풀잎스쿨
연구를 위한 지식을 플립러닝 방식으로
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
* 풀잎스쿨은 3개월마다 진행됩니다.
데이터 분석의 90%는 전처리다! MySQL로 진행하는 데이터 분석
데이터사이언티스트로서 회사에 입사를 한다면 가장 먼저 하는 것은 그 회사가 어떤 데이터 자원을 가지고 있는지 파악하고, 그 데이터를 데이터베이스에 접근하여 능수능란하게 추출할 수 있는 능력이 가장 기본입니다. 사실 SQL을 만진다는 것은 데이터 분석의 시작이라고 생각합니다.
# SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석 이라는 책을 기준으로 공부하고, 과제는 캐글의 데이터를 선정해서 연습하는 것이 목표입니다.
- 기본적인 SQL문법을 진행하고, CSV파일을 이용해서 데이터 핸들링
- SQL을 이용한 매출 데이터, 상품 리뷰 데이터를 이용해 리포트 작성
- SQL을 이용한 LTV 맛보기, 상관분석 등 기본 분석 맛보기 진행 가능
# SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석 이라는 책을 기준으로 공부하고, 과제는 캐글의 데이터를 선정해서 연습하는 것이 목표입니다.
- 기본적인 SQL문법을 진행하고, CSV파일을 이용해서 데이터 핸들링
- SQL을 이용한 매출 데이터, 상품 리뷰 데이터를 이용해 리포트 작성
- SQL을 이용한 LTV 맛보기, 상관분석 등 기본 분석 맛보기 진행 가능
사회적 거리두기 2단계 이상일 경우, ZOOM을 활용하여 온라인으로 진행될 수 있습니다.
이런 분들께 추천합니다
#왕초보환영 #SQL만보면화나는분
- SQL을 이용한 데이터 추출이 필요한 사람
- 회사에서 데이터분석을 희망하는 사람 혹은 이제 막 입사해서 어리버리한 사람
- 데이터분석을 시작하는 사람, 파이썬과 R만 공부하고 DB만 보면 소름돋는 사람
- 회사에서 개발자한테 데이터 추출 요청하기 귀찮은 사람
- SQL을 이용한 데이터 추출이 필요한 사람
- 회사에서 데이터분석을 희망하는 사람 혹은 이제 막 입사해서 어리버리한 사람
- 데이터분석을 시작하는 사람, 파이썬과 R만 공부하고 DB만 보면 소름돋는 사람
- 회사에서 개발자한테 데이터 추출 요청하기 귀찮은 사람
난이도
학습유형
사후학습 (주차별 학습내용을 함께 모여 학습한 후 각자 과제를 진행합니다)
커리큘럼
Chapter1. 데이터베이스와 SQL
Chapter2. 데이터 가지고 놀기
1주차
- 오리엔테이션 및 설치
- 기본SQL (SELECT, FROM, WHERE)
2주차
-과제 토론
- GROUP BY
- JOIN
- CASE WHEN
- RANK
- SUBQUERY
3주차
- 과제토론
- 데이터 추가, 삭제, 갱신, 데이터 정합성
1. Import CSV
2. Insert, 행 추가하기
3. Delete, 행 삭제하기
4. Update, 데이터 갱신하기
5. Procedure
6. View
7. 데이터 정합성
* 2주차나 3주차에 여유되면, R과 Python 연동
1. Import CSV(turnover.csv)
2. MySQL과 R, Python 연동하기
3. Python 연동하기
4. SQL - Python, R
- 오리엔테이션 및 설치
- 기본SQL (SELECT, FROM, WHERE)
2주차
-과제 토론
- GROUP BY
- JOIN
- CASE WHEN
- RANK
- SUBQUERY
3주차
- 과제토론
- 데이터 추가, 삭제, 갱신, 데이터 정합성
1. Import CSV
2. Insert, 행 추가하기
3. Delete, 행 삭제하기
4. Update, 데이터 갱신하기
5. Procedure
6. View
7. 데이터 정합성
* 2주차나 3주차에 여유되면, R과 Python 연동
1. Import CSV(turnover.csv)
2. MySQL과 R, Python 연동하기
3. Python 연동하기
4. SQL - Python, R
Chapter2. 데이터 가지고 놀기
4주차 : 자동차 매출 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 구매 지표 추출
3. 그룹별 구매 지표 구하기
4. 재구매율
5. Best Seller
6. Churn Rate(%)
5주차 : 상품 리뷰 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. Division별 평점 분포 계산
3. 평점이 낮은 상품의 주요 Complain
4. 연령별 Worst Department
5. Size Complain
6. Clothing ID별 Size Review
6주차 : 식품 배송 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. Instacart Dataset
3. 지표 추출
4. 구매자 분석
5. 상품 분석
6. 다음 구매까지의 소요 기간과 재구매 관계
7주차 : UK Commerce 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 국가별, 상품별 구매자 수 및 매출액
3. 특정 상품 구매자가 많이 구매한 상품은?
4. 국가별 재구매율 계산
5. 코호트 분석
6. 고객 세그먼트
7. 일자별 첫 구매자 수
8. 상품별 첫 구매 고객 수
9. 첫 구매 후 이탈하는 고객의 비중
10. 판매 수량이 20% 이상 증가한 상품 리스트(YTD)
11. 주차별 매출액
12. 신규/기존 고객의 2011년 월별 매출액
13. 기존 고객의 2011년 월 누적 리텐션
14. LTV(Life Time Value)
8주차 : 타이타닉 호 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. 요인별 생존 여부 관계
3. EMBARKED
4. 탑승객 분석
5. 상관 분석(Correlation Analysis)
6. 데이터 분석 및 시각화
1. 데이터 생성
2. 구매 지표 추출
3. 그룹별 구매 지표 구하기
4. 재구매율
5. Best Seller
6. Churn Rate(%)
5주차 : 상품 리뷰 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. Division별 평점 분포 계산
3. 평점이 낮은 상품의 주요 Complain
4. 연령별 Worst Department
5. Size Complain
6. Clothing ID별 Size Review
6주차 : 식품 배송 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. Instacart Dataset
3. 지표 추출
4. 구매자 분석
5. 상품 분석
6. 다음 구매까지의 소요 기간과 재구매 관계
7주차 : UK Commerce 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 국가별, 상품별 구매자 수 및 매출액
3. 특정 상품 구매자가 많이 구매한 상품은?
4. 국가별 재구매율 계산
5. 코호트 분석
6. 고객 세그먼트
7. 일자별 첫 구매자 수
8. 상품별 첫 구매 고객 수
9. 첫 구매 후 이탈하는 고객의 비중
10. 판매 수량이 20% 이상 증가한 상품 리스트(YTD)
11. 주차별 매출액
12. 신규/기존 고객의 2011년 월별 매출액
13. 기존 고객의 2011년 월 누적 리텐션
14. LTV(Life Time Value)
8주차 : 타이타닉 호 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. 요인별 생존 여부 관계
3. EMBARKED
4. 탑승객 분석
5. 상관 분석(Correlation Analysis)
6. 데이터 분석 및 시각화
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
#교재
SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=228719856
#MySQL, Workbench 설치가 된 노트북
SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=228719856
#MySQL, Workbench 설치가 된 노트북
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
성지아
#언니와함께하자_데이터공부
데이터 분석 관련 모든 업무나 공부를 위해서는 기본적으로 데이터를 알아야 한다 생각해서 만들었어요.
"관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었다." 이런 어려운 말을 배우려는 것이 아니라,
데이터베이스에서 내가 필요한 데이터 어떻게 뽑아쓰지?를 진행할 거에요.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
데이터분석의 맛 _SQL편
시작일
2021년 1월 13일
진행일시
수 / 19:30
수강기간
8주 (3시간/주)
진행장소
강남캠퍼스
231,000원
선결제자가 가상 계좌 입금 대기 상태인 경우, 실질적으로 마감되었음에도 마감 임박으로 표시됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
데이터분석의 맛 _SQL편
시작일
2021년 1월 13일
진행일시
수 / 19:30
수강기간
8주 (3시간/주)
진행장소
강남캠퍼스
231,000원
선결제자가 가상 계좌 입금 대기 상태인 경우, 실질적으로 마감되었음에도 마감 임박으로 표시됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
데이터 분석의 90%는 전처리다! MySQL로 진행하는 데이터 분석
데이터사이언티스트로서 회사에 입사를 한다면 가장 먼저 하는 것은 그 회사가 어떤 데이터 자원을 가지고 있는지 파악하고, 그 데이터를 데이터베이스에 접근하여 능수능란하게 추출할 수 있는 능력이 가장 기본입니다. 사실 SQL을 만진다는 것은 데이터 분석의 시작이라고 생각합니다.
# SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석 이라는 책을 기준으로 공부하고, 과제는 캐글의 데이터를 선정해서 연습하는 것이 목표입니다.
- 기본적인 SQL문법을 진행하고, CSV파일을 이용해서 데이터 핸들링
- SQL을 이용한 매출 데이터, 상품 리뷰 데이터를 이용해 리포트 작성
- SQL을 이용한 LTV 맛보기, 상관분석 등 기본 분석 맛보기 진행 가능
# SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석 이라는 책을 기준으로 공부하고, 과제는 캐글의 데이터를 선정해서 연습하는 것이 목표입니다.
- 기본적인 SQL문법을 진행하고, CSV파일을 이용해서 데이터 핸들링
- SQL을 이용한 매출 데이터, 상품 리뷰 데이터를 이용해 리포트 작성
- SQL을 이용한 LTV 맛보기, 상관분석 등 기본 분석 맛보기 진행 가능
사회적 거리두기 2단계 이상일 경우, ZOOM을 활용하여 온라인으로 진행될 수 있습니다.
이런 분들께 추천합니다
#왕초보환영 #SQL만보면화나는분
- SQL을 이용한 데이터 추출이 필요한 사람
- 회사에서 데이터분석을 희망하는 사람 혹은 이제 막 입사해서 어리버리한 사람
- 데이터분석을 시작하는 사람, 파이썬과 R만 공부하고 DB만 보면 소름돋는 사람
- 회사에서 개발자한테 데이터 추출 요청하기 귀찮은 사람
- SQL을 이용한 데이터 추출이 필요한 사람
- 회사에서 데이터분석을 희망하는 사람 혹은 이제 막 입사해서 어리버리한 사람
- 데이터분석을 시작하는 사람, 파이썬과 R만 공부하고 DB만 보면 소름돋는 사람
- 회사에서 개발자한테 데이터 추출 요청하기 귀찮은 사람
난이도
학습유형
사후학습 (주차별 학습내용을 함께 모여 학습한 후 각자 과제를 진행합니다)
커리큘럼
Chapter1. 데이터베이스와 SQL
Chapter2. 데이터 가지고 놀기
1주차
- 오리엔테이션 및 설치
- 기본SQL (SELECT, FROM, WHERE)
2주차
-과제 토론
- GROUP BY
- JOIN
- CASE WHEN
- RANK
- SUBQUERY
3주차
- 과제토론
- 데이터 추가, 삭제, 갱신, 데이터 정합성
1. Import CSV
2. Insert, 행 추가하기
3. Delete, 행 삭제하기
4. Update, 데이터 갱신하기
5. Procedure
6. View
7. 데이터 정합성
* 2주차나 3주차에 여유되면, R과 Python 연동
1. Import CSV(turnover.csv)
2. MySQL과 R, Python 연동하기
3. Python 연동하기
4. SQL - Python, R
- 오리엔테이션 및 설치
- 기본SQL (SELECT, FROM, WHERE)
2주차
-과제 토론
- GROUP BY
- JOIN
- CASE WHEN
- RANK
- SUBQUERY
3주차
- 과제토론
- 데이터 추가, 삭제, 갱신, 데이터 정합성
1. Import CSV
2. Insert, 행 추가하기
3. Delete, 행 삭제하기
4. Update, 데이터 갱신하기
5. Procedure
6. View
7. 데이터 정합성
* 2주차나 3주차에 여유되면, R과 Python 연동
1. Import CSV(turnover.csv)
2. MySQL과 R, Python 연동하기
3. Python 연동하기
4. SQL - Python, R
Chapter2. 데이터 가지고 놀기
4주차 : 자동차 매출 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 구매 지표 추출
3. 그룹별 구매 지표 구하기
4. 재구매율
5. Best Seller
6. Churn Rate(%)
5주차 : 상품 리뷰 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. Division별 평점 분포 계산
3. 평점이 낮은 상품의 주요 Complain
4. 연령별 Worst Department
5. Size Complain
6. Clothing ID별 Size Review
6주차 : 식품 배송 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. Instacart Dataset
3. 지표 추출
4. 구매자 분석
5. 상품 분석
6. 다음 구매까지의 소요 기간과 재구매 관계
7주차 : UK Commerce 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 국가별, 상품별 구매자 수 및 매출액
3. 특정 상품 구매자가 많이 구매한 상품은?
4. 국가별 재구매율 계산
5. 코호트 분석
6. 고객 세그먼트
7. 일자별 첫 구매자 수
8. 상품별 첫 구매 고객 수
9. 첫 구매 후 이탈하는 고객의 비중
10. 판매 수량이 20% 이상 증가한 상품 리스트(YTD)
11. 주차별 매출액
12. 신규/기존 고객의 2011년 월별 매출액
13. 기존 고객의 2011년 월 누적 리텐션
14. LTV(Life Time Value)
8주차 : 타이타닉 호 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. 요인별 생존 여부 관계
3. EMBARKED
4. 탑승객 분석
5. 상관 분석(Correlation Analysis)
6. 데이터 분석 및 시각화
1. 데이터 생성
2. 구매 지표 추출
3. 그룹별 구매 지표 구하기
4. 재구매율
5. Best Seller
6. Churn Rate(%)
5주차 : 상품 리뷰 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. Division별 평점 분포 계산
3. 평점이 낮은 상품의 주요 Complain
4. 연령별 Worst Department
5. Size Complain
6. Clothing ID별 Size Review
6주차 : 식품 배송 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. Instacart Dataset
3. 지표 추출
4. 구매자 분석
5. 상품 분석
6. 다음 구매까지의 소요 기간과 재구매 관계
7주차 : UK Commerce 데이터를 이용한 리포트 작성
1. 데이터 생성
2. 국가별, 상품별 구매자 수 및 매출액
3. 특정 상품 구매자가 많이 구매한 상품은?
4. 국가별 재구매율 계산
5. 코호트 분석
6. 고객 세그먼트
7. 일자별 첫 구매자 수
8. 상품별 첫 구매 고객 수
9. 첫 구매 후 이탈하는 고객의 비중
10. 판매 수량이 20% 이상 증가한 상품 리스트(YTD)
11. 주차별 매출액
12. 신규/기존 고객의 2011년 월별 매출액
13. 기존 고객의 2011년 월 누적 리텐션
14. LTV(Life Time Value)
8주차 : 타이타닉 호 데이터 분석
1. 데이터 생성
2. 요인별 생존 여부 관계
3. EMBARKED
4. 탑승객 분석
5. 상관 분석(Correlation Analysis)
6. 데이터 분석 및 시각화
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
#교재
SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=228719856
#MySQL, Workbench 설치가 된 노트북
SQL로 맛보는 데이터 전처리 분석
https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=228719856
#MySQL, Workbench 설치가 된 노트북
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨이 무엇인가요?
연구에 필요한 기초 지식&기술을 플립러닝 방식으로 2~3개월 간 함께 집중적으로 학습하는 과정입니다.
퍼실이는 누구인가요?
‘facilitator’에서 나온 명칭으로, 풀잎스쿨 각 과정의 조력자입니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
다른 곳들과 어떤 차이점이 있나요?
수동적으로 배우게 되는 기존의 학원과 다르게 플립러닝(flipped learning, 거꾸로 학습)으로 진행됩니다.
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
성지아
#언니와함께하자_데이터공부
데이터 분석 관련 모든 업무나 공부를 위해서는 기본적으로 데이터를 알아야 한다 생각해서 만들었어요.
"관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었다." 이런 어려운 말을 배우려는 것이 아니라,
데이터베이스에서 내가 필요한 데이터 어떻게 뽑아쓰지?를 진행할 거에요.
"관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었다." 이런 어려운 말을 배우려는 것이 아니라,
데이터베이스에서 내가 필요한 데이터 어떻게 뽑아쓰지?를 진행할 거에요.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.