서비스의 성장을 위해 어떻게 지표를 설계하고, 분석을 수행해야 하는지를 이해할 수 있게 만들어 드릴 것입니다.

선수 과정을 확인해주세요!

아쉽게도, 본 강의는 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의를 수강하신 분들을 대상으로 합니다.

데이터 분석 SQL Fundamentals 강의를 수강하진 않았지만, SQL 실무 경험이 있으시다면, 해당 강의 커리큘럼을 살펴 보신 후 섹션 0의 '강의 소개' 영상과 '데이터 분석 SQL Fundamentals 미 수강자를 위한 강의 선택 가이드' 영상을 반드시 참조하시어 본인의 실력에 맞는 강의인지 확인 후 강의 수강 결정을 부탁드립니다.

'데이터 분석 SQL Fundamentals' 미 수강시 본 강의 컨텐츠들의 내용 이해에 어려움이 있을 수 있음을 사전 공지 드립니다.

이 강의의 특징 ✨

다양한 유형의 핵심 분석 지표 설명 +
SQL 쿼리로 분석 지표를 구현할 수 있는 실습

업계에서 쓰이는 다양한 유형의 매출 분석, 교차 판매, RFM 등의 주문 분석을 위한 핵심 지표뿐만 아니라 Google Analytics 및 그로스 해킹 영역에서 잘 활용되는 DAU/WAU/MAU, 고착도, 채널별 분석, 진입 페이지/종료 페이지 분석, 이탈율, 잔존율, 전환 퍼널 분석들을 상세하게 설명드립니다.

실전 데이터셋 기반의 난이도 있는 SQL 실습:
여러분의 SQL 실력을 최고로 향상시켜드립니다!

토이 데이터가 아닌 실습용 구글 애널리틱스 데이터 세트에서 난이도 있는 SQL를 구현해봅니다. 적극적인 구현 능력 향상을 위해 라이브 코딩으로 대부분의 실습 수업을 구성하였습니다. 학습을 마치면 원하는 분석 결과를 자유자재로 도출할 수 있는 SQL 능력자로 거듭나시게 될 것입니다.

복잡한 로직에 대한 자세하고 꼼꼼한 설명

어렵고 긴 SQL 쿼리를 쉽게 이해할 수 있도록 개별적인 처리 로직을 자세한 그림과 도표를 통해 하나씩 풀어서 설명해드립니다. 이 강의를 통해 아무리 복잡한 SQL이더라도 차근차근 풀어 이해하고 응용해 나가는 능력을 얻으실 수 있을 것입니다.

직관적인 이해를 돕는 차트 시각화 구현 실습

분석한 SQL 결과를 차트로 시각화해 직관적으로 분석 결과를 이해할 수 있습니다. 또한 분석 결과를 어떤 차트로 시각화해야 보다 효율적으로 결과를 전달할 수 있는지 배울 수 있게 됩니다. (시각화 코드는 파이썬의 Plotly를 이용해 구현합니다.)

실습 환경을
확인해보세요 💻

실습 환경 DBMS로는 PostgreSQL을, SQL Editor는 DBeaver를 사용합니다.

PostgreSQL은 오픈소스 DBMS로 무료로 제공되며, 안정성과 성능, 그리고 무엇보다도 풍부한 SQL 지원 기능을 가지고 있습니다. Ansi SQL 규격을 만족시키면서도 다양한 SQL 함수 그리고 Analytic에 대한 기능을 갖추고 있어서 온라인 뿐만 아니라 분석용 DBMS로도 많이 활용되고 있습니다.

DBeaver 커뮤니티 버전은 무료이지만 웬만한 상용 SQL Editor보다 뛰어난 기능과 빠른 성능 그리고 안정성을 가지고 있습니다. DBeaver는 PostgreSQL뿐만 아니라 MySQL, Oracle 등 다양한 DBMS를 지원합니다.

이밖에 차트 시각화를 위해서 주피터 노트북과 Plotly를 사용합니다.

실습 환경은 윈도우즈 환경을 기반으로 영상이 제작되었지만, Mac 환경에서도 문제없이 수행될 수 있습니다.

📢 강의 자료 다운로드 안내

강의 교재(PDF), 실습용 SQL 코드 및 데이터는 섹션 0: 강의 소개와 실습 환경 구성의 [강의교재 및 실습 데이터와 실습자료] 수업에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

SQL을 이용하여 분석 업무를 수행하는 분
다양한 실전 데이터 분석 사례를 경험하고자 하시는 분
SQL 활용 능력을 크게 향상 시키고자 하시는 분
SQL을 활용하는 데이터 사이언티스트 및 데이터 분석가
SQL 기반에서 데이터 가공/추출/정제를 수행하여 분석 또는 마트용 테이블을 생성해야 하는 데이터 엔지니어

선수 지식,
필요할까요?

데이터 분석 SQL Fundamentals 강의 이해 필요

안녕하세요
권 철민입니다.

24,613

명

수강생

1,113

개

수강평

3,904

개

답변

4.9

점

강의 평점

개

강의

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

커리큘럼

전체

91개 ∙ (15시간 10분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 강의 소개 및 실습 환경 구축

8개 ∙ (40분)

섹션 2. 시각화 개요

6개 ∙ (51분)

섹션 3. 매출 분석 - 01

13개 ∙ (1시간 52분)

매출 분석을 위한 North Wind 상거래 데이터 세트 소개 - 01
09:33
매출 분석을 위한 North Wind 상거래 데이터 세트 소개 - 02
06:08
매출 분석 소개
01:39
일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수를 SQL로 구하기
11:24
일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수 시각화 하기
08:43
월단위 카테고리별 매출액과 주문건수 및 전체매출액 대비 비율 SQL로 구하기
13:02
상품별 매출액과 상품 카테고리 매출액 대비 비율, 해당 상품 카테고리에서 상품의 매출순위 SQL로 구하기
10:20
월단위 카테고리별 매출액 시각화 및 트리맵으로 카테고리별 매출액 시각화 하기
09:02
동년도 월별 누적 매출 및 동일 분기 월별 누적 매출 SQL로 구하고 시각화 하기
07:50
이동 평균 매출 SQL로 구하기
09:41
가중 이동 평균 매출 SQL 로직 설명
11:38
가중 이동 평균 매출 SQL로 구하기
09:13
이동 평균 매출 시각화 하기
04:12

섹션 4. 매출 분석 - 02

7개 ∙ (59분)

섹션 5. 주문 분석

11개 ∙ (1시간 47분)

섹션 6. 웹사이트 접속 및 사용 분석 - 01

12개 ∙ (2시간 17분)

섹션 7. 웹사이트 접속 및 사용 분석 - 02

6개 ∙ (1시간 14분)

섹션 8. 웹사이트 퍼포먼스 분석 - 01

14개 ∙ (2시간 27분)

섹션 9. 웹사이트 퍼포먼스 분석 - 02

14개 ∙ (3시간 0분)

강의 게시일: 2022. 05. 01.

마지막 업데이트일: 2023. 07. 31.

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!