Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sql-for-data-science-de
이 블로그 포스트에서는 Coursera에서 제공하는 ‘SQL für Data Science’ 과정을 자세히 리뷰하고 추천합니다. 오늘날 데이터 수집이 기하급수적으로 증가하면서 데이터에 대한 이해와 분석 능력을 갖춘 인재에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이 과정은 데이터 과학자로서 필수적인 SQL 기술을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다.
### 과정 개요
‘SQL für Data Science’ 과정은 데이터 과학자가 갖춰야 할 SQL 기술을 다룹니다. 이 과정은 데이터베이스 관리 및 데이터 과학의 역할을 비교하고, SQL의 기본 문법을 소개하는 것으로 시작합니다. 이후, 데이터 필터링, 정렬 및 계산 방법을 배우고, 각종 SQL 문을 활용하여 데이터 분석을 진행할 수 있습니다.
### 커리큘럼
1. **SQL의 정의 및 기초 입문**
이 모듈에서는 SQL을 정의하고 다른 프로그래밍 언어와의 차이점에 대해 논의합니다. 데이터베이스 관리자와 데이터 과학자의 역할을 비교하고, 데이터베이스의 다양한 관계(일대일, 일대다, 다대다)에 대해 설명합니다. 기본적인 SELECT 문 사용법도 학습할 수 있습니다.
2. **데이터 필터링 및 계산**
WHERE, BETWEEN, IN 등 다양한 SQL 클라우스와 연산자를 사용하여 데이터 필터링 기술을 배웁니다. 기본적인 수학 연산자 및 집계함수(Average, Count 등)를 이용하여 데이터 분석을 시작합니다.
3. **서브쿼리 및 조인 처리**
서브쿼리의 장단점과 사용 시기를 이해하고, 키 필드를 활용한 데이터 조인 기술을 학습합니다. 다양한 조인 방법(내부 조인, 외부 조인 등)을 이해하고, SQL 코드 정리를 위한 별칭 및 선행자 사용법을 알아봅니다.
4. **데이터 수정 및 분석**
데이터의 문자열 처리, 날짜 및 시간 문자열 처리, CASE 문 활용 등을 통해 데이터를 수정하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, SQL을 활용한 데이터 과학의 기본 원칙과 팁을 익힙니다.
### 추천 이유
이 과정은 데이터 과학의 기초를 탄탄히 다지기 적합하며, 실제 데이터 분석에 필요한 다양한 SQL 기술을 익힐 수 있습니다. 경험이 없는 초보자부터 중급자까지 모두 수익을 얻을 수 있는 유익한 과정입니다. 현재 데이터 과학자는 미국에서 가장 인기 있는 직업 중 하나로, 높은 연봉과 함께 다양한 취업 기회를 제공합니다.
이 과정이 여러분의 데이터 분석 여정에 큰 도움이 되길 바라며, 데이터 과학에 대한 이해를 높이는데 큰 의미가 있기를 바랍니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sql-for-data-science-de