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눈으로 이해하는 데이터 모델링
과정소개
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![[에이블러닝] 눈으로 이해하는 데이터 모델링 3.png](https://school.ablearn.kr/data/file/0e18a73b83beea7cf9fd180ff58910fa.png)
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![[에이블러닝] 눈으로 이해하는 데이터 모델링 6.png](https://school.ablearn.kr/data/file/4a512478ffe8df2d7e1e31ab0e27eced.png)
![[에이블러닝] 눈으로 이해하는 데이터 모델링 7.png](https://school.ablearn.kr/data/file/e24bb9cd3c1172de752bcd28952a4140.png)
학습목표
수료기준
| 평가기준 | 최종평가 | 진도율 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | 10% | 60% | 4% | 4% | 4% | 4% | 4% | 4% | 6% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | - | 80% | 100점/100점 | 100점/100점 | 100점/100점 | 100점/100점 | 100점/100점 | 100점/100점 | 100점/100점 | 80점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 데이터 모델링 개요 |
| 2차시 | 시스템 확인 및 분석 기술 |
| 3차시 | 데이터 전처리 및 구조 |
| 4차시 | 피벗 테이블 |
| 5차시 | 데이터 모델링 및 Power Pivot 기초 1 |
| 6차시 | 데이터 모델링 및 Power Pivot 기초 2 |
| 7차시 | Power Query 데이터 전처리 실습 |
| 8차시 | 다중 데이터 전처리 및 기준변수 설계 |
| 9차시 | 신재생에너지 데이터 모델링 및 분석 |
| 10차시 | 다중 데이터 통합 모델링 및 Power Pivot 분석 |
