DataLab에서 Google Sheets, CSV 파일, 샘플 데이터셋을 다루는 방법을 배웁니다. 이 장을 마치면 SQL 셀을 사용하여 원시 CSV 파일과 저장된 DataFrame 또는 Query를 모두 쿼리할 수 있어요.

파일로 연결하기

Google Sheet 연결하기

CSV 파일 연결하기

CSV 파일 쿼리하기

데이터 쿼리하기

필드 개수 세기

DataFrame 저장하기

쿼리 모드

저장된 데이터 쿼리하기

쿼리 저장 및 재사용하기

DataFrame 저장 및 재사용

DataLab에서 데이터 쿼리하기

데이터를 시각적 인사이트로 전환하는 방법을 탐색하고, AI 도우미를 활용해 DataLab에서 생산성을 높여 보세요. 강의 말미에는 일정 실행과 버전 관리 같은 관리 기능도 살펴봅니다.

데이터 시각화하기

차트 셀 사용하기

AI로 시각화하기

AI 시각화 조정하기

AI assistant 활용하기

AI로 코드 생성하기

AI로 코드 고치기

워크북 관리하기

워크북 복원하기

워크북 스케줄링하기

DataLab로 SQL 분석하기

축하합니다!

시각화와 AI 자동화

sales_data. csv

이 실습 중심 강의에서는 DataLab 활용 능력을 한 단계 끌어올립니다. 이번에는 SQL과 함께 DataLab 지식을 확장해 볼 거예요! 복잡한 통합 없이도 SQL 쿼리를 위해 데이터셋을 연결하는 방법, 다양한 쿼리 모드를 활용해 쿼리에 매개변수를 적용하는 방법, 그리고 AI 기능을 통해 현재의 SQL 역량을 보완하고 분석과 워크플로를 가속하는 방법을 배웁니다. 완료 후에는 노트북에서 첫 번째 SQL 분석을 직접 만들어 볼 수 있어요.

<h2>SQL로 DataLab 특성을 한층 더 높여보세요</h2><br><p>입문 강의에서 DataLab의 기본을 익힌 후, 이 강의에서는 분석, 보고 등 다양한 작업에서 AI 기반 데이터 노트북인 DataLab을 최대한 활용할 수 있게 해주는 SQL 특성에 집중합니다. Google Sheets나 CSV 파일에서 찾은 데이터를 사용해 복잡한 설치나 통합 없이 SQL 분석을 시작하는 방법을 배우게 됩니다. 노트북에서 다양한 쿼리 모드를 사용해 쿼리와 출력 결과를 저장하고 재사용함으로써, 그렇지 않으면 복잡했을 쿼리 작업을 더 간단하게 만들 수 있습니다.</p><br>
<h2>AI로 생산성을 높이세요</h2><br><p>기본을 익힌 후에는 코딩 없이 데이터를 시각화하는 데 도움이 되는 AI 특성을 활용하는 단계로 나아가게 됩니다! 또한 AI 어시스턴트를 사용해 SQL 코드를 생성하거나 수정하는 방법과 몇 가지 유용한 자동화 및 버전 관리 특성에 대해서도 배우게 됩니다. 강의가 끝날 무렵에는 텍스트, 코드, 시각화를 결합한 SQL 프로젝트, 보고서 또는 분석을 만들 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.</p>

Introduction to DataLab

Intermediate SQL

SQL과 DataLab 워크북을 활용한 실습형 강좌로 분석 능력을 향상하세요.

DataLab와 SQL

DataLab 워크북과 SQL로 실습하며 분석 역량을 한층 끌어올리세요.

DataFrame 저장 및 재사용

DataLab와 SQL

연습 안내

실습형 인터랙티브 연습문제