Self Growth Stories

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입문반 끝난지가 엊그제 같은데 실전반 마지막 주차에 와버렸다. 주관적인 결론부터 말하자면 데이터분석가 또는 데이터분석이 뭔지 어떻게 공부할것인지 고민중인 사람이라면 주저할 필요가 없다. ⭐️ 강의 내용 ⭐️ 강의가 짧다. 4주 과정이라고해서 부담스럽게 생각할필요가 없는게 강의도 짧고 문제도 이해를 돕기 위한 좋은 문제만 선별해준다. 추가로 심화학습을 하고 싶은 사람은 선택적으로 복습해볼 수 있다. 입문반의 내용은 쉬워서 다른 강의와 다소 분별력이 떨어질 수도 있겠으나 실전반에서 배우게 되는 서브쿼리와 윈도우함수 등과 같은 어려운 주제를 쉽게 그리고 포기하지 않고 끝까지 다루게 한다. 그리고 리텐션과 퍼널분석을 직.접 해보고 실무에서 활용할 수 있는 템플릿을 제공해준다. ⭐️ 데이터리안 학습법 ⭐️ 비전공..

디지털 마케팅과 프로덕트 마케팅 업무 경험들이 주로 있는 편인데 업무가 바뀌거나 이직을 할때마다 유투브나 인프런을 통해서 데이터 관련된 컨텐츠나 영상들을 보아왔다. 늘 최종목적지는 데이터분석가라고 생각해왔다. 그래서 데이터리안을 어렴풋이 알고 있었고, 최근에는 유투브에 주제별로 데이터 관련 자료와 직무에 관한 영상들이 많았다. 사실 국비 지원이 되는 다른 캠프도 있었지만, 이 분야에 있어서만은 진심(?)인 것이 느껴졌고 후기 또한 좋았고, 마침 얼리버드 시기여서 수강을 결정하게 되었다! 우선 강의가 너무 좋다.. 보민님의 강의는 간결하고 명확하다! 그럼에도 불구하고 sqld 공부를 할때 더 많은 시간을 투자했었는데 그때보다 이해가 더 빠르고 재밌다. 또한, RFM과 매출분석 파트가 나오는데 데이터리안의 ..

정규표현식(Regular Expression)은 원래 패턴과 문자열을 검색하기 위한 표현식이다. 쉽게말해 조건에 일치하는 것을 찾는데 쓰인다. 쿼리문에서는 Regular Expression >> 'REGEXP'로 사용된다. 정규표현식의 기본 예를 알아보자. /* SELECT DISTINCT player FROM tean WHERE brand LIKE 'k%' OR brand LIKE 'l%' OR brand LIKE 'p%' */ -- 위는 'a 또는 b, c'로 시작하는 선수이름 -- -- 아래는 정규표현식 REGEXP 함수를 사용하였을 경우 -- SELECT DISTINCT player FROM team WHERE city REGEXP '^[klp].*' 규칙참고 % : 어떠한 문자도 허용 a% = ..

깜지란..? 실무나 시험을 준비하는 상황에서 기억이 잘 나지 않거나 중요한 기능들에 대한 기억을 되살리기 위해 힌트를 모아놓은 것! 어디에서..? SQL의 경우 '판다스'라는 사이트 또는 구글해서도 많이 나온다. 직접 만드는것도 좋지만 시간을 투자하기 힘들다면 정리되어있는 것들을 자주 찾아보는것도 추천한다. 레퍼런스 순서대로 https://learnsql.com/blog/standard-sql-functions-cheat-sheet/ https://images.app.goo.gl/VdPqfA6zC7vQTHZ26 https://images.app.goo.gl/fiFFW65aQzSpEhFt7 판다스 https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

세 용어는 모두 클라우드 스토리지 솔루션이다! 데이터를 저장하고 가공하여 사용할 수 있게 하는데 이러한 시스템을 ETL(Extract, Transform, Load)라고 한다. 그렇다면 가장 큰 차이점은? 데이터레이크(Data Lake) - 원시 데이터로써 가장 먼저 저장되고, 나중에 처리할 수 있다. - 모든 데이터의 집합소! 데이터웨어하우스(Data Warehouse) - 데이터를 구조화된 형식으로 저장되어, 분석 및 비즈니스 *BI(Business Intelligence)를 위한 중앙 *Repository(리포지토리)이다. - 구조화 시키기 시작한 저장소! 데이터마트(Data Mart) - 마케팅팀 / 영업팀 과 같이 부서별 요구 사항을 지원할 수 있게 한다. - 가장 세분화된 소규모 저장소! *B..

SQL 쿼리가 길거나 열이 많을 경우 행과 열을 바꾸는 피봇 쿼리를 작성하는 것은 번거로울 수 있다. 이때 피봇(PIVOT) 연산자를 사용해 볼 수 있다. 피봇 연산자는 행 데이터를 열 데이터로 변환시켜주는데, 특정 열을 그룹화하고, 그룹화된 데이터를 새로운 열의 VALUE 값들이 행으로 나열된다. 예1) [pivot_columns]인 AGE가 새로운 열의 목록을 지정한다. SELECT Name, Age FROM table PIVOT (COUNT(Age) FOR Age IN ([value1], [value2], ...)) AS pivot_table; 예2) 피봇전) Type / Size 두 열에서 피봇후) Type + [S], [M], [L] 새로운 열로 바뀐다. SELECT Type, [S], [M],..

UPSERT는 INSERT OR UPDATE 를 수행한다. 데이터를 삽입하거나 업데이트하는 작업을 수행하는 하나의 연산이다. INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (value1, value2) ON DUPLICATE KEY UPDATE column1 = value1, column2 = value2; 위 구문을 다음과 같이 바꾸어 사용할 수 있다. UPSERT * FROM target_table VALUE (value1, value2) WHERE column1 = value1, column2 = value2;

키워드를 검색해서 쉽게 찾기 위한 용도. 1. Start Here - 빠르게 시작하기 위한 기본 개념 및 지침 2. Data - 추적, ID 관리, 어휘집 및 통합 3. Analysis - Mixpanel에서 보고서를 작성하고 해석 4. Manage Account - 관리 설정, 청구 및 Mixpanel 계정 5. Product Resources - 데이터를 사용하여 제품 주도 성장을 추진하는 방법 6. Developer Docs - SDK, API 및 데이터 파이프라인 7. Community - 다른 Mixpanel 사용자와 협력 1. Start Here New to Mixpanel What is Mixpanel? How to Learn Mixpanel Onboarding to Mixpanel Onbo..

Bootsrap 접속 or 설치하여 예제 코드를 활용하는 방법이다. Quick start 예제 코드 복붙 라이브러리로 HTML/CSS 쉽게 생성하기 UI 검색 후, 예제 코드 복붙 예제 코드들 중 골라서 안에 넣어주면 됨 Primary Secondary 스터디 하러가기 ref: 2시간만에 웹서버 쉽게 개발하기 (Node.js + MongoDB)