올바른 데이터 분석은 올바른 데이터 모델링에서 시작됩니다. 첫 번째 챕터에서는 기본 개념을 살펴보고, 여러 소스에서 데이터를 설정하고 로드하는 방법을 배웁니다.

데이터 모델링 및 테이블 속성

Power Query vs. Power BI

데이터 불러오기 및 변환

CSV 파일 불러오기

반올림, 값 교체, 정렬

데이터 범주화 및 가시성

문자열 열 다루기

테이블 정의

이 챕터에서는 Power Query와 Power BI 방식을 계속 비교하며 살펴봅니다. 이후에는 Power BI에서 테이블 결합과 열 추출을 직접 실습합니다.

테이블 형태 지정

선택지

Power BI

Power Query

Power Query vs. Power BI 다시 보기

쿼리 병합 및 추가

하나의 파일을 여러 테이블로 분리하기

파일 추가

열 추출

이 챕터에서는 데이터 모델링에서 가장 널리 사용되는 접근 방식 중 하나를 더 깊이 배웁니다. 차원 모델의 핵심 구성 요소인 팩트, 차원, 별모양 스키마를 익혀 보세요.

차원 모델링

팩트 vs. 차원

별모양 스키마 만들기

데이터를 팩트와 차원으로 분리하기

새 차원 불러오기

또 다른 차원 만들기

마지막 챕터에서는 별모양 스키마의 확장 형태인 눈송이 스키마를 다룹니다. 또한 Power BI의 성능 분석기를 처음으로 실습해 봅니다.

별모양 스키마 및 눈송이 스키마

눈송이 스키마 vs. 별모양 스키마

성능 평가

별모양 스키마

눈송이 스키마

성능 분석기

수고하셨습니다!

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Course Glossary

올바른 데이터 모델링은 Power BI에서 데이터를 분석하고 보고서를 작성하는 데 있어 가장 중요한 토대입니다. 이 강의에서는 데이터 정리, 변환, 로드에 활용할 수 있는 다양한 기법을 배웁니다. Power Query와 Power BI 중 어떤 도구를 선택할지 알아보고, 별모양 스키마와 눈송이 스키마를 통해 데이터 모델링의 기본 개념을 익힙니다. 배운 내용은 미국 인구조사국이 제공하는 실제 데이터세트에 직접 적용해 봅니다.

동영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "대본 보기"를 클릭하면 확인할 수 있습니다.
강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 찾아볼 수 있습니다.
CPE 학점을 취득하려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

<h2>데이터 모델링의 기초</h2>
적절한 데이터 모델링은 데이터 분석과 Power BI에서 보고서를 만드는 데 있어 기본입니다. 이 강의는 데이터 정제, 변환, 로딩 기법을 담은 도구 상자를 살펴보고, 이를 여러분의 데이터에 적용할 수 있게 해줍니다. 
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<h2>Power Query에 뛰어들기</h2>
Power Query 및 Power BI의 선택 기준을 알아보고, 별모양 스키마와 눈송이 스키마를 살펴보며 데이터 모델링의 기초를 익히게 됩니다. 미국 인구조사국에서 제공한 실제 데이터 세트에 이 모든 것을 적용하게 됩니다.


Power Query vs. Power BI 다시 보기

Power BI에서의 데이터 모델링

실습형 인터랙티브 연습문제